来源：01Founder

　　昨天刷微信的时候，群里一位做AI的朋友丢了个截图出来：“原来夸克也上（深度思考）了。”我随意浏览着群消息，本来没太在意这条信息，本来没太在意，直到看到下面有别的朋友补的一句：“他们没接DeepSeek，而是用的自己的推理模型。”

　　这一条不起眼的信息，却勾起了我难以平复的好奇心。

　　最近这半个月，科技圈仿佛被DeepSeek模型席卷了一般。

　　几乎每天都有新产品宣布接入这个开源模型，腾讯、百度、字节旗下的产品更是争先恐后地跟进，仿佛不接入就会被时代无情抛弃。记得过年期间，百度文心刚接入DeepSeek时，朋友圈里一位好友忍不住感叹：“百度太抽象了吧，居然接Deepseek！”紧接着，腾讯元宝、字节的一众产品也纷纷效仿，生怕落于人后。　

　　这波“DeepSeek依赖症“席卷了整个互联网行业，形成了某种奇特的”从众效应“。

　　似乎你没接就是落后了

　　我忍不住想：在这样的大潮下，夸克的选择是否暗藏深意？

　　依赖外部模型，难道真的意味着放弃了核心竞争力？

　　表面上看，接入DeepSeek的产品确实在短期内提升了推理能力，用户体验也有了显著改善。　

　　但冷静思考，这些产品的现状多少有些尴尬。　

　　当所有人都用同一个模型引擎，差异化从何而来？更要命的是，这些公司在不知不觉中将技术主导权拱手相让。以某社交应用为例，它在接入DeepSeek后确实获得了更智能的对话能力，但当用户说“这回答真棒”时，夸的其实是DeepSeek的能力，而非应用本身的价值。当你的核心能力来自他人的模型时，你实际上已经沦为一个应用层的工具，只能在无休止的“功能复制”游戏中疲于奔命。

　　难道我们还要经历一次模型同质化？

　　这让我想到一个也许不太恰当但很贴切的比喻：现炒与预制菜。　

　　那些放弃自己厨房研发、直接使用预制菜的餐厅。表面上看，它们省去了聘请高级厨师和开发菜谱的成本，出品也能保持稳定的水准，上菜速度更快。但随着时间推移，所有餐厅的味道都趋于相似，失去了独特的风味和灵魂。　

　　更麻烦的是，一旦预制菜供应商调整或提高价格，这些餐厅除了被动接受别无选择。这些依赖预制菜的餐厅，看似“省心省力”，实则是将餐厅的核心竞争力拱手让人，最终只能沦为“加热工”。　

　　与此相对的是那些坚持现炒的餐厅，虽然成本更高、流程更复杂，但能根据食材新鲜度和客人口味灵活调整，创造出独一无二的风味体验。在餐饮行业的激烈竞争中，这种坚持往往成为真正的护城河。　

　　同样地，那些完全依赖外部模型的AI应用，将不可避免地受制于模型方的迭代节奏，品牌特色也会湮没在同质化的海洋中。这条看似“省钱省力”的捷径，实则是在用企业的长远生命力赌一时的便利——这赌注，也许太过沉重。　

　　不过，世界上总有不随波逐流的存在。　

　　那些至今没有接入DeepSeek的应用，比如智谱、Kimi，还有如今的夸克，它们真的是在认输等死吗？我觉得恰恰相反，正是因为他们拥有足够的技术底气和战略远见，才敢于走不一样的路。

　　看看阿里的布局，夸克成了他们AI战略的精密试验田，通过阿里自研模型验证自研能力，同时悄然布局全链路的AI工具生态。Kimi则选择深耕长文本处理与知识整理这片沃土，在文献速读、思维导图等垂直场景中构建起自己独特的护城河。智谱更是沉下心来，专注打磨手机和电脑的自动助手体验。　

　　这让我想起大学时一位教授说过的话：“真正的创新者，往往是那些不怕孤独的人。”　

　　这些“另类”们坚守的，是对技术主权的执着与信仰。他们拒绝成为“模型附庸”，深信只有通过自研模型，才能真正掌握数据、算法与场景的定义权。他们赌的是，像夸克在教育、健康领域积累的那些专业数据和经验，最终能让自己在特定场景和需求上超越开源的通用模型。　

　　说到底，这场看似简单的“接入与否”背后，实际上是一场关乎生存与未来的博弈。　

　　我常常在想，如果我是一家AI公司的决策者，会怎么选？短期来看，接入派确实能快速收割市场红利，但代价是逐渐丧失创新主导权；自研派则需要承受高昂成本与不确定性，押注的是未来的技术话语权。从生态竞争的角度看，DeepSeek生态再繁荣，其“模型即服务”的模式迟早会挤压应用层的利润空间。与此相对，那些坚持自研的玩家，通过构建场景数据闭环，正在筑起真正牢固的护城河。

　　有时候我会思考，几年后回望今天，谁能在这场没有硝烟的AI战争中笑到最后？　

　　这样的互怼不会是最后一次

　　行业分化的序幕似乎已经拉开。　

　　依赖第三方模型的企业正在逐渐沦为“功能外壳”，利润被模型提供商一步步蚕食。当百度、腾讯的产品功能趋同到难以区分时，用户还会在意你的品牌差异吗？而那些咬紧牙关坚持自研的“信仰派”，尽管前期投入巨大，却可能在未来拥有真正坚不可摧的技术壁垒。　

　　我和朋友聊起这个话题时，他提出了一个有趣的观点：或许还有第三条路。　

　　对于那些徘徊在两种选择之间的公司，可以尝试在部分场景接入通用模型，同时在核心业务坚持自研。比如在通用问答、内容推荐等低差异化场景使用开源模型降低成本，而在涉及核心数据和专业领域的场景（如金融分析、医疗诊断）坚持自研模型，构建真正的技术壁垒。　

　　这种折中的方式，既能享受开源模型带来的短期便利，又不至于完全放弃技术自主权。　

　　在这个AI加速发展的时代，选择“投降”还是“抵抗”，本质上是你想成为生态的参与者，还是规则的制定者。

　　没有绝对的对错，每个公司都需要根据自身情况在生存与野心之间找到平衡点。　

　　但有一点是确定无疑的：放弃思考的玩家，终将被淘汰。

　　那些敢于挑战主流、坚持自我的公司，或许能在未来的AI格局中开辟出更加广阔的天地。

　　人工智能时代的真正赢家，不在于你今天用了谁的模型，而在于你能否成为明天的规则制定者。　

　　至少，夸克的选择给了我这样的深刻启示。　

　　就在我即将写完这篇文章的时候，手机接连震动：某App提醒我现在可以“点击生成Deepseek总结”，某购物软件弹窗推荐“Deepseek推荐母亲节礼物”。　

　　我挨个关闭这些喧嚣的通知，这一幕让我联想到经典科幻电影中的场景——“你只能自己决定吃蓝色药丸还是红色药丸”。

　　在AI技术选择中，我们何尝不是面临着类似的抉择？

　　或许在这个所有App都急着给我们喂蓝色药丸的时代，那些坚持手搓红色药丸的“笨公司”，至少为我们保留了说“不”的权利和可能。

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责任编辑：何俊熹