近日，QuestMobile发布了一份名为《2025年二季度AI应用价值榜》的报告，这份报告揭示了一个引人深思的现象：曾经在一季度表现亮眼的AI应用DeepSeek，其市场表现出现了断崖式下滑。数据显示，DeepSeek的月均下载量从第一季度的8111.3万次骤降至2258.9万次，降幅高达72.2%。这一数据不仅反映了DeepSeek这款产品的市场表现，更深刻地揭示了当前人工智能行业所面临的挑战与困境。
价格优势丧失：AI应用市场的常态与挑战
DeepSeek之所以能够在早期快速占领市场，很大程度上得益于其“高性价比”的标签。然而，随着阿里巴巴、字节跳动、百度等科技巨头纷纷推出API价格更低的同类模型，DeepSeek原有的价格优势正在逐渐丧失。这种价格战已经成为AI应用市场的一种常态，单纯依靠低价策略难以维持长期的竞争力。大型科技企业凭借其规模效应和强大的生态系统，正在不断挤压独立AI企业的生存空间。
这种现象反映出AI应用市场竞争的激烈程度。在技术快速迭代的背景下，价格不再是唯一的竞争要素。用户更加关注产品的性能、功能和用户体验。如果一个AI应用仅仅依靠低价来吸引用户，而不能在其他方面提供独特的价值，那么它很难在激烈的市场竞争中立足。
用户分流严重：生态壁垒的显现与应对
除了价格因素外，用户分流也是导致DeepSeek下载量下滑的一个重要原因。随着各种应用程序纷纷接入AI功能，用户不再需要单独使用通用的AI助手。数据显示，DeepSeek在被其他应用接入后，用户活跃度明显下降。这意味着，在当前的AI生态系统中，缺乏自有流量入口的产品很容易沦为“管道化”工具。
这种现象表明，AI应用的生态建设至关重要。如果一个AI应用没有自己的用户群体和流量入口，那么它就很容易受到其他应用的制约。因此，AI企业需要积极构建自己的生态系统，通过与其他应用合作、推出自己的应用商店等方式，来获取更多的用户和流量。
垂直场景缺失：用户粘性不足的根源与解决
与通用型产品形成鲜明对比的是，专注于特定场景的AI应用正在快速崛起。例如，在“AI+办公”领域，ima的月活跃用户环比增长190.2%；在“AI+教育”领域，作业帮旗下的快对AI月活跃用户高达1044.4万。这些数据充分说明了垂直场景对用户的深度绑定能力。而DeepSeek作为一款通用型产品，在办公、学习等具体场景中缺乏特色功能，导致用户留存率持续走低。
这一现象启示我们，AI应用需要找到自己的垂直切入点，深耕特定场景，为用户提供更加专业化、个性化的服务。只有这样，才能提高用户粘性，建立起长期的竞争优势。例如，可以针对办公场景推出智能文档编辑、会议纪要自动生成等功能；针对教育场景，可以提供个性化学习辅导、作业批改等服务。
技术迭代滞后：创新能力受质疑的警示与反思
技术研发节奏的迟缓也影响了市场信心。据悉，曾被寄予厚望的DeepSeek-R2模型原计划在5月初发布，但直至7月中旬仍未见踪影。在AI技术日新月异的背景下，这种延迟不可避免地引发了市场对其创新能力的质疑。业内人士指出，模型迭代速度已经成为衡量AI企业核心竞争力的重要指标。
这一事件提醒我们，AI企业必须保持快速的技术迭代速度，不断推出新的产品和功能，才能在激烈的市场竞争中保持领先地位。如果一个AI企业不能及时跟上技术发展的步伐，那么它就很容易被竞争对手超越。
行业启示与未来展望
DeepSeek的案例为整个AI行业敲响了警钟。首先，单纯依靠价格优势难以建立持久的竞争壁垒；其次，通用型产品需要找到差异化的垂直切入点；再次，技术研发必须保持稳定的节奏；最后，生态合作和自有流量同样重要。
当前，AI应用市场已经进入“中场战事”，从早期的野蛮生长转向精细化运营阶段。数据显示，豆包、Kimi、智谱等AI智能助手类应用的月活跃用户集体下滑，这表明整个通用AI助手赛道都面临增长瓶颈。与此同时，垂直领域的创新应用正在崭露头角，预示着行业可能迎来新一轮洗牌。
在这个关键的转折点，AI企业需要重新审视自身的定位，既要保持技术领先性，又要深入理解用户需求，在特定场景中建立不可替代的价值。只有这样，才能在日益激烈的市场竞争中赢得持久的发展。通用AI大模型想要破局，需要从以下几个方面入手：
- 专注垂直领域，打造专业化解决方案
通用AI大模型想要在激烈的市场竞争中脱颖而出，首先需要转变思路，从“大而全”向“小而精”转型。这意味着，企业需要深入研究特定行业或领域的业务流程和痛点，利用大模型的强大能力，打造针对性的解决方案。例如，在金融领域，可以开发智能风控、智能投顾等应用；在医疗领域，可以提供辅助诊断、药物研发等服务。通过专业化解决方案，大模型可以更好地满足用户需求，提高用户粘性，从而实现商业价值。
- 强化数据安全与隐私保护，构建可信赖的AI
随着AI技术的广泛应用，数据安全与隐私保护问题日益凸显。通用AI大模型在处理大量用户数据时，面临着数据泄露、滥用等风险。因此，企业必须高度重视数据安全与隐私保护，采取有效的技术和管理措施，确保用户数据安全。例如，可以采用差分隐私、联邦学习等技术，在保护用户隐私的前提下，进行模型训练和推理。同时，企业还应建立完善的数据安全管理制度，明确数据使用的范围和权限，防止数据被滥用。
- 推动AI伦理建设，确保技术向善
AI技术的发展给社会带来了巨大的机遇，但也带来了一些潜在的风险。例如，AI算法可能存在偏见，导致歧视性结果；AI技术可能被用于非法目的，威胁社会安全。因此，通用AI大模型企业需要积极推动AI伦理建设，确保技术向善。这意味着，企业在开发和应用AI技术时，应充分考虑伦理因素，避免产生负面影响。例如，可以通过引入伦理审查机制，对AI算法进行评估，确保其公平、公正；可以加强对AI技术的监管，防止其被用于非法目的。
- 构建开放合作生态，实现共赢发展
通用AI大模型的研发和应用需要大量的资源和技术支持。任何一家企业都难以独立完成。因此，构建开放合作的生态系统，实现共赢发展，是通用AI大模型发展的必然趋势。企业可以与高校、科研机构、其他企业等建立合作关系，共同开展技术研发、数据共享、应用推广等方面的工作。通过合作，可以整合各方优势资源，加速技术创新，降低研发成本，拓展应用场景，最终实现共赢发展。
- 拥抱开源文化，加速技术创新与普及
开源是推动软件技术发展的重要力量。通用AI大模型企业可以拥抱开源文化，将部分技术成果开源，吸引更多的开发者参与到大模型的研发和应用中来。通过开源，可以加速技术创新，提高大模型的性能和功能。同时，开源还可以降低大模型的使用门槛，使其更容易被广泛应用。当然，企业在开源时，需要注意保护自身的知识产权，避免核心技术被滥用。
- 加强人才培养与引进，打造高水平研发团队
人才是AI技术发展的核心驱动力。通用AI大模型企业需要加强人才培养与引进，打造一支高水平的研发团队。企业可以通过与高校合作，开展人才培养项目，为学生提供实习机会，吸引优秀人才加入。同时，企业还可以积极引进海外高层次人才，学习国外先进的技术和经验。只有拥有一支高水平的研发团队，企业才能在激烈的市场竞争中保持领先地位。
AI的未来充满着无限可能，但也充满了挑战。只有那些能够不断创新、适应变化的企业，才能在这个充满机遇和挑战的时代中脱颖而出，赢得未来。
