某大厂内部调研的DeepSeek综合分析

主要观点总结

文章关于某大厂内部对DeepSeek项目的综合调研，涉及用户规模与行为特征、算力配置与硬件瓶颈、商业模式与商业化潜力、技术演进方向与挑战以及行业影响与竞争格局等多个方面。

关键观点总结

关键观点1: 用户规模与行为特征

DeepSeek用户规模春节前达到峰值，节后回落，但仍保持较大规模。深度推理功能成为关键驱动力，大部分活跃用户依赖此功能。

关键观点2: 算力配置与硬件瓶颈

当前算力配置面临挑战，无损用户上限有限，用户体验面临性能压力。国产芯片适配成本高，训练端和推理端均面临困境。

关键观点3: 商业模式与商业化潜力

坚持免费模式并聚焦用户体验，B端商业化具有优势，通过开源生态驱动二次开发并应用于医疗、教育等领域。海外成本优势吸引全球开发者接入。

关键观点4: 技术演进方向与挑战

模型迭代计划已明确，预计将在未来几个月内推出新的模型版本。核心创新路径包括架构优化和长期主义研发。

关键观点5: 行业影响与竞争格局

DeepSeek激活国产AI产业链，推动生态建设。同时面临国际竞争风险，需加速国产替代方案落地。

文章预览

现在的自媒体真TM卷，昨天见有自媒体直接公开爆料字节自研的推理大模型预计将在三月底推出。 既然大家都这么卷，那笔者也给大家公开一下某大厂内部就DeepSeek做出的一份综合调研。 一、用户规模与行为特征 1、爆发式增长与节后回落 春节前DAU峰值达4000万(Web+App端)，但节后快速回落至2400万(App端1300万)。 深度推理功能成为关键驱动力： 70%的活跃用户依赖此功能，用户一旦体验后难以回归通用模型，印证其技术差异化优势。 2、留存挑战与增长瓶颈 用户活跃度波动反映节庆场景依赖性强，需通过功能迭代(如多模态交互)提升日常场景渗透率。 二、算力配置与硬件瓶颈 1、算力规模与分配策略 当前算力配置：1万张H800(训练)+1万张A100(推理)，其中C端推理集群仅3000-4000张A100，主要支持通用/推理模型团队。 无损用户上限仅500万 DAU，当前DAU远超此值， ………………………………