2025年1月27日，中国AI行业迎来了一个历史性时刻——DeepSeek AI智能助手同时登顶中国区和美国区苹果App Store免费应用排行榜第一。这是中国应用首次在中美两大市场同时登顶，且仅用了短短12天（其App于1月15日发布）。更令人惊叹的是，这款产品的爆发几乎“零推广成本”，既没有铺天盖地的广告投放，也没有明星代言或社交媒体炒作。用户仅因产品本身的吸引力自发涌入，甚至导致服务器多次宕机。

这种成功直接“打脸”了全球AI霸主OpenAI——DeepSeek的开源模型R1不仅在性能上对标OpenAI的o1，训练成本更是后者的3%。而《自然》杂志的评价更是一针见血：“R1是经济实惠的OpenAI替代品，其开放性远超闭源模型的‘黑匣子’特性。”

DeepSeek的崛起，不仅是中国AI技术的里程碑，更揭示了行业的一个残酷现实：烧钱买量的“虚假繁荣”终将被产品力击穿。

烧钱大战：豆包和kimi们的“虚假繁荣”

回顾2024年，国内AI行业曾陷入一场疯狂的“投放内卷”。以豆包、kimi为代表的产品，在B站、抖音、快手、知乎等平台疯狂砸钱推广，仅第四季度的月均广告消耗就突破亿元，甚至推高了全平台的买量成本。据业内人士透露，某头部AI公司的单用户获客成本（CAC）一度超过200元，但用户留存率却不足15%。

这种“烧钱换增长”的策略看似带来了数据繁荣：下载量飙升、DAU（日活用户）暴涨、融资新闻频出。但本质上，这是一场“用钱买时间”的豪赌——企业试图通过短期流量掩盖产品力不足的短板。结果呢？用户因广告下载产品，却因体验平庸迅速流失；资本为数据买单，却未换来真正的技术壁垒。

而且这场投放大战的“副作用”已经开始显现：

• 用户疲劳：当所有AI产品都在用相似的广告话术（如“智能助手”“工作效率翻倍”）轰炸用户时，消费者逐渐免疫；
• 生态破坏：高额投放挤压了中小企业的生存空间，甚至导致部分平台算法失衡（如抖音的推荐流被AI广告“霸屏”）；
• 资本泡沫：部分企业为维持估值，不得不持续加码投放，陷入“融资→烧钱→再融资”的死循环。

这场闹剧的背后，是行业对“移动互联网增长逻辑”的盲目套用——仿佛只要砸钱买量，就能复制社交或电商的爆发神话。但AI产品的本质是技术驱动型工具，而非社交网络的“流量游戏”。

PLG vs. MLG：AI增长的另一种可能性

在AI产品的市场推广中，主要存在三种获客方式：PLG（Product-Led Growth，产品驱动增长）、MLG（Marketing-Led Growth，营销驱动增长）和SLG（Sales-Led Growth，销售驱动增长）。

SLG比较特殊，主要适用于智谱AI这样的公司，专注于B端市场拿单，以销售团队为主导，通过企业级服务获取客户。这种模式更适合To B的商业场景，但在C端市场中并不适用。

豆包和kimi则是MLG模式的典型代表，通过大规模广告投放获取用户。但这种模式的问题在于，用户的留存和转化率往往较低，依赖于持续的高额投入。一旦停止投放，用户增长就会迅速停滞。

PLG的核心在于通过产品本身的吸引力和用户体验来实现增长，用户使用产品后会自发传播。这种模式的代表包括DeepSeek，以及国外的Dropbox、Slack和Zoom等。PLG强调的是产品力，用户的增长是自然的、可持续的。

国内AI行业过去一年几乎被MLG统治，而DeepSeek的横空出世，则证明了PLG在AI领域的可行性。其成功可拆解为三个关键动作：

1. 世界第一梯队的产品力：技术即壁垒

   DeepSeek的开源模型R1在数学推理、代码生成等任务上的性能与OpenAI o1持平，但训练成本仅557.6万美元（OpenAI GPT-4o的十分之一）。这种“低成本高性能”的背后，是团队对技术路线的极致优化：

• 强化学习飞轮：R1完全依赖强化学习驱动，摆脱了对标注数据的重度依赖，形成自我迭代的闭环；
• 开源生态：从模型权重到训练细节全部公开，吸引全球开发者贡献代码和优化方案，形成“社区共研”的护城河。

• API“价格屠夫”：用极致性价比颠覆市场

  DeepSeek从诞生之初就瞄准了“开源+免费商用”的定位。其API定价仅为行业平均水平的30%，甚至允许开发者免费调用基础功能。这种策略直接击中了开发者的核心痛点——高昂的模型调用成本一直是AI应用落地的最大障碍。

• 病毒式传播：让用户成为推广者

  通过开源社区、技术论坛和开发者社群的渗透，DeepSeek迅速积累了一批“技术信徒”。这些用户不仅是产品的使用者，更自发成为布道者——在GitHub提交代码、在Reddit分享测评、在技术峰会推荐案例。这种“去中心化传播”的成本几乎为零，但效果远超亿万级广告投放。

闫俊杰的反思：minimax的“弯路”与AI的本质

DeepSeek的崛起，恰逢国内AI行业的一次集体反思。2025年初，minimax创始人闫俊杰在《晚点》采访中直言：“去年的大规模投放是一条弯路……AI不适用移动互联网的逻辑。” 他透露，公司已停止旗下产品“海螺文本”的买量投放，转而聚焦技术突破。

这一表态背后，是一个残酷的行业真相：更多的用户≠更好的模型。

• 移动互联网时代，用户增长可通过网络效应（如社交关系链）实现价值裂变；
• 但AI的核心价值在于技术深度，而非用户规模。即使拥有千万DAU，若模型能力不足，用户依然会流向更好的产品。

闫俊杰的反思与DeepSeek的实践，共同指向一个结论：AI行业的终局属于“产品极客”，而非“流量玩家”。

AI不需要烧钱神话，需要技术信仰

DeepSeek的登顶，不仅是对OpenAI的技术挑战，更是对国内AI行业盲目跟风的一次“打脸”。它证明了一件事：在AI领域，产品力才是唯一的通行证。

当豆包、kimi们还在为DAU焦虑时，DeepSeek已用开源社区的星星之火，点燃了全球开发者的热情；当行业沉迷于“烧钱-融资-上市”的资本游戏时，DeepSeek选择了一条更艰难但更可持续的路——让技术回归技术，让产品定义增长