AI产品的流量逻辑，被Deepseek证伪了

在没有任何广告投放情况下，Deepseek就实现了7天完成1亿用户增长。

不仅用户规模远超其他国产AI应用，最关键的是，Deepseek没花一分钱，就做到了一众国产AI应用在大量流量推广费用之后仍未能达到的结果，甚至还把其他AI产品的流量都吸走了。

根据AI产品榜数据，抛开DeepSeek不算，今年1月国内流量前10的AI聊天机器人产品里，除了豆包和腾讯元宝外，其余均出现了流量下滑，其中5个产品的流量下滑在10%以上。

作为对比，去年12月国内流量前8的AI聊天机器人产品里，5个产品流量出现增长，只有3家出现流量下滑，且没有一家流量下滑超过10%。

去年以来，在爆款焦虑之下，用户增长一度成为衡量AI产品的重要指标，国内AI竞争似乎又重新回到了移动互联网的逻辑里——用户和流量的争夺。

但显然不是所有人都认可这一逻辑。DeepSeek的梁文锋和MiniMax创始人闫俊杰都曾在采访中明确表达过一个观点：

千万不要用上一代做移动互联网产品的方法论来思考AI产品。

如今，随着Deepseek的成功，AI产品的流量逻辑终于被证伪了。

DeepSeek正在吞噬AI流量

DeepSeek的流量增长是惊人的。

AI产品榜数据显示，1月DeepSeek在网页端流量为2.56亿，而国内其他AI聊天机器人产品的月活大部分都在千万量级，与DeepSeek差距明显。

在全球AI产品流量榜单上，DeepSeek已经进到了前10，排在谷歌的Gemini做到了第6位。这不仅是全球网站访问量榜单前20名里，唯一的中国产品，也是中国AI产品所取得的最好成绩。

更为难得的是，做到这个成绩，DeepSeek仅仅用了一周。

根据AI产品榜数据，从1月20日DeepSeek R1模型发布到用户规模突破1.25亿（含网站（Web）、应用（App）累加不去重），80%以上用户都来自1月最后一周。

也就是说，DeepSeek在没有任何广告投放情况下，就实现了7天完成1亿用户增长。

要做到这个成绩，ChatGPT花了2个月时间，TikTok用了9个月，而拼多多和微信分别用了10个月和14个月。

在移动端，DeepSeek的表现同样很强势。

QuestMobile数据显示，从1月25日开始，仅用了3天时间，DeepSeek的日活用户就突破了2000万。四天后，DeepSeek的日活用户突破3000万。

从今年1月20日到2月3日，DeepSeek的月活全网排行从第2162名增长快速跃升至前100，高居第51名，排在DeepSeek前面的是企业微信和西瓜视频。

截至到2月3日，DeepSeek的日活用户数量已经超过3000万，达到3286万，与第二位的AI产品拉开了整整一倍的差距。

在流量反超的同时，能明显感受到——DeepSeek正在吸走AI产品的流量。

根据AI产品榜数据，抛开DeepSeek不算，今年1月国内流量前10的AI聊天机器人产品里，除了豆包和腾讯元宝外，其余均出现了流量下滑，其中5个产品的流量下滑在10%以上。

作为对比，去年12月国内流量前8的AI聊天机器人产品里，5个产品流量出现增长，只有3家出现流量下滑，且没有一家流量下滑超过10%。

换句话说，DeepSeek把其他AI产品的流量都吸走了。

互联网流量的逻辑被证伪了

去年以来，乌鸦君有一种很明显的感受：AI行业变得越来越像互联网了。

去年上半年，当国内某家大模型公司产品走红后，为全行业的爆款焦虑找到了答案——通过投流推动用户增长。也就是说，谁能够在较短的时间内吸引到足够多的用户，谁就能够笑傲群雄赢得市场。

这是互联网大厂们最擅长的事情，带来的结果是——大模型产品正在被大厂收割。

从数据看，在头部AI产品中，大厂的比例出现明显提升。

根据AI产品榜数据，3月去年国内AI产品访问量前10名的产品里，其中半数来自创业公司，分别是Kimi、秘塔AI搜索、智谱清言、AiPPT和稿定AI。

到了今年11月，AI应用访问量前10的产品里，来自创业公司的产品减少到了三家，分别是Kimi、秘塔AI搜索和AiPPT.cn。

很多人认为，AI就是把移动互联网复制一遍。但并不是所有人都认可这一逻辑，DeepSeek的梁文锋和MiniMax创始人闫俊杰就是代表。

梁文锋认为：所有的套路都是上一代的产物，未来不一定成立。拿互联网的商业逻辑去讨论未来AI的盈利模式，就像马化腾创业时，你去讨论通用电气和可口可乐一样。很可能是一种刻舟求剑。

去年年底，闫俊杰在接受晚点采访时的意思也差不多：

千万不要用上一代做移动互联网产品的方法论来思考新产品。

随着Deepseek的成功，不仅证伪了AI产品的移动互联网产品方法论，也能够让我们更加看清楚了互联网与AI的差异。

互联网的关键词是竞争，而AI关键词是吞没

互联网是一个极度追求竞争的领域，所有经典故事总是和竞争相关，从百团大战、打车大战，再到共享单车，莫不是如此。

原因很简单，这些平台通常是双边或多边平台，消费者越多，供给端越多，供给端越多，消费者越多。这个飞轮会一直转下去，直到市场收拢到一两个玩家，成为大赢家。

强竞争属性，给互联网带来了两个特点：

一是烧钱，非常的烧钱。在强竞争的领域，资本往往能够发挥更大的作用。你能看到移动互联网的胜利，总伴随着大规模烧钱，因为只有赢了竞争才有机会跑出来。

二是互联网公司赚钱大部分都是靠广告，这本质上是一种“流量税”。这个逻辑有点像国家间的竞争，只有把对方打跑，才拥有土地的收税权。

而AI则完全不同，大模型的关键词是吞没。

如果说，移动互联网产品体验提升，靠的是网络效应。那AI产品体验提升，则绝大部分都来自模型能力提升。

更关键的是，大模型的每次升级都是颠覆性的，每一次模型迭代，AI就能学会了更高级的技能，带来新的产品体验，甚至让很多企业前面的投资，直接归零。

同时，模型的竞争也更复杂。一方面，模型仍然处于高速迭代期，性能提升主要依赖于技术路线的探索，存在巨大的不确定性。

虽然用户数据很重要，但其对模型性能提升，并没有起到决定性作用。正如闫俊杰所说：

模型却不是基于用户反馈和数据迭代才变好的。更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户并不会导向更好的模型。因为模型比大部分用户更聪明，大部分用户的query（查询）其实没有模型自己模拟得好

另一方面，留给领先模型的优势窗口期越来越短，最先进的闭源模型只能比同性能的开源模型领先6个月。即使SOTA模型需要大量的资金/能源/计算来训练，而追赶者们能够通过模型蒸馏低成本地创造类似的性能。

在变现路径上，AI产品的商业模式也与移动互联网““羊毛出在猪身上，狗来买单”的模式完全不同。

截至目前，AI产品的主流商业模式是订阅。在全球影响力最大的40个AI产品里，七成的公司采用传统软件中的订阅模式，10 家公司（26%）采用了订阅费用和使用量相结合的混合定价模式。

另一个趋势是，Fin (Intercom)、EvenUp 、Chargeflow （OpenView 投资组合公司）和11x.ai开始尝试基于结果付费的模式，也就是说客户只需为成功的结果付费。

相比用户规模，付费率、复购率等反映付费转化的指标，更能反映AI产品的价值。

从这个角度上说，Deepseek的成功还有着另一层意义：让国内AI行业摆脱过去简单的流量竞争，去寻找AI产品真正的北极星指标。