对谈闵可锐、方汉和吴翼：DeepSeek-R1 之后，AI 应用更好做了吗？

复盘DeepSeek的成功，聊聊未来。

原标题：对谈闵可锐、方汉和吴翼：DeepSeek-R1 之后，AI 应用更好做了吗？
文章来源：Founder Park
内容字数：32852字

DeepSeek-R1 掀起的AI产业巨浪与2025年AI应用展望

本文基于极客公园“今夜科技谈”直播整理，探讨了DeepSeek-R1对AI产业的冲击以及2025年AI应用的发展趋势。DeepSeek-R1以其卓越的文笔和清晰的逻辑思维链，引发了业界广泛关注，众多大厂纷纷接入，改变了AI应用的开发模式。

1. DeepSeek-R1的惊艳表现：文笔好，是因为没好好做产品？

DeepSeek-R1的出色文笔令用户惊艳，这与其“没有好好做产品”有关。与注重安全性和价值观对齐的ChatGPT相比，DeepSeek-R1在安全方面没有做激进的动作，保留了模型的更多天马行空的想象力。其技术实现上，一方面是通过强化学习训练推理模型R1-Zero，再与基模V3合并，提升了泛化能力；另一方面，高质量的中文数据和更大的模型规模也功不可没。专家们认为，高质量的数据、更大的模型规模以及相对宽松的安全对齐标准，共同造就了DeepSeek-R1优美深刻的表达。

2. 透明的思维链：震撼人心，也是一种用户价值交付

DeepSeek-R1是首个完整公开思维链的模型，这不仅提升了模型的准确率，也给用户带来了意外的惊喜。用户能够直观地看到模型的思考过程，仿佛窥探了AI的“内心独白”，这种透明性增强了用户对AI的信任感，也提升了产品推广效果。 思维链的生成并非人工标注，而是通过强化学习涌现出来的，这需要强大的基座模型和有效的强化学习策略。

3. 更好的模型，并不意味着AI应用更好做了

DeepSeek-R1的出现提高了所有AI应用的基准线，这使得AI应用的开发难度并未降低，反而提升了竞争门槛。开发者需要在现有基础上寻找新的可能性，才能开发出更具竞争力的产品。 模型能力的提升只是基础，更重要的是贴近用户需求，提供更优质的用户体验。

4. 开源的DeepSeek-R1：商业模式的革新

DeepSeek-R1的开源策略带来了巨大的商业收益，改变了业界对开源的认知。开源不再仅仅是“为爱发电”，它可以带来品牌效益和市场份额。 这加速了AI技术的发展，也促进了AI领域的竞争。 然而，开源与闭源模式可能长期共存，各自拥有优势。

5. DeepSeek的未来：AGI之路上的持续探索

DeepSeek未来可能在数据泛化、训练方法泛化等方面继续探索，进一步提升模型能力。 专家们认为，DeepSeek团队的技术实力和对AGI的执着追求，将继续为AI领域带来更多惊喜。 然而，DeepSeek面临的挑战依然巨大，如何在保持技术领先的同时，应对激烈的市场竞争，将是其需要持续关注的问题。

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