對談閔可銳、方漢和吳翼：DeepSeek-R1 之后，AI 應用更好做了嗎？

復盤DeepSeek的成功，聊聊未來。

原標題：對談閔可銳、方漢和吳翼：DeepSeek-R1 之后，AI 應用更好做了嗎？
文章來源：Founder Park
內容字數：32852字

DeepSeek-R1 掀起的AI產業巨浪與2025年AI應用展望

本文基于極客公園“今夜科技談”直播整理，探討了DeepSeek-R1對AI產業的沖擊以及2025年AI應用的發展趨勢。DeepSeek-R1以其卓越的文筆和清晰的邏輯思維鏈，引發了業界廣泛關注，眾多大廠紛紛接入，改變了AI應用的開發模式。

1. DeepSeek-R1的驚艷表現：文筆好，是因為沒好好做產品？

DeepSeek-R1的出色文筆令用戶驚艷，這與其“沒有好好做產品”有關。與注重安全性和價值觀對齊的ChatGPT相比，DeepSeek-R1在安全方面沒有做激進的動作，保留了模型的更多天馬行空的想象力。其技術實現上，一方面是通過強化學習訓練推理模型R1-Zero，再與基模V3合并，提升了泛化能力；另一方面，高質量的中文數據和更大的模型規模也功不可沒。專家們認為，高質量的數據、更大的模型規模以及相對寬松的安全對齊標準，共同造就了DeepSeek-R1優美深刻的表達。

2. 透明的思維鏈：震撼人心，也是一種用戶價值交付

DeepSeek-R1是首個完整公開思維鏈的模型，這不僅提升了模型的準確率，也給用戶帶來了意外的驚喜。用戶能夠直觀地看到模型的思考過程，仿佛窺探了AI的“內心獨白”，這種透明性增強了用戶對AI的信任感，也提升了產品推廣效果。 思維鏈的生成并非人工標注，而是通過強化學習涌現出來的，這需要強大的基座模型和有效的強化學習策略。

3. 更好的模型，并不意味著AI應用更好做了

DeepSeek-R1的出現提高了所有AI應用的基準線，這使得AI應用的開發難度并未降低，反而提升了競爭門檻。開發者需要在現有基礎上尋找新的可能性，才能開發出更具競爭力的產品。 模型能力的提升只是基礎，更重要的是貼近用戶需求，提供更優質的用戶體驗。

4. 開源的DeepSeek-R1：商業模式的革新

DeepSeek-R1的開源策略帶來了巨大的商業收益，改變了業界對開源的認知。開源不再僅僅是“為愛發電”，它可以帶來品牌效益和市場份額。 這加速了AI技術的發展，也促進了AI領域的競爭。 然而，開源與閉源模式可能長期共存，各自擁有優勢。

5. DeepSeek的未來：AGI之路上的持續探索

DeepSeek未來可能在數據泛化、訓練方法泛化等方面繼續探索，進一步提升模型能力。 專家們認為，DeepSeek團隊的技術實力和對AGI的執著追求，將繼續為AI領域帶來更多驚喜。 然而，DeepSeek面臨的挑戰依然巨大，如何在保持技術領先的同時，應對激烈的市場競爭，將是其需要持續關注的問題。

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