來源：01Founder

　　昨天刷微信的時候，羣裏一位做AI的朋友丟了個截圖出來：“原來夸克也上（深度思考）了。”我隨意瀏覽着羣消息，本來沒太在意這條信息，本來沒太在意，直到看到下面有別的朋友補的一句：“他們沒接DeepSeek，而是用的自己的推理模型。”

　　這一條不起眼的信息，卻勾起了我難以平復的好奇心。

　　最近這半個月，科技圈彷彿被DeepSeek模型席捲了一般。

　　幾乎每天都有新產品宣佈接入這個開源模型，騰訊、百度、字節旗下的產品更是爭先恐後地跟進，彷彿不接入就會被時代無情拋棄。記得過年期間，百度文心剛接入DeepSeek時，朋友圈裏一位好友忍不住感嘆：“百度太抽象了吧，居然接Deepseek！”緊接着，騰訊元寶、字節的一衆產品也紛紛效仿，生怕落於人後。　

　　這波“DeepSeek依賴症“席捲了整個互聯網行業，形成了某種奇特的”從衆效應“。

　　似乎你沒接就是落後了

　　我忍不住想：在這樣的大潮下，夸克的選擇是否暗藏深意？

　　依賴外部模型，難道真的意味着放棄了核心競爭力？

　　表面上看，接入DeepSeek的產品確實在短期內提升了推理能力，用戶體驗也有了顯著改善。　

　　但冷靜思考，這些產品的現狀多少有些尷尬。　

　　當所有人都用同一個模型引擎，差異化從何而來？更要命的是，這些公司在不知不覺中將技術主導權拱手相讓。以某社交應用爲例，它在接入DeepSeek後確實獲得了更智能的對話能力，但當用戶說“這回答真棒”時，誇的其實是DeepSeek的能力，而非應用本身的價值。當你的核心能力來自他人的模型時，你實際上已經淪爲一個應用層的工具，只能在無休止的“功能複製”遊戲中疲於奔命。

　　難道我們還要經歷一次模型同質化？

　　這讓我想到一個也許不太恰當但很貼切的比喻：現炒與預製菜。　

　　那些放棄自己廚房研發、直接使用預製菜的餐廳。表面上看，它們省去了聘請高級廚師和開發菜譜的成本，出品也能保持穩定的水準，上菜速度更快。但隨着時間推移，所有餐廳的味道都趨於相似，失去了獨特的風味和靈魂。　

　　更麻煩的是，一旦預製菜供應商調整或提高價格，這些餐廳除了被動接受別無選擇。這些依賴預製菜的餐廳，看似“省心省力”，實則是將餐廳的核心競爭力拱手讓人，最終只能淪爲“加熱工”。　

　　與此相對的是那些堅持現炒的餐廳，雖然成本更高、流程更復雜，但能根據食材新鮮度和客人口味靈活調整，創造出獨一無二的風味體驗。在餐飲行業的激烈競爭中，這種堅持往往成爲真正的護城河。　

　　同樣地，那些完全依賴外部模型的AI應用，將不可避免地受制於模型方的迭代節奏，品牌特色也會湮沒在同質化的海洋中。這條看似“省錢省力”的捷徑，實則是在用企業的長遠生命力賭一時的便利——這賭注，也許太過沉重。　

　　不過，世界上總有不隨波逐流的存在。　

　　那些至今沒有接入DeepSeek的應用，比如智譜、Kimi，還有如今的夸克，它們真的是在認輸等死嗎？我覺得恰恰相反，正是因爲他們擁有足夠的技術底氣和戰略遠見，纔敢於走不一樣的路。

　　看看阿里的佈局，夸克成了他們AI戰略的精密試驗田，通過阿里自研模型驗證自研能力，同時悄然佈局全鏈路的AI工具生態。Kimi則選擇深耕長文本處理與知識整理這片沃土，在文獻速讀、思維導圖等垂直場景中構建起自己獨特的護城河。智譜更是沉下心來，專注打磨手機和電腦的自動助手體驗。　

　　這讓我想起大學時一位教授說過的話：“真正的創新者，往往是那些不怕孤獨的人。”　

　　這些“另類”們堅守的，是對技術主權的執着與信仰。他們拒絕成爲“模型附庸”，深信只有通過自研模型，才能真正掌握數據、算法與場景的定義權。他們賭的是，像夸克在教育、健康領域積累的那些專業數據和經驗，最終能讓自己在特定場景和需求上超越開源的通用模型。　

　　說到底，這場看似簡單的“接入與否”背後，實際上是一場關乎生存與未來的博弈。　

　　我常常在想，如果我是一家AI公司的決策者，會怎麼選？短期來看，接入派確實能快速收割市場紅利，但代價是逐漸喪失創新主導權；自研派則需要承受高昂成本與不確定性，押注的是未來的技術話語權。從生態競爭的角度看，DeepSeek生態再繁榮，其“模型即服務”的模式遲早會擠壓應用層的利潤空間。與此相對，那些堅持自研的玩家，通過構建場景數據閉環，正在築起真正牢固的護城河。

　　有時候我會思考，幾年後回望今天，誰能在這場沒有硝煙的AI戰爭中笑到最後？　

　　這樣的互懟不會是最後一次

　　行業分化的序幕似乎已經拉開。　

　　依賴第三方模型的企業正在逐漸淪爲“功能外殼”，利潤被模型提供商一步步蠶食。當百度、騰訊的產品功能趨同到難以區分時，用戶還會在意你的品牌差異嗎？而那些咬緊牙關堅持自研的“信仰派”，儘管前期投入巨大，卻可能在未來擁有真正堅不可摧的技術壁壘。　

　　我和朋友聊起這個話題時，他提出了一個有趣的觀點：或許還有第三條路。　

　　對於那些徘徊在兩種選擇之間的公司，可以嘗試在部分場景接入通用模型，同時在覈心業務堅持自研。比如在通用問答、內容推薦等低差異化場景使用開源模型降低成本，而在涉及核心數據和專業領域的場景（如金融分析、醫療診斷）堅持自研模型，構建真正的技術壁壘。　

　　這種折中的方式，既能享受開源模型帶來的短期便利，又不至於完全放棄技術自主權。　

　　在這個AI加速發展的時代，選擇“投降”還是“抵抗”，本質上是你想成爲生態的參與者，還是規則的制定者。

　　沒有絕對的對錯，每個公司都需要根據自身情況在生存與野心之間找到平衡點。　

　　但有一點是確定無疑的：放棄思考的玩家，終將被淘汰。

　　那些敢於挑戰主流、堅持自我的公司，或許能在未來的AI格局中開闢出更加廣闊的天地。

　　人工智能時代的真正贏家，不在於你今天用了誰的模型，而在於你能否成爲明天的規則制定者。　

　　至少，夸克的選擇給了我這樣的深刻啓示。　

　　就在我即將寫完這篇文章的時候，手機接連震動：某App提醒我現在可以“點擊生成Deepseek總結”，某購物軟件彈窗推薦“Deepseek推薦母親節禮物”。　

　　我挨個關閉這些喧囂的通知，這一幕讓我聯想到經典科幻電影中的場景——“你只能自己決定喫藍色藥丸還是紅色藥丸”。

　　在AI技術選擇中，我們何嘗不是面臨着類似的抉擇？

　　或許在這個所有App都急着給我們喂藍色藥丸的時代，那些堅持手搓紅色藥丸的“笨公司”，至少爲我們保留了說“不”的權利和可能。

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責任編輯：何俊熹