摘要

DeepSeek 横空出世，触发英伟达股价大跌，引发全球性技术、商业、社会和政界的强烈反响。这既是全球传播的一场完美风暴，更是人类传播革命的全新突破。DeepSeek 事件的意义远超单一的新闻事件和技术突破，仅从传统的技术角度或技术—经济范式理解，存在较大局限和偏颇。要从更加开阔的人类传播格局入手，通过更加综合的技术—传播—社会（TCS）框架，为人们深入解析这一事件提供新的逻辑和机制。从创新扩散和社会传播维度，ChatGPT 和 DeepSeek 处于不同技术进程的阶段。OpenAI 的 ChatGPT 是此轮 AI 浪潮主流化进程的一次历史性启蒙和唤醒，推动 AI 用户群体从第一阶段的少量创新者驱动，迈向第二阶段的早期采纳者驱动。DeepSeek 的历史性贡献，是通过成本、效率、开源等系统性工程创新，推动 AI 成功跨越主流化鸿沟，全面迈向最为关键的第三阶段早期大众的突破。这是 DeepSeek 超越 ChatGPT 可定义“DeepSeek 时刻”的根本逻辑。

关键词

DeepSeek 时刻；技术—传播—社会（TCS）；创新扩散；早期大众；跨越鸿沟

作者简介：方兴东，浙江大学国际传播研究中心执行主任，教授、博士生导师；王奔，浙江大学传媒与国际文化学院博士研究生；钟祥铭，浙江传媒学院新闻与传播学院副研究员。

观点提要

• 从创新扩散为基础的传播学理论出发，可以发现“DeepSeek 时刻”与其他诸多“时刻”既存在相似之处，又具有独特性。结合传统的技术创新扩散模型和智能时代信息传播新范式的理论，可以帮助我们更科学地解释和研判这一轮 AI 浪潮的基本规律和未来趋势，尤其是聚焦其推动 AI 跨越鸿沟进入早期大众阶段的关键作用。
• 从人类发展的视角审视，DeepSeek 的崛起标志着人工智能技术全面主流化的新阶段。大众与智能之间的关系变得更为密切，人工智能发展范式产生重大转变。就某种程度而言，这一变革推动技术民主化突破。
• 与借助大众媒体和社会传播的传统创新扩散不同，DeepSeek 技术应用及其引发的新闻效应，是基于全球相对完善的互联网基础设施传播。
• DeepSeek 事件不仅是技术与资本联合加速创新的竞赛与博弈过程，而且是 AI 技术不断满足社会需求的通用化和全民化的传播过程。在这一过程中，传播扮演了独特的角色：一方面，这一轮 AI技术本身，无论是 OpenAI 还是 DeepSeek，首先是传播技术的创新与突破；另一方面，无论中美还是其他领域的技术与企业，都是基于全球一体化的互联网基础设施之上的传播与吸引用户。
• DeepSeek 的历史性贡献在于其推动 AI 成功跨越杰弗里·摩尔所说的“主流化鸿沟”，也就是第三阶段早期大众主导的，顺利实现了决定技术传播成败最为关键的突破，开启了这一阶段 30 亿早期主流大众用户的争夺战，这也是“DeepSeek 时刻”超越 ChatGPT、具有独特内涵和逻辑的根本所在。同时，DeepSeek 的崛起，第一次全面打破了过去由美国企业引领技术创新跨越鸿沟的历史，具有前所未有的历史影响和时代意义。尤其是其改写和颠覆了全球对高科技进程的传统固有认知。即便OpenAI 再度奋起，也难以改变 DeepSeek 率先引领跨越主流化鸿沟的既成事实。OpenAI 错失了一次历史性契机，其带来的后续影响将格外深远。
• DeepSeek 事件的时代意义在于 AI 全民普及浪潮的全面开启。“
• Deepseek 时刻”作为迈向通用人工智能（AGI）的前奏，标志着人工智能从任务特定优化向通用认知建构的关键跃迁，更体现了其作为通用目的技术的基本特征。

一、 诸多“ 时刻 ” 汇 聚成为新的“DeepSeek 时刻”

当前，我们身处智能革命的浪潮之中，这场革命首先是颠覆性的传播革命，新的传播方式和传播格局是这场革命的基础。现代印刷术开启的“谷登堡时刻 1.0”，通过工业化信息生产和传播方式实现了信息传播持续线性增长的潜能，跨越长达数百年的大众传播时代，塑造并定义了现代社会。AI 技术开启的“谷登堡时刻 2.0”，通过数据和算法实现了信息传播的指数化增长，代表了人类传播的又一次根本性变革，开启了智能传播新时代。处于这场革命风头浪尖的传播学，如何及时、快速、深入且前瞻地回应这场革命中的诸多技术进步、应用创新和社会变革，成为当务之急。DeepSeek 事件为我们思考智能时代的传播提供了极具价值的视角，传播本身也为我们理解这场广泛、深入的技术革命提供了基础性框架。

DeepSeek 引 爆 全 球， 成 为 继 2022 年 底ChatGPT 爆火之后全球 AI 领 域 最 大 的 事 件。DeepSeek 事件的意义远超新闻事件本身，富有更深远、更综合和更复杂的内涵。与 ChatGPT 开启之初、毫无准备的 AI 应用开端不同，DeepSeek 爆火的最大意义在于其跨越了技术创新最为关键的主流化鸿沟，从此，AI 技术全面进入主流化普及应用的高歌猛进阶段。正是诸多因素汇聚而成的“完美一跃”，造就了 DeepSeek 带来的技术、产业、经济、社会和政治影响，波及世界各国，影响各行各业，触及普通大众，且还在持续发酵。其不仅一举改写全球 AI 技术路径、大模型应用与产业格局，而且几乎一夜之间改写中美 AI 博弈的全球叙事。

为更生动形象地描述和表达人们对 DeepSeek的惊奇和赞叹，人们纷纷借用各种隐喻和术语，尤其是以往那些广为人知的各种“时刻”成为最恰当的选择。A16Z 的联合创始人马克·安德森（Marc Andreessen）率先将 DeepSeek R1 称 为“AI 的 斯普特尼克时刻（Sputnik Moment）”；周鸿祎认为DeepSeek 的出现为整个 AI 产业带来了“iPhone 时刻”；KraneShares 基金则认为 DeepSeek 是中国互联网企业的“ChatGPT 时刻”。还有“微信时刻”和 AI 行业的“诺基亚时刻”等，不一而足。事实上，“DeepSeek 时刻”已足以作为一个独立且具有重要意义的概念被确立。

理解“DeepSeek 时刻”，人们通常从技术、应用、市场等视角入手，大多围绕 DeepSeek 引发的各种现象层面，直观、生动且易于感知。但要真正理解“DeepSeek 时刻”的内在逻辑和影响研判，传播学提供了一个独特而深入的视角。可以更全面、深入且富有学理地寻找更基础的内在特性和一般性规律。从创新扩散为基础的传播学理论出发，可以发现“DeepSeek 时刻”与其他诸多“时刻”既存在相似之处，又具有独特性。结合传统的技术创新扩散模型和智能时代信息传播新范式的理论，可以帮助我们更科学地解释和研判这一轮 AI 浪潮的基本规律和未来趋势，尤其是聚焦其推动 AI 跨越鸿沟进入早期大众阶段的关键作用。

二、“DeepSeek时刻”影响：技术、经济、社会与国际

2025 年初，DeepSeek 的崛起冲击人工智能领域的生态体系。在此之前，数以百万计的用户已采用诸如 ChatGPT 等人工智能，以满足其在日常工作和生活中的多样化需求。DeepSeek 以开源的大语言模型、创新的技术路径、相对较低的研发投入，在全球范围内引起巨大反响，成为科技界的一大亮点。自 2023 年梁文锋创办深度求索以来，公司陆续推出 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM、DeepSeek-Math、DeepSeek-VL、DeepSeek V2、DeepSeek Coder V2 等多个开源模型。2024 年 11月 20 日上线的 DeepSeek-R1-Lite 预览版，已经开启推理对话体验。官方文档表明，该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务中，取得了媲美 o1-preview 的推理效果，并向用户展现 o1 未公开的完整思考过程。《Nature》发文称，这种推理类似人类推理的过程，与早期的语言模型相比，该模型更擅长解决科学问题，意味着它们可以在研究中发挥作用。

硅谷风险投资家马克·安德森（Marc Andreessen）称赞 DeepSeek-R1 是“最令人惊叹的突破之一，给世界的一份意义深远的礼物”。郑永年评价，DeepSeek 引发热潮是“开源的胜利”，这种开放演进的科学逻辑，与资本垄断定高价的逻辑、政治封闭以求领先的逻辑相比，存在根本性不同。杨立昆的观点与郑永年相似，认为 DeepSeek 事件正确的解读应是“开源模型正超越专有模型”。相较 DeepSeek，ChatGPT o3 等模型目前仍是“黑匣子”。此外，DeepSeek 的模型在性能上可与其他大型语言模型媲美，但其训练成本显著降低。吴恩达认为，开源权重模型正在将基础模型层商品化，为应用开发者创造了巨大的机遇。更为重要的是，它证明了高质量的 AI 推理能力可以通过更简单、更经济的方式实现。在其突破性意义的背后，仍需进一步探讨其可持续性以及技术路径的可复制性，从而促进 AI 技术的进一步完善。

DeepSeek 的崛起对全球经济产生了深刻影响，很有可能彻底打破原有的 AI 市场格局。该技术引发的市场对高昂研发成本与潜在收益的再评估，以及对新兴开源模型对现有商业模式冲击的预期，共同塑造了市场动荡，导致欧美科技股市值蒸发高达 1.2万亿美元。其中，英伟达（NVIDIA）的市值在一个交易日内蒸发了 5926.58 亿美元，创下美国股市历史上的损失规模新记录。长期以来，英伟达等国际科技巨头在 AI 领域占据主导地位，构建了稳固的竞争壁垒。DeepSeek 的低成本优势对其市场份额和盈利能力构成严重威胁。面对 DeepSeek 的冲击，国际科技巨头纷纷采取应对策略。微软、亚马逊云科技、英伟达等国际科技巨头于 2025 年 1 月 29 日宣布接入 DeepSeek，试图通过合作的方式利用 DeepSeek技术优势，减少其对自身市场份额的冲击。此外，DeepSeek 技术的开放源代码和低成本特性，使更多企业打破了资金障碍，能够参与人工智能领域的竞争。正如 ARK Invest 的创始人凯西·伍德（Cathie Wood）强调的，DeepSeek 证明了在人工智能领域取得成功并不需要巨额资金，其加速了成本崩溃。这一创新将推动全球 AI 生态的完善，有助于企业降低开支并加速智能化转型的步伐。

在社会层面，DeepSeek 点燃国际社会对中国人工智能创新能力的认可。2025 年达沃斯论坛上，ScaleAI 的创始人亚历山大·王（Alexandr Wang）认为，过去十年，美国可能一直在人工智能竞赛中领先于中国，但 DeepSeek 的发布可能会“改变一切”。基于此，亚历山大·王将 DeepSeek 视为对美国人工智能领先地位的关键性挑战。美国总统特朗普已将 DeepSeek 的出现视为对美国企业的“警钟”。表明人工智能竞争已超越单纯的技术领域，成为影响国家竞争力和产业政策的重要因素。DeepSeek 也引发了部分国家对隐私和信息控制的担忧。例如，加拿大已禁止在政府设备上使用DeepSeek。意大利、爱尔兰等以“数据保护”等为由，对 DeepSeek 采取限制措施。DeepSeek 在国际社会引发的广泛关注，既彰显了中国人工智能创新能力的提升，又暴露了技术竞争与地缘政治之间日益紧密的互动逻辑。正如中国常驻联合国代表傅聪所言，“中美作为当今人工智能领域最领先的两个国家，不能不合作。只有共同合作发展，才能弥合数字和智能鸿沟，特别是帮助全球南方在人工智能发展进程中平等受益”。

从人类发展的视角审视，DeepSeek 的崛起标志着人工智能技术全面主流化的新阶段。大众与智能之间的关系变得更为密切，人工智能发展范式产生重大转变。就某种程度而言，这一变革推动技术民主化突破。开源模式降低了 AI 模型的准入门槛，推动各领域的创新与发展，引领未来的发展趋势。DeepSeek 如何重构全球格局？这种“低成本革命”能否持续？需要基于科技创新扩散的理论和方法，探寻其深层次的规律。

从人类发展的视角审视，DeepSeek 的崛起标志着人工智能技术全面主流化的新阶段。大众与智能之间的关系变得更为密切，人工智能发展范式产生重大转变。就某种程度而言，这一变革推动技术民主化突破。开源模式降低了 AI 模型的准入门槛，推动各领域的创新与发展，引领未来的发展趋势。DeepSeek 如何重构全球格局？这种“低成本革命”能否持续？需要基于科技创新扩散的理论和方法，探寻其深层次的规律。

三、技术即传播：技术—传播—社会（TCS）解析跨越鸿沟

智能时代背景下，技术创新的扩散模式正经历深刻变革，其中的各个主体与环节正在发生复杂的交互作用。“动态非线性交互型创新模式”强调创新过程的动态性和非线性特征，注重创新生态系统的作用，包括企业间的合作、产学研结合以及用户反馈，等等。该模式认为，创新的扩散和主流化需要在复杂的生态系统中逐步推进。具备动态非线性特征的还有“创新生态系统理论”，该理论将技术创新视为由多种要素组成的动态复杂系统，强调技术创新的成功不仅仅取决于技术本身的性能，更取决于其在生态系统中的适应性和兼容性。与借助大众媒体和社会传播的传统创新扩散不同，DeepSeek 技术应用及其引发的新闻效应，是基于全球相对完善的互联网基础设施传播。因此，为了更全面、深入地理解 DeepSeek 带来的影响，需要进一步扩展传统的创新扩散模式，综合考虑 AI 技术的演进迭代、技术的社会传播与采纳以及不同阶段新增用户群体的特性，形成新的技术—传播—社会（TCS）基本框架。其中，传播处于 DeepSeek事件的中心位置，扮演了关键角色。甚至可以说，DeepSeek 生动阐述了“技术即传播”的全新图景。

具体而言，OpenAI 的 ChatGPT 通过大语言模型的突破性创新，首次实现 AI 技术从过去相对专用、特定、局限的技术超越，让人们看到 AI 技术成为通用目的技术（GPT）的现实性和可行性，堪称破冰之旅。DeepSeek 则更进一步，第一次让人们看到更加高级的通用人工智能（AGI）的现实性和可行性。因此，在分析框架中，可以将整个人类纳入目标用户范畴。笔者将扩散的第一阶段和第二阶段，合并称为早期用户，占比约 16%，约为 10亿人；第三阶段为早期大众，占比约 34%，约为30 亿人；第四阶段为晚期大众，占比约 34%，约为 30 亿人。

到 DeepSeek 阶段，这一轮智能革命的基本路径逐渐清晰。AI 技术的第一、第二阶段，属于典型的弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，简称 ANI）。这些系统专注特定任务，在预设规则下运行，缺乏自我意识和通用智能，无法将知识技能拓展到指定领域之外。与之相对的是通用人工智 能（Artificial General Intelligence，简称 AGI）。AGI 旨在创造具有人类水平或超越人类水平的通用智能系统，具备在多种环境实现多种目标、处理未预期问题、知识泛化等能力。尽管目前 AGI仍处于早期阶段，但 DeepSeek 的脱颖而出，被视为正式开启了 AGI 的竞赛阶段。未来的第四阶段，最大的技术竞争变量，可能是围绕超级人工智能（Artificial SuperIntelligence，简称 ASI）的竞争和博弈阶段。超级人工智能可以理解为是 AI 对人类智能的全面超越。尽管其出现的时间和具体形态难以预测，但 AI 技术带来的根本性变革已经引发广泛的关注和讨论。这一变革不仅带来了巨大的机遇，而且带来了诸多潜在的风险和挑战。

DeepSeek 事件不仅是技术与资本联合加速创新的竞赛与博弈过程，而且是 AI 技术不断满足社会需求的通用化和全民化的传播过程。在这一过程中，传播扮演了独特的角色：一方面，这一轮 AI技术本身，无论是 OpenAI 还是 DeepSeek，首先是传播技术的创新与突破；另一方面，无论中美还是其他领域的技术与企业，都是基于全球一体化的互联网基础设施之上的传播与吸引用户。

从 扩 散 速 度 看，DeepSeek 与 ChatGPT 在 不同的阶段呈现明显差异。Sensor Tower 数据显示，DeepSeek 在发布 18 天内累计下载量达 1600 万次，几乎是 OpenAI ChatGPT 推出同期下载量 900 万次的两倍。这一现象表明，DeepSeek 短时间实现了更快速的市场渗透，其扩散路径呈现更陡峭的增长曲线。这种高速扩散不仅反映 AI 发展阶段的差异，而且体现出 AGI 与 ANI 阶段在技术接受度、市场需求与传播机制的不同特征。尤其是 DeepSeek 在复杂推理等方面的突破，使其能够处理更广泛的问题域。这不仅赋予其更广的市场适配性，而且使用户对其能力拥有更高期望值。

“DeepSeek 时刻”是技术、传播与社会三者相互作用、协同发展的生动例证。在 TCS 框架下，DeepSeek 主流化主要满足四项条件：一是基于全球相对完善的互联网基础设施，具有高速、实时、全球覆盖等特点；二是全球部署的 AI 技术系统，能够显著提高信息处理和传播效率；三是全球网民都可以通过多种互联网设备，信息触达更加广泛和便捷，可随时随地获取和分享信息；四是注重用户体验和日常使用黏性，提供更加个性化、便捷和高效的服务。Deepseek 公司前期主要通过自上而下的全球新闻效应主导，后续依靠自下而上用户自传播的生命力，形成持续性、联动与叠加的正反馈。Deepseek 充分顺应互联网元架构的开放性和分布式全球传播特性，最大程度发挥互联网元架构的威力，生成了多层次、广泛动员和协同联动的类生态传播效应。与 DeepSeek 相比，ChatGPT 对于区域实施访问限制，没有充分发挥互联网元架构的最大能力，导致用户覆盖范围、数据反馈循环和模型优化过程受到约束，自我限制了全球传播力和影响力。传播成为技术创新与社会需求之间的重要桥梁，深刻影响技术的演进路径和社会的变革进程。更重要的是，其推动 AI 跨越鸿沟，进入早期大众阶段，为 AI 技术的未来发展奠定了坚实基础。

四、创新扩散与跨越鸿沟：“DeepSeek时刻”内涵

DeepSeek 本质是一场创新技术扩散的“完美风暴”。观察和解析这场风暴，除诸多改写历史的数据和一系列惊人的现象，更需要总结和发现其一般性规律和内在逻辑。罗杰斯的创新扩散理论强调创新通过大众媒体和社会传播在社会系统中扩散的过程，主要依赖传统通信技术、基础设施和人际网络。信息获取渠道相对有限，用户需要主动通过特定媒体获取信息，且信息的传播速度和范围受媒体覆盖范围的限制，难以实现大规模的快速扩散。用户体验主要依赖媒体内容的质量和传播效果，用户参与度相对较低，且缺乏实时互动和个性化体验。杰弗里·摩尔认为，高科技企业的早期市场和主流市场间存在鸿沟，能否顺利跨越鸿沟并进入主流市场，成功赢得实用主义者支持，将决定一项高科技产品的成败。卡萝塔·佩蕾丝的“技术—经济范式”理论则从宏观视角考察技术革命与社会制度演变的动态关系，提出技术变革要经历导入期与展开期，并在爆发、狂热、协同和成熟阶段完成新旧范式的更替，新范式要突破旧有社会制度框架的阻碍，在旧有体系的断裂中吸收技术革命的新范式，并与新形成的社会制度框架重新耦合。但佩蕾丝的理论背景是工业时代的物质技术扩散逻辑，面对以ChatGPT、DeepSeek 为代表的人工智能技术浪潮，要突破传统范式的解释边界，建立全新的理论框架。其核心背景即基于互联网元架构建构的全球开放一体化的信息传播基础设施。因此，基于互联网的传播是技术扩散的关键环节。

在信息技术革命的历史进程中，从大型机、小型机、PC、互联网到移动互联网，美国始终是历次技术创新的引领者，此次 AI 革命，美国同样当仁不让。最近 10 年，中国互联网全球崛起。在第一、第二、第三阶段，基本是美国引领，中国在应用普及和用户体验的第三、第四阶段，后来居上。美国企业占据“上半场优势”，中国企业具有明显的“下半场优势”。在 2022 年底开启新一轮 AI 浪潮以来，中美之间的整体轨迹似乎还会延续双方的半场优势。当然，中国高科技企业期望将“下半场优势”前移到上半场，而美国期望将“上半场优势”维持到下半场。一个向前，一个向后，二者形成越来越显著的冲撞，此为中美科技战的内在逻辑所在。

从创新扩散和社会传播的维度可以发现，ChatGPT 推动 AI 用户群体从第一阶段少量的创新者驱动，迈向第二阶段的早期采纳者驱动，这是OpenAI 的历史性贡献。在早期第一个 10 亿用户的争夺战中，OpenAI 保持领先。但这一阶段处于创新早期，还在加速演进和迭代阶段，技术、应用和用户都高度易变，优势难以巩固，无法形成有效的“护城河”。在 Similarweb 统计的 ChatGPT 访问量数据中，可以观察到其数据呈现强烈的波动性。

DeepSeek 的历史性贡献在于其推动 AI 成功跨越杰弗里·摩尔所说的“主流化鸿沟”，也就是第三阶段早期大众主导的，顺利实现了决定技术传播成败最为关键的突破，开启了这一阶段 30 亿早期主流大众用户的争夺战，这也是“DeepSeek 时刻”超越 ChatGPT、具有独特内涵和逻辑的根本所在。同时，DeepSeek 的崛起，第一次全面打破了过去由美国企业引领技术创新跨越鸿沟的历史，具有前所未有的历史影响和时代意义。尤其是其改写和颠覆了全球对高科技进程的传统固有认知。即便OpenAI 再度奋起，也难以改变 DeepSeek 率先引领跨越主流化鸿沟的既成事实。OpenAI 错失了一次历史性契机，其带来的后续影响将格外深远。

因为，从历史规律看，目标用户从 10 到 40 亿间的早期主流大众阶段是决定市场格局，决出市场胜负和市场领导者的最关键阶段。目前，DeepSeek通过大力度的开源举措，迅速实现技术与应用的全球扩散，并且通过技术的开放与共享，带动全球不同规模、不同领域的公司和机构拥抱和采纳DeepSeek，形成前所未有的产业整体性行动，从而一举跨越 AI 普及的主流化鸿沟。这标志着新一轮AI 高阶竞赛正式开启。最终谁胜谁负，将在持续3-5 年左右的第三阶段各显神通。DeepSeek 证明了AI 技术已经不需要再担心主流化鸿沟，而且粉碎了 OpenAI 等企业期望通过不断堆积算力和投入资本确立的早期优势，前所未有地将大家拉到同一起跑线，取得共同再次出发的机会。

“DeepSeek 时刻”最关键的意义和影响，即DeepSeek 凭借一己之力将全球 AI 浪潮正式带入全面主流化进程，开启了创新扩散中最为关键的“兵家必争之地”的早期大众群体的争夺战。无论是技术、产品、应用、市场，还是资本等，都进入全新范式，更是迈向通用人工智能（AGI）的重要里程碑。

五、Deepseek 推动 AI 跨越鸿沟，进入早期大众阶段

“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）是英国经济学家威廉·杰文斯（William Jevons）在 1865 年提出的经济学概念，指技术进步提高了资源使用效率，效率提高降低了资源使用成本，成本下降刺激资源的需求增长，需求增长超过效率提升带来的节约，最终导致资源总消耗增加，而非减少。简言之，技术进步带来的成本下降将刺激需求激增。微软 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，“杰文斯悖论再次来袭。随着 AI 变得越来越高效和普及，我们将看到 AI 使用的激增，并成为一种我们永远无法满足的商品”。在网络外部性和技术扩散的背景下，临界容量（Critical Capacity）概念为“杰文斯悖论”提供了进一步解释。技术的效用随着用户数量的增加而增加，临界容量是技术扩散过程中的一个重要节点。当 AI 技术的采用率达到临界容量时，技术的普及将进入快速增长阶段，这与“杰文斯悖论”中需求激增现象一致。DeepSeek技术创新和低成本效应正使 AI 技术的采用率迅速升高，并满足 TCS 框架中“AI 技术系统的全球部署”这一关键条件。

近年来，AI 大模型推理成本每年降低 90% 以上，该趋势远超摩尔定律每 18 个月成本减半的速度，使企业部署 AI 模型更加高效经济。头部大模型 API 成本自 2023 年以来已下降超过 90%。目前，AI 应用渗透率仍然较低，产业仍处于早期。随着计算成本的下降，AI 应用普及的前奏已经拉开，AI 推理计算和 AI 采用率将加速增长，推动应用百花齐放。同时，成本的下降也使 AI 的投资回报率（ROI）显著提升。随着物联网、互联网和可再生能源技术的发展，边际成本逐渐趋近于零。从移动互联网的发展规律看，成本下降能够使更多用户和企业有能力采用相关技术，加速技术从早期缓慢扩散阶段进入快速增长阶段，推动技术传播以及大量应用公司涌现。

DeepSeek 通过混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力（MLA）、DualPipe 算法和 FP8 混合精度训练技术等技术创新，实现高效推理和低成本训练，提升模型性能，推动 AI 在产业端的渗透率和市场竞争力。以 DeepSeek-V3 模型为例，其训练成本仅为 557.6 万美元，却取得了与 GPT-4o（训练成本约为 1 亿美元）相当的性能。在价格方面，DeepSeek R1 的输入成本为 0.6 美元 / 百万 Tokens，比 GPT-4 便宜 96%；输出成本为 2.2 美元 / 百万Tokens，同样比 GPT-4 便宜 96%。这一显著的成本优势和卓越的性能表现，降低了 AI 技术的开发门槛，推动 AI 技术普及应用，为全球开发者创造了巨大机遇。

DeepSeek 以开源大语言模型、创新技术路径在全球引起巨大反响。罗默（Paul Romer）提出的“内生经济增长理论”，强调技术进步和知识积累是经济增长的内生动力。该理论认为，技术是非竞争性、部分排他的商品。这种特性使技术的改进和新知识的产生能够通过知识溢出效应促进经济增长。这种知识的扩散和溢出效应正是技术主流化的重要机制。开源战略构建起其独特文化竞争力和技术优势，引发全球关注和效仿。开源模式促进全球开发者共同改进模型，推动技术快速迭代和应用落地，形成开源生态，与闭源模式下少数技术公司主导、缺乏透明运作机制的模型形成鲜明对比。开源和论文的发表并未受到损失，被追随是一种巨大的成就感，实际给予了额外的荣誉，公司也会更具文化吸引力。DeepSeek 创始人梁文锋在解释开源的原因时表示，在颠覆性技术面前，闭源形成的“护城河”是短暂的。开源更像一个文化行为，而非商业行为，先有强大的技术生态更重要。DeepSeek的目标是实现 AGI，而不仅仅是短期商业化。中国也应该成为技术创新的贡献者，而不仅仅是应用创新的跟随者。这一开源策略不仅推动技术生态的发展，而且彰显了中国在技术创新中的贡献者角色，为 AI 普惠铺平了道路。

DeepSeek 迎来广泛的模型部署，成为跨越技术与应用鸿沟，推动 AI 普及化的重要力量。其通过与国内外云计算、硬件及大模型等企业深度合作，降低了 AI 应用门槛并促进产业落地。国内云厂商方面，华为云（基于昇腾云服务）、腾讯云（高性能应用服务）、阿里云（零代码全流程部署）及天翼云均已深度集成 DeepSeek 模型，实现高效推理与应用支持。国际云计算平台如微软Azure 提 供 API 服 务，AWS（Amazon Bedrock 与SageMaker）支持 DeepSeek R1 部署，进一步拓展全球市场。硬件厂商中，英伟达推出相关软件服务，AMD 将 DeepSeek V3 集成至 Instinct MI300XGPU，英特尔支持其在 AI PC 端离线运行，提升AI 计算能力的本地化支持。大模型企业方面，百度千帆平台与 360 已接入 DeepSeek，为用户提供优化服务。此外，海光信息、摩尔线程、燧原科技、微智能等企业也已完成适配，支持私有化部署及推理计算。总体而言，大型企业倾向私有化部署与定制化开发，中小企业借助 API 快速集成实现业务创新。平台、开发者与用户共同构成高度耦合、相互促进的生态系统。DeepSeek 的部署模式不仅优化了 AI 计算资源的分配，而且塑造了不同主体间的协同创新机制。这一生态体系的构建不仅强化了 DeepSeek 在 AI 产业链中的核心地位，而且加速了智能技术向各领域的广泛渗透。

一个训练有素的人工智能模型在工作时，如果花更多的时间、使用额外算力进行“推理”，就能够给出更有价值的答案。在 DeepSeek R1 发布前，人们对算力瓶颈异常焦虑，但现实进展对 AI行业看涨，AGI 似乎离实现更近。除成本下降带来需求激增，“杰文斯悖论”也说明 AI 行业仍需更多算力，而不是更少，AI 算力需求远未接近其极限。AI 投资热潮所需的资本密集程度，超过2010 年代的石油投资热潮。2024 年，亚马逊、微软、Alphabet、Meta 的资本支出平均占其收入的17.2%，高于 2021 年的 12.7%，预计 2025 年将进一步上升至 22%。在近期业绩会上，上述企业均上调了 2025 财年的资本支出，同比增长 50% 左右，反映了对算力需求的扩张。微软 CEO 纳德拉认为，DeepSeek 反映了创新周期中的成本下降趋势，有望带来更多 AI 需求，重金投入 AI 基础设施是长期战略。

六、跨越鸿沟之后：DeepSeek 开启 AI全民普及浪潮

基于 TCS 框架，DeepSeek 正逐渐满足全球网民的信息获知与方便触达，以及用户体验和日常使用黏性两项基本条件。

当边际成本趋近于零、工具易用性突破临界值时，技术扩散速度呈指数级增长。有数据显示，DeepSeek 在 2025 年 1 月 20 日正式发布其开源推理模型 R1，并同步开源模型权重。其日活跃用户数短时间迅速增长，1 月 26 日突破 100 万，1 月27 日突破 500 万，1 月 28 日突破 2000 万，2 月 1日突破 3000 万，成为史上日活跃用户数增长最快的应用。

在没有任何广告投放的情况下，DeepSeek 实现了 7 天完成 1 亿用户增长，显示出其强劲的吸引力和传播力。DeepSeek 在全球 140 个市场中的移动应用下载量排行榜位居榜首，其中，印度的新增用户占比最大，贡献了 15.6% 的跨平台下载量。在苹果应用商店和谷歌应用商店，DeepSeek 的下载量分别占据美国区榜首。相较其他人工智能应用程序，DeepSeek 在苹果端的下载量呈现急剧上升趋势。进一步表明其在早期大众中的广泛接受和使用。这一阶段需要跨越鸿沟，进入注重实用的早期大众阶段，这也是其成为主流应用的关键一步。

DeepSeek 事件的时代意义在于 AI 全民普及浪潮的全面开启。此前，OpenAI 的 ChatGPT 虽实现了第一、第二阶段的跨越，但仅是“捅破了一层窗户纸”。其用户流量起伏波动较大，易受新闻效应影响，缺乏真正高粘性的主流用户群体，产品应用还不够成熟。创新更多发生在适度连接的网络边缘，而非核心影响力人物所在的中心位置。这些边缘群体能够通过连锁反应模式推动变革。DeepSeek的突破验证了戴蒙·森托拉（Damon Centola）在《临界变革》中提出的“当采纳创新的边缘网络群体达到或超过社群人口的 25% 时，就能扭转大多数人的共识，既定规范就会发生改变”。DeepSeek的出现使 AI 技术的采纳者数量迅速增加，从而达到临界点，引发社会规范的改变。

尽管 AI 技术的普及仍受到技术壁垒、计算资源、商业模式等多重因素的制约，但 DeepSeek 成功吸引了早期大众的广泛参与，打破了 AI 技术局限于小众用户群体的局面。一方面，其通过提供更实用的应用，满足不同用户群体的需求，从而扩大了用户基础。另一方面，其通过技术创新和思路展示，让寻常百姓真切感受到 AI 独特的魅力，提高用户粘性。2025 年春节期间，广大人民群众利用 DeepSeek 撰写小说、制定计划、模拟历史人物或虚拟角色进行对话、职业规划、城市建议，甚至将其当作“赛博医生”咨询健康问题，还有人利用它进行“赛博算命”。据《上海老年报》报道，DeepSeek 在老年人群体中逐渐普及，甚至将其视为“电子儿女”，认为其操作简单且回答易懂。AI帮助人们“感到被倾听”，人们在 AI 中找到了新的情感支持路径。这充分展示了 DeepSeek 在早期大众中的广泛应用，体现了其在日常生活中的实用性和便利性。可见，通过技术创新和优化，DeepSeek将 AI 技术从早期的技术驱动阶段推向了应用成熟阶段。其解决了技术不稳定性和不确定性的问题，使 AI 应用更加通用和实用，跨越了从早期采纳者到早期大众之间的鸿沟。

七、“DeepSeek 时刻”与通用人工智能（AGI）的时代回响

“Deepseek 时刻”作为迈向通用人工智能（AGI）的前奏，标志着人工智能从任务特定优化向通用认知建构的关键跃迁，更体现了其作为通用目的技术的基本特征。通用目的技术（General Purpose Technologies，GPTs）作为经济史学与技术创新研究的重要概念，其核心特征包括广泛渗透性（Pervasiveness）、持续改进性（Improvement Over Time） 和 创 新 互 补 性（Innovational Complementarities），能够通过技术扩散重构产业生态。人工智能作为 GPTs，将向社会各领域深度渗透，性能持续提升，成本进一步下降，与 5G、量子计算等技术形成协同网络，重构产业生态。

从传播革命的角度看，ANI、AGI 以及 ASI 三个阶段不仅代表了技术能力的跃迁，而且标志着信息传播范式的深刻变革。ANI 聚焦特定任务优化，其功能边界受限于预设规则。这一阶段 AI 作为使能技术（Enabling Technology）嵌入既有生产流程，尚未形成独立技术范式，属于 GPTs 早期的“产品类技术”，即局部效率提升但缺乏系统性颠覆。ANI 作为专用工具嵌入既有传播体系，本质上优化了传播效率，极大地提升了传播的规模和速度，但未能实现技术的普适化和传播主体的根本变革。AGI 则预示着 GPTs 扩散拐点的来临，标志着传播基础设施的重构。一方面，单一模型可同时处理文本生成、逻辑推理、跨模态理解等复合需求，突破“人工规则 + 垂直模型”的传统架构，具备任务泛化能力。另一方面，“底层硬件—中间层框架—上层应用”的 GPTs 扩散路径，将带来技术—经济范式更替，数据成为核心资产，形成创新生态系统。AGI 阶段，AI 将真正融入民众的日常生活，技术驱动转向由工程创新驱动，教育、娱乐、社交互动的边界将被重新界定。ASI 或将引发 GPTs 的二阶传播革命，带来人类认知的颠覆性重构。技术替代边界的扩展，从劳动替代转向认知替代，突破人类认知边界。展望未来，人类将迎来智能传播的空间智能阶段。届时，机器将具备更高维度的认知能力，能在三维时空中感知、推理和交互，从而理解物体和事件在三维时空中的定位与状态。

从 ANI 到 ASI 的跃迁，本质是 GPTs 从工具性创新向范式性创新的质变。这不仅仅是技术能力的指数级迭代，更是对社会生产方式、信息传播范式和权力结构的系统性重构。在这一过程中，人工智能引发的传播革命涉及权力再分配、组织形态和人类认知边界的重塑。未来的竞争将超越单纯技术指标的比拼，转向生态系统成熟度与制度适应性的复合博弈。因此，要构建包含政策、伦理、算力基建在内的“社会—技术系统”。同时，要超越单纯的技术乐观主义，在“科林格里奇困境”中寻找动态平衡点，真正塑造兼具技术进步与人类福祉的智能未来。