## 458｜季度盘点：DeepSeek的破圈影响远超预期，我们怎么应对和准备？

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过去3天，广播站分别邀请了硅谷投资人云飞老师、在AI教育一线创业的周立老师，还有长期追踪技术前沿的卓克老师，从各自的视角聊了聊，过去一季度，他们眼中最重要的AI变化，以及对2025年AI发展的预测。

今天是一季度AI前沿观察的最后一期，由我来给大家做个收尾和总结。得到同学都知道，我在做这个专栏之前，干了10多年产品经理，每天的工作就是去研究和试用市面上出现的新产品。所以今天这一期，我会从AI应用的视角出发，跟你聊一个问题：面对DeepSeek这样的杀手级应用的影响，我们普通人该怎么应对变化、做好准备。

接下来咱们进入正式的分享。

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在很多经管类文章中，经常会提到一个词，叫做“鲶鱼效应”。其实这个说法的起源已经不可考证了，流传最广的有挪威版本和日本版本，讲得都是一群渔民在捕捞沙丁鱼之后，为了让他们在运输回国的途中保持鲜活，就在船舱或者水槽里放上一条鲶鱼。有了鲶鱼这个有威胁的天敌之后，其他的小鱼为了躲避追赶，一路上就会保持不停的游动，反而最后存活率是最高的。

当然，所谓的“鲶鱼效应”，更像是一个商业领域里的寓言故事，并没有史料记载这个行为在捕捞业里是不是真实存在的。但因为这个故事实在太形象了，所以被广泛用在了管理学的各种书籍里，用来表达“在一个封闭的安逸的系统里，如果有来自外来的冲击，就能激发系统的整体活力”。

只不过这个商业寓言故事，在2025年第一季度，一下子变得异常具体起来。区别就是这次在沙丁鱼群里投放的并不是一条鲶鱼，而是一条无比巨大的蓝色鲸鱼，它的名字叫DeepSeek。

其实，把时间回溯到2024年的12月，也就是四个月前，不管是关注AI的媒体还是投资人，反复追问的问题还是：什么时候能出来一个AI时代的杀手级应用？

当时，对于大部分AI圈子里的人，根本不敢奢望中国能有一款基础大模型，能在全世界范围内掀起一波浪潮。要知道在2024年，虽然已经出现了秘塔、Kimi、豆包等这些普通人就能上手的热门应用，但这些产品的主要战场还是在国内。

没想到的是，今年刚刚进入一月份的时候，DeepSeek R1横空出世，一下子就让AI走进了千家万户，引起全球关注。

DeepSeek在AI领域带来的改变，绝不是产品的日活月活数据所能涵盖的。在我看来，至少有三个方面的深远影响。

DeepSeek的出现，让很多去年对AI还是旁观者的用户，愿意去主动尝试一个新产品，并且开始探索在自己的工作或者生活中如何去使用。

甚至我爸爸一位七十多岁的老朋友，还转来了一条短视频，问我怎么在手机里用上这个无所不能的“地铺稀客”。对，我第一次看到“地铺稀客”这个音译名的时候，自己也震惊到了。

但就是因为DeepSeek成为了那段时间地表最强的流量密码，加上这个关键词，流量可能就会翻上两番，所以不管是抖音、视频号还是小红书博主，铺天盖地都在教大家用DeepSeek，以至于很多博主连DeepSeek这个单词都拼写错误，也没有耽误他“教”别人使用。

也正是因为在这些信息的狂轰乱炸之下，让越来越多的用户认识到，原来AI真的可以做这么多事情啊。

做产品的人有一本必读书，叫做《跨越鸿沟》。作者杰弗里·摩尔把一款技术产品的推广过程，分成了五个阶段，并按照用户的接受程度画了一条曲线。这五个阶段分别是创新者阶段、早期采用者阶段、早期大众阶段、后期大众阶段和落后者阶段。

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对大部分产品来说，在早期采用者阶段和早期大众阶段中间，存在着一条巨大的鸿沟。如果跨过去，意味着一款产品开始从那些愿意尝鲜的小众人群，向更加主流的大众市场迈进了。我们见到的大部分AI产品，最后都没办法跨过这个鸿沟，只会变成少数人尝鲜的玩具。

但是DeepSeek不一样，它不仅仅跨过了这条从早期采用者到早期大众群体的鸿沟，而且凭借着自己模型的完全开源，给更多AI产品搭起了一座桥梁。

在2024年，很多AI产品用的还是自己训练的基础模型，或者是用脸书等其他国外公司推出的开源模型进行部署，所以不同的AI产品，能力差别非常大。这差别就有点像，虽然大家都说自己擅长短跑，但一个是百米跑的冠军博尔特，一个是小学秋季运动会的百米冠军，不拉出来遛遛你很难知道一款AI产品的真实实力。特别是在一些跟国内用户更相关的场景中，套壳开源模型做出来的AI产品，它们的表现更是一言难尽。

而DeepSeek R1开源之后，我们看到有上百款产品都接入了DeepSeek。这意味着什么？可以拿考试举个例子，之前相当于所有的AI产品，都是同一张试卷，答卷的水平参差不齐，可能有人能拿90分，有人却只能拿20分。

但是现在，有一个叫DeepSeek的学霸，把自己做的选择题答案告诉了所有人。在座的每一个人，只要照学霸的答案抄一下，就能拿到60分的及格分。那么当所有AI产品都能达到60分水平的时候，大家就会去考虑如何更好地强化自己的优势了。

当然，除了AI产品水平的提升，还有一个意外的效果，就是消除了不少信息差。

2024年的时候，我经常看到某些国企或者大型企业的招标项目，一些技术团队动不动就说自己训练了某某领域的专属大模型，然后给企业报一个特别高的价，并且还会跟OpenAI比价，说OpenAI训练一个模型需要几亿美金，以此来凸显自己方案的白菜价。其实他们可能就是拿国外的开源软件改了改。

但到了今年，团队是不是自己能训练一个模型，这件事变得一点儿都不重要。企业更关注的是，我能不能部署上DeepSeek满血版模型。所以我会说，DeepSeek的出现，减少了很多这方面的信息差。

开源的DeepSeek，正在让AI在很多场景里迅速落地。

例如在教育场景下，DeepSeek可以用来分析学生作业，诊断薄弱环节。

在个人创作场景下，DeepSeek能快速帮忙找资料、列大纲、写初稿。也正是因为DeepSeek把AI的思考过程，用我们人类能看懂的语言公开了，所以在很多场景下，你就可以跟AI进行下一步有针对性的互动和调整。

有几个“DeepSeek+”的场景，对我自己帮助很大：

比如在用AI作图时，我会在DeepSeek或者元宝里，给AI描述一个我想要的画面，AI思考完之后会输出一个完整的指令词。

再比如在可灵里做视频时，我只需要说一个我想要的效果，它就能帮我输出专业的指令词。至于画面怎么用镜头语言描述，那都可以交给AI去思考。这么说有点抽象，我拿自己的一个真实案例分享一下。

因为可灵这款产品也接入了DeepSeek，所以在对话框里，我跟AI说我想做一个短视频，呈现出初中语文课文《桃花源记》里描绘的，人走出山洞时的景象。

AI先自己背诵了一下《桃花源记》，然后自言自语说：“山洞里面是阴暗的，但洞外又豁然开朗，那么从里面的视角看出去，应该是能看到外面的蓝天白云，并且洞口外的阳光应该洒在脚边的苔藓上，镜头应该用跟随方式，仿佛沉浸式地带用户从一片黑暗走到了梦想中的桃花源。”

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看着DeepSeek的这个思考过程，我当时非常深切地体会到了，什么叫做“只要下好指令，就可以指挥专家干活”。

当然了，除了个人场景之外，DeepSeek在一些央国企和政府单位里，也进行了非常迅速地部署和应用，一些地方的AI公务员都快速上线了。这波拥抱AI的速度快得甚至都让我有些恍惚，因为一般来说这些企业或机构出于风险考虑都更审慎，但这次给我的感觉是，它们比中小企业“激进”多了。

前面聊了非常多DeepSeek，不过必须承认的是，DeepSeek也有不少需要解决的问题，例如严重的幻觉问题，例如官方应用动不动就服务器繁忙，无法提供服务。

不过，美国未来学家罗伊·阿玛拉曾经说过一句非常经典的话：“我们往往会高估一项新技术在短期内的影响，却低估它在长期内的作用”。DeepSeek以一己之力拉高了整个中国AI产品的能力。毫不夸张地说，在ChatGPT刚出来的时候，我们经常听到专家说我们距离美国最先进的AI模型有两年左右的差距。但是DeepSeek至少把这个距离缩短了一年，这是特别厉害的。

除了DeepSeek，今年一季度的另一大热点就是Manus了。想想最疯狂的那几天，连它的邀请码都可以在二手平台上卖出几万块钱。不过Manus的热度，就像潮水一样，来也匆匆，去也匆匆。

最近的Manus，已经快速转成了一个付费应用。国内版本还没上线，海外版推出了两种会员付费模式，一种是一个月39美金，一种是一个月199美金。如果我们用国内视频网站会员的付费金额来衡量的话，你一定会说疯了，凭什么人家视频会员一个月9块9，而Manus一个月就要1500人民币。

但如果把价格先放一边，Manus以及一批类似的开源项目，其实指明了一个方向，那就是更加通用型的智能体。

通用智能体就是我们交代任何任务，AI都可以凭借自己的能力，先去拆分目标，然后规划任务，最后一步步实施出来。我拿自己测试的几个任务举个例子，我让它推荐几款100元以内适合中学生的礼物，它就去自己定义目标和关键词，去搜索淘宝、京东、什么值得买之类的网站，去横向比价和研究礼物的适合程度。

再比如，我让它帮我做某个产品功能的交互稿，它就化身一位资深的交互设计师，去研究每个页面的结构和用户的交互细节。

甚至我打包扔给它一个包含几百条笔记的压缩包，它也能按照自己的逻辑，对这几百条零散的笔记进行自动打标签和快速归类。

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所以类Manus的能力，更像是很多大公司里的“总裁助理”，智商要足够高，并且熟悉自己的业务，在领导指派任务之后，知道快速召集合适的专家来解决这个问题。

当然，Manus接下来也有很多问题需要解决，那就是：他们的产品和交互虽然很创新，但现在还没办法真正落地到工作或生活中。

不过可以肯定的是，2025年，在通用智能体这条路上，肯定还会有更多类似的产品涌现出来。

今年的智能体之战，战场会更加深入，战斗也会更加胶着。我的预测是，AI可能会在一横一纵两大方向上取得突破性进展。

一横指的是类似Manus这样的通用型智能体，智商高，能调用更多的工具来为自己所用，能变成一个人或者一个企业的核心决策枢纽。

一纵指的是在某个垂直场景里的专业型智能体，对某个场景或者人群理解足够深入，例如餐饮小店的后厨质检、果园的动态巡检等。一个智能体专注在某个特别垂直的场景中，然后凭借这个场景本身在国内市场的规模化，获得不错的商业收益。

说完今年AI可能的突破方向，接下来我再把视线拉回来，说说我们自己。

今年一季度的最后时刻，OpenAI迭代了一下自己的4o模型，本来这个模型在它自己的产品序列中已经很没有存在感了，论前沿不如o3mini，论深度不如o1 Pro。但是，OpenAI却凭借一键生成宫崎骏风格的漫画图，加上一句话P图的能力，再次成为全球AI市场的焦点。

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紧跟着的是另一个AI设计巨头Midjourney，发布了最新的V7版本，它可以让你用语音的方式，说话就能修改图片。而咱们国内的即梦，最近也更新了自己的3.0版本，出中文海报的效果非常赞。

我知道大部分同学并不是设计师，不太会频繁用到AI设计工具。但是从这几款工具的快速迭代上，我们可以看出一个趋势，那就是AI工具的使用门槛在变得越来越低。这个时候我们都要去考虑一个问题，那就是如果AI能把一些重复的简单的工作都解决了，那么人类应该做什么？

首先，我从来不为“AI是不是取代人工作”这样的话题感到焦虑，因为在我看来，人类有太多的经验和视角，是一个再强大的AI也无法代替的。

例如现在有一条关于AI的新闻，AI是可以非常好地描述出事情的起因、发展和结果。但如果要去评论和分析这条新闻的潜在影响，那么万维钢老师、卓克老师和我，三个人的看法和观点一定不一样，这就是真人的价值。过去几十年的经验和生活塑造了今天的我们，过程中有太多不可逆的记忆和体验，这是AI完全无法复刻的。

如果现在我们需要做一件事情的话，我认为应该是，每当你完成一项任务，你要记下自己的感受，沉淀自己的经验。

管理学大师德鲁克在《知识社会》这本书里写过一段话，意思是说：“到了现在，我们已经认识到，只有亲自干某项工作的人才会比其他人更了解这项工作。他们也许讲不出这项工作的大道理，但知道怎么干才行，怎么干不行。因此，直到近40年，我们才明白，要想提高某项工作的生产力，就必须向一线的工人请教：我们能从你那里学到什么？关于这项工作本身和怎么完成这项工作，你能告诉我们什么？你需要什么样的工具，什么样的信息？”

所以AI时代，每个岗位的价值都有可能被放大，我们每个人都要试着在AI的帮助下，去沉淀自己的经验，建立自己的知识库。毕竟一个在某方面有特长的人，他随时可以携带着自己的生产工具，也就是积累的知识，跳槽到一家更识货的公司，或者自己干脆创业。

最后，如果你还在为AI会不会抢自己的工作而焦虑，倒不如在这个时候，咱们一起做一个思想实验，那就是：AI已经非常强大了，它把你现在的工作全抢了，那么一无所有的你，从头开始的话，愿意干什么？

我可以说自己的答案，那就是我会给一些用户或者中小企业，推荐合适他们使用的AI产品。首先这个工作，我有经验，也有兴趣。其次如果我推荐的产品不合适，我可以马上给客户跪下说：“对不起，老板我以后再也不敢了”，这个锅我来背。我相信这个滑跪的情绪价值，AI根本提供不了。

我的答案是这样，你的答案是什么？

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好，今天的分享就到这里。最后提醒一下，还没领AI学习圈2025春季特刊的同学，赶快到AI学习圈首页下方的圈子热点里领取这份会员专属福利。

跟今年年初那本AI特辑不一样，春季刊是对过去一个季度AI最新工具、重要变化的盘点和洞察，接下来每个季度，AI学习圈都会推出一本。希望这本小册子，能让你我摆脱AI信息洪流的裹挟，沉下心来思考我们自己的应对方案。

我是快刀青衣，明天咱们接着聊AI。

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