某大厂内部调研的DeepSeek综合分析

现在的自媒体真TM卷，昨天见有自媒体直接公开爆料字节自研的推理大模型预计将在三月底推出。

既然大家都这么卷，那笔者也给大家公开一下某大厂内部就DeepSeek做出的一份综合调研。

一、用户规模与行为特征

1、爆发式增长与节后回落

春节前DAU峰值达4000万(Web+App端)，但节后快速回落至2400万(App端1300万)。

深度推理功能成为关键驱动力： 70%的活跃用户依赖此功能，用户一旦体验后难以回归通用模型，印证其技术差异化优势。

2、留存挑战与增长瓶颈

用户活跃度波动反映节庆场景依赖性强，需通过功能迭代(如多模态交互)提升日常场景渗透率。

二、算力配置与硬件瓶颈

1、算力规模与分配策略

当前算力配置：1万张H800(训练)+1万张A100(推理)，其中C端推理集群仅3000-4000张A100，主要支持通用/推理模型团队。

无损用户上限仅500万 DAU，当前DAU远超此值，用户体验面临性能压力，亟需与云厂商合作扩容。

2、国产芯片适配困境

训练端：深度绑定英伟达生态，国产卡(如华为昇腾)适配成本高，短期内无采购计划。

推理端：华为 910芯片运行成本为英伟达的1.5-2倍，主要因CUDA优化无法复用，需重构指令集适配。

三、商业模式与商业化潜力

1、C端策略

坚持免费模式，聚焦用户体验简化设计，避免复杂功能导致的用户流失。

2、B端商业化优势

开源生态驱动二次开发:医疗、教育、金融领域已涌现应用案例(如 AI辅助诊断、智能客服)。

海外成本优势：API价格仅为 GPT-4的1/30，吸引全球开发者接入。

四、技术演进方向与挑战

1、模型迭代计划

2025年6月前推出V4与R2模型，重点押注后训练强化学习(RL)以突破智能上限，并探索MOE多模态架构。

3月上线V3.5优化版：预计提升通用模型在长文本理解与推理效率。

2、核心创新路径

架构优化：通过 MLA(多头潜在注意力)与DeepSeekMoE架构降低KV缓存需求，提升推理效率。