在科技领域的一场重大变革中，DeepSeek正迅速成为互联网巨头们的新宠。腾讯与百度等业界领航者，近期纷纷将DeepSeek纳入其生态系统，这一举动不仅为DeepSeek打通了微信与百度搜索两大核心入口，更将其影响力拓展至数亿用户群体。
这一趋势背后，透露出传统互联网巨头在AI时代的战略考量。一方面，面对DeepSeek在性能、成本控制以及易用性方面的显著优势，巨头们自研的AI模型显得力不从心。为了维持市场竞争力，巨头们不得不选择接入DeepSeek，以弥补自身技术的不足。
另一方面，巨头们也在积极寻求通过整合先进技术来巩固自身市场地位。他们试图将DeepSeek融入现有生态，通过生态整合与组织变革，将其转化为自身的竞争壁垒。这一战略选择，不仅是对DeepSeek技术实力的认可，更是巨头们在AI时代重构竞争优势的关键一步。
AI时代的来临，让生态重组成为了行业热议的话题。自生成式AI问世以来，如何实现深度场景化的应用，一直是困扰AI企业和大模型用户的难题。要实现真正的场景化应用，需要打通大量数据孤岛和应用场景，而这些数据和场景往往被不同的互联网平台所分割。
据IDC报告显示，中国互联网行业的数据存储量高度集中，但跨平台数据调用的成功率却极低。例如，淘宝、京东等电商平台的用户行为数据，与抖音、微博等社交平台的兴趣标签数据相互独立，导致AI难以构建完整的用户画像。这种数据孤岛现象，严重阻碍了AI技术的场景化应用。
具体到搜索领域，虽然现有的头部模型如Kimi、智谱等已具备联网搜索功能，但它们所能抓取的信息大多局限于公域，而无法触及如公众号平台等私域内容。这种私有流量池的存在，进一步加剧了数据孤岛现象。
然而，DeepSeek的出现却打破了这一僵局。凭借其强大的性能、低廉的成本以及广泛的行业应用，DeepSeek迅速吸引了智能硬件、汽车、传媒、互联网、半导体等多个行业的关注。巨头们通过接入DeepSeek，不仅提升了自身服务的智能化水平，还拓展了AI技术的应用场景。
尽管DeepSeek在市面上展现出了强大的竞争力，但巨头们并未放弃自研AI模型的努力。以腾讯为例，在接入DeepSeek后不久，其自研的混元推理模型T1便灰测上线。这一举动表明，巨头们试图在依赖外部技术与保持自主可控之间找到平衡。
然而，自研之路并非坦途。DeepSeek的开源并不意味着其技术可以轻易被复制。其MoE架构和“多头潜在注意力”机制等核心技术，需要大量的测试数据和强化学习优化的实战经验作为支撑。这些经验性的知识，是开源代码无法完全展示的。
在人才方面，DeepSeek也展现出了其独特的优势。与许多中国科技企业不同，DeepSeek不鼓励内部竞争和加班，并给予了员工极大的自由度。这种扁平化、灵活性的组织架构，吸引了包括潘梓正、Junxiao Song等具有海外背景的顶尖AI人才加入。
面对AI时代的挑战与机遇，传统互联网巨头与第三方AI企业之间的竞合关系日益复杂。在短期内，双方或将通过合作实现共赢；但从长期来看，若出现颠覆性技术，第三方AI企业有可能逆袭成为行业的新领袖。这一趋势，将在技术突破、政策与商业模式的动态博弈下逐渐显现。
