DeepSeek到底给中国TO B服务带来了什么？
DeepSeek的出现
，仿佛在平静的湖面上投入了一颗石子，激起了层层涟漪，引发了各层技术服务商的广泛关注与响应。
“原来那些我们比较珍惜、甚至有些不舍得用AI的地方，现在都可以大胆地使用AI了。”合思告诉产业家。
与过去一年中涌起的AI浪潮不同，DeepSeek带来的并非仅仅是技术的热度，而是一种基于深度思考的技术范式。它以独特的方式改变了人们对AI的认知：即使在数据资源有限的情况下，依然能够训练出高质量的模型；模型蒸馏技术则赋予了小型模型更大的价值，使其能够发挥出与大型模型相媲美的作用；同时，开源战略和低价策略更是为AI技术的普惠化铺平了道路。
安福相册网小编了解到这些新变化，让本次AI技术浪潮比以往更加激烈，也更具影响力。
这种新的技术路径带来了截然不同的变化。随着AI技术的普惠化，企业对融合AI技术的信心大增。SaaS服务商也开始积极拓展更多应用场景，探索AI在更多领域的落地可能。这种技术的普惠化，不仅推动了行业的发展，也让各层级的技术服务商真正受益，吃到了实实在在的红利。
阿里云的最新财报也从侧面反映了这一趋势。数据显示，阿里云实现营收317.42亿元，同比增长13%。虽然AI产品的需求与云用量不能直接等同，但阿里在财报会议上提到，客户对AI相关产品的新需求中，约有60%-70%用于推理。这也证实了低价策略确实激发了市场的一部分需求，增加了对底层云基础设施的调用量。
然而，尽管DeepSeek的爆火在各行业掀起了一股热潮，其创新的技术范式和超低价策略对国内TOB厂商和云厂商产生了显著影响，但这些影响并非外界所渲染的“全面AI化”。大厂云并没有盲目地全面接入DeepSeek，反而是呈现出明显的分化和阶段性特征。
在复杂多变的行业环境中，我们需要拨开云雾，看清本质，深入探究DeepSeek热潮之下服务商们的真实变化，以及这些变化背后的故事——DeepSeek到底给TO B服务商带来了什么？中国的TO B产业服务，在DeepSeek的影响下正在发生怎样的变化？
无论是前者容联云AICC3.2版本整合DeepSeek后带来的数据，还是后者数势科技接入DeepSeek后的产品优化，都验证了DeepSeek带来的AI新技术范式的优异之处。
这一明显的成果，这也让客户侧发生了十分明显的变化。
数势科技联合创始人谭李告诉产业家，“很明显，年后来咨询的客户数量，增长了很多”。他提到，连锁类客户的需求尤为突出：“过去给每个店长配一个分析师是不可能的，但现在通过数势科技智能分析平台SwiftAgent，他们能直接获取数据洞察并自动生成周报。”
这种从“集中式人工取数问数”到“民主式智能分析助手”的转变，正在重塑企业用数的范式。
国际电商 SaaS 公司AfterShip也在和产业家的沟通中提到：“DeepSeek相比GPT有着1/70的价格，而且它出色的推理能力赋予了较好的理解能力和可解释性，激发了公司众多团队、个人去实践和探索更多应用场景的热情。”
“目前公司已落地多个AI Agent，如AI Copilot和AI客服，40%以上客服问题由AI处理，准确率超95%，响应时间和满意度优于人工客服，节省成本且提升服务质量。”AfterShip 数据总监 Harvey 对产业家说。
这一点，也在PaaS层服务商那里，得到了清晰地验证。
“在大年三十，我们就已经开始尝试与部署让DeepSeek开口说话。”声网告诉产业家，其对话式AI引擎通过640ms超低延时、智能打断等功能，让开发者无需二次开发即可实现多模态交互，“客户对语音互动的需求显著增加”。
从技术服务商侧来看，这种变化意味着垂直赛道的进一步深化以及项目预算门槛的降低。
容联云对产业家说道，“在DeepSeek出现之前，我们更倾向于使用自己的行业专属模型+多模型管理，但现在从客户的应用诉求来看，优先使用以DeepSeek为主的多模型接入+行业专属模型，优先级发生了变化。”谭李也提到，“以往调用大模型的一大笔成本是阻碍客户大规模推广Data Agent的一道门槛，现在客户和我们共同的目标是如何让越来越多的人使用SwiftAgent来提升工作效率。”
从客户层面的积极性增加，到应用层的爆发，无一不在增加底层云基础设施的调用量。而大厂云无疑成为了这波技术狂潮最大地承接者。
从各大云基础设施服务商的动作来看，策略也各不相同。
腾讯云采取双线推进的策略，一方面通过API接口调用云与模型直接部署元宝、微信，另一方面将微信生态中的搜一搜、公众号、视频号作为DeepSeek落地的核心场景，实现了产品之间的高效协同。
百度智能云则通过搜索入口整合，如推出「AI+」入口，以及模型切换功能，让文心与DeepSeek并行，实现了快速落地，为用户在搜索等场景中融入了更强大的AI能力。
与腾讯云和百度智能云不同，阿里云对DeepSeek的接入则主要聚焦于自己的主营业务侧产品，如阿里的1688、钉钉、阿里云相继接入DeepSeek，给自研的大模型产品保留了一部分空间。这也显示出阿里云在AI布局上的策略考量，既积极引入外部优质模型，又注重自身技术体系的协同发展。
近日阿里Qwen团队发布新推模型QwQ，称会展示完整的思维链，也确定了上述猜想。
字节的接入策略与阿里有相似之处，最近被曝出豆包小范围测试深度思考模型，接入的并不是DeepSeek，可见其也是注重自身技术体系的协同发展。
总体而言，从应用层技术服务商们的接入动作来看，AI技术正在从通用能力向行业Know-How渗透；而腾讯的生态绑定（微信）、百度的入口整合（搜索）、阿里的业务协同（1688/钉钉），反映出云厂商正通过差异化定位将AI能力转化为自身生态护城河，而DeepSeek暂时成为其补齐短板的战略资源。当技术狂欢退潮，产业界正在形成新共识，即大模型突破的是技术天花板，而商业价值的释放仍需穿越"工程化鸿沟"和"场景化深水区"。
这一点在企业客户侧也有所体现。
“以前客户见面就问‘你们用的是什么模型’，现在第一句话变成‘能帮我降本多少’。”某SaaS企业销售总监的观察，印证了客户需求的转变。
这种分化背后，反映出产业对技术落地的务实需求——低价仅是起点，真正的竞争在于能否解决实际场景中的“水土不服”。就像买了辆特斯拉，但村里没充电桩技术再牛，配套跟不上也白搭。
当技术触达率快速攀升时，未被狂欢掩盖的真实困境正在悄然酝酿。毕竟，把AI技术变成实际可用的系统，中间还有各种麻烦事，不是价格低就能解决的。
面对汹涌的技术浪潮与复杂的落地困境，产业界正在形成新的突围共识——AI价值的释放不再依赖单一技术突破，而是需要构建“技术-工程-场景”三位一体的新型基础设施体系。
这一共识的形成，标志着AI产业从单纯的技术追求，转向了更为务实的应用与价值实现。在这个过程中，数据治理、算力重构和模型演进成为了关键的三个环节。
过去，数据的收集和存储更多是无序和粗放的，就像原始的原料开采，只注重数量而忽视了质量。如今，随着AI技术的深入应用，数据治理已经转向精细化管理，通过先进的技术和严格的标准，对数据进行清洗、分类和标注，使其成为高质量的“精炼产品”。
算力重构也在经历着从“军备竞赛”到“精准调度”的转型。
过去，算力的提升往往依赖于硬件的堆砌，企业之间展开了激烈的“军备竞赛”，追求更高的计算能力。然而，这种模式不仅成本高昂，而且效率低下。现在，随着算力调度技术的发展，企业开始注重算力的精准分配和高效利用。
模型演进则从“参数崇拜”到“价值锚定”的觉醒。
过去，模型的性能往往被简单地等同于参数规模，企业之间展开了对参数数量的盲目追求。然而，这种“参数崇拜”并没有带来预期的性能提升，反而导致了资源的浪费。现在，企业开始更加注重模型的实际应用价值，通过优化模型结构和算法，提高模型的效率和准确性。
DeepSeek技术的突破就是一个典型例子，通过独创的DeepSeekMoE架构和MLA机制，该模型以较低的实际开发成本，实现了训练效率的巨大提升、训练成本较较其他模型也大幅降低。这种转变不仅降低了开发成本，还提高了模型的实用性和竞争力。
当技术民主化进程完成时，真正的竞争才刚刚开始。未来的赢家不是最会训练模型的企业，而是最懂如何将AI原子嵌入业务DNA的组织。在这个过程中，企业需要构建“技术-工程-场景”三位一体的新型基础设施体系，实现技术与业务的深度融合。
