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Manus跑路、DeepSeek爽約,國產(chǎn)AI泡沫要破?

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曾經(jīng)的國產(chǎn)AI之光,最近似乎都沒有好消息。

先是被認為是“國運級創(chuàng)新”的DeepSeek,原本預計今年5月就會更新?lián)Q代的DeepSeek-R2迄今未能推出,引發(fā)市場焦慮。此外更有報道指出,DeepSeek使用率從今年初的50%,暴跌至目前的3%,下滑態(tài)勢明顯。

而繼DeepSeek之后,把AI Agent概念帶出圈的通用AI智能體公司Manus最近被媒體曝光“跑路”,其公司總部已經(jīng)從中國轉(zhuǎn)移至新加坡。目前,Manus官方微博和小紅書賬號的內(nèi)容均已清空,打開Manus的官網(wǎng),其首頁顯示“Manus在你所在的地區(qū)不可用”,而此前為“Manus中文版本正在開發(fā)中”。不僅如此,Manus近期因?qū)ζ煜虏糠謬鴥?nèi)業(yè)務大規(guī)模裁員的傳聞而再度引發(fā)外界關注。

再回過頭看2023年的AI明星公司百川智能最近也是風波不斷,再早一些的“AI六小龍”更是已經(jīng)悄無聲息。

國產(chǎn)AI,到底怎么了?

AI是風口,芯片是現(xiàn)實

我們現(xiàn)在把時間線拉回到四個月前的2025年3月,彼時DeepSeek引爆全球的熱浪剛剛平息下來,很快,一段演示視頻引爆科技圈。

畫面中,名為Manus的AI助手流暢地篩選簡歷、分析房產(chǎn)數(shù)據(jù)、生成股票研究報告,儼然一位全能數(shù)字員工。一夜之間,Manus內(nèi)測邀請碼被炒至10萬元天價,月活躍用戶迅速突破2000萬。一時間,Manus被譽為“下一個DeepSeek”。

可誰也沒想到,120天之后,這家拿到硅谷投資的公司,居然跑了。

其實客觀來說,Manus并不能算是“跑路”,而是多重壓力的結(jié)果。2025年4月,Manus獲得由硅谷知名風投Benchmark領投的7500萬美元B輪融資,估值躍升至5億美元。

然而,這筆融資也引發(fā)了美國財政部的審查,緣由是2023年拜登政府出臺法案,禁止美國向中國半導體、量子計算、AI和軍事等相關公司投資,該法案于2025年1月正式生效。

面對審查壓力,Manus選擇主動合規(guī),放棄中國市場,將總部遷至新加坡,以確保在服務全球用戶時滿足各國合規(guī)標準。

更重要的是,按照此前媒體報道,據(jù)接近Manus的人士透露,Manus之前就曾遇到過高端算力資源不足,導致智能體產(chǎn)品的迭代延遲。

在這種情況下,遷移到新加坡,有希望更高效地獲取算力資源。新加坡作為亞洲的GPU和算力樞紐之一,對Manus這樣的AI公司而言,是一個具備資源靈活性和國際連接優(yōu)勢的理想落點。

和Manus一樣,DeepSeek的風口和高光只會有過之而無不及。但面臨困境時,Manus可以一跑了之,作為“國產(chǎn)AI技術派”的代表,DeepSeek到了今天,顯然已經(jīng)與地緣政治深度綁定。

DeepSeek-R2到今天依然是“爽約”狀態(tài)、遲遲未能發(fā)布,背后隱藏著復雜的算力困境。按照此前全球知名科技媒體The information的報道,DeepSeek 在訓練其 R1 模型時使用了 5 萬塊 Hopper 架構 GPU,其中包括 3 萬塊 H20、1 萬塊 H800 和 1 萬塊 H100,這些顯卡由其投資方高毅資產(chǎn)(High-Flyer Capital Management)采購。

然而,2025年1月美國《特定國家風險投資審查條例》生效后,英偉達H20芯片對中國內(nèi)地供應短缺,很顯然會拖慢DeepSeek-R2的開發(fā)進度條。

技術層面,DeepSeek-R2此前被傳聞為一個龐大的1.2萬億參數(shù)模型,相比DeepSeek V3(總參數(shù)6710億)而言,是參數(shù)規(guī)模上的顯著飛躍。訓練如此規(guī)模的模型,需要“純粹地讓服務器不間斷運行4到9個月”,且需要在硬件平臺上進行深度優(yōu)化。

然而,由于算力限制,據(jù)媒體報道披露,DeepSeek CEO梁文鋒對模型能力仍不滿意,內(nèi)部仍在繼續(xù)提升性能,相應模型尚未準備好正式投用。

當然,也并不是完全沒有好消息。

7月15日晚間,隨著黃仁勛訪華,有消息稱英偉達稱將恢復H20在中國的銷售,宣布為中國推出新的,完全合規(guī)的GPU。美國政府已經(jīng)向英偉達保證授予許可,英偉達希望很快開始交付。隨后英偉達盤中股價直線拉升。

遙遙領先的幻覺

自2025年初DeepSeek把算力成本打下來之后,中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展進入了加速階段。

根據(jù)斯坦福大學《2025年人工智能指數(shù)報告》,中美頂級AI模型的性能差距從2023年的17.5%縮小至0.3%,差距接近抹平。

然而,如果說2025年上半年還是模型突破的競速,那么到了下半年,全球AI競爭已進入算力為王的新階段,算力資源的獲取,再一次成為中國AI企業(yè)難以逾越的鴻溝。

困擾中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不僅僅是芯片。商業(yè)模式始終未能成立,才是現(xiàn)金流的真正殺手。

DeepSeek在2024年12月至2025年2月期間用戶增長迅猛,全球日活用戶總量達到1.19億,其中國內(nèi)APP端日均活躍用戶數(shù)達3494萬。從全球AI應用賽道來看,達到這一用戶規(guī)模,ChatGPT用了兩年時間,而DeepSeek僅用了一年多時間便實現(xiàn)。

然而,這種“用戶量爆發(fā)”并未轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的收入來源。直到今天,DeepSeek依然是免費的。至于Manus,直到離開前也沒有形成一個穩(wěn)定的商業(yè)模式。

相比之下,海外AI應用如ChatGPT憑借20美元的Plus會員服務收獲超2000萬付費用戶;埃隆·馬斯克的xAI不久之前發(fā)布的Grok 4,訂閱費為30美元/月,Grok 4 Heavy版本費用更是高達300美元/月。

而反觀國內(nèi),最早開始收費的文心一言在DeepSeek的沖擊下被迫取消付費,之后無論是大小廠,已經(jīng)沒有人敢嘗試付費的選擇。這可能與國內(nèi)用戶對To C軟件多年來一直就沒有形成付費習慣有關,所以為什么廣告更多成為To C應用的商業(yè)模式的主流選擇——這也是我們常說的,“羊毛出在豬身上,狗來買單”。

但把用戶付費意愿薄弱歸咎于用戶,其實也并不公平。因為以目前國內(nèi)大模型的幻覺率,其所交付的成果,其實還遠沒有達到可以付費的程度。

當前,國內(nèi)大模型的幻覺問題已成為制約其商業(yè)化落地的核心障礙。盡管技術迭代速度加快,但高幻覺率導致的輸出不可靠性,使得這些模型在關鍵領域和用戶場景中難以形成穩(wěn)定的付費需求。

同樣以DeepSeek為例,其幻覺率高達52%,遠超行業(yè)平均水平(如Gemini-2.0的0.7%),甚至在專業(yè)領域(如法律、醫(yī)療)頻繁編造虛假信息。此前就有用戶反饋顯示,當被問及法律的具體條款時,模型甚至虛構了法律條文;在醫(yī)療咨詢中,其推薦的“納米機器人治療癌癥”方案被專家斥為偽科學。

這類錯誤不僅暴露了模型對事實的無意識扭曲能力,更直接威脅到用戶對其輸出的信任基礎。

用戶或許能容忍一篇風格流暢但內(nèi)容失真的文章,卻無法接受一份因幻覺導致的錯誤診斷報告或法律文書。

試問,在法律條文、醫(yī)療建議等關乎利益、權責乃至是生命安全的場景中,用戶如何愿意為充滿不確定性的結(jié)果支付費用?

當模型輸出的可靠性無法保障時,用戶自然傾向于選擇免費版本,而非為潛在風險買單。即便部分企業(yè)嘗試通過增值服務(如深度分析、定制化報告)吸引付費用戶,但高幻覺率導致的輸出質(zhì)量不穩(wěn)定,使得這些服務難以形成差異化競爭力。

國內(nèi)大模型的高幻覺率不僅削弱了其在關鍵場景中的實用性,更動搖了用戶對AI輸出的信任根基。在這種情況下,強行推動付費模式無異于空中樓閣。

在找到能夠跑通的商業(yè)模式之前,國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)仍將困于“免費—不可靠—難付費”的艱難循環(huán)中。

泡沫與長跑

其實到了今天來看,這一輪AI到底有沒有泡沫已經(jīng)不再重要。2000年前后的美國。com泡沫破裂之后,是PC互聯(lián)網(wǎng)在全球大規(guī)模擴散的十年。

面對這一輪AI,目前全球已經(jīng)基本達成了共識,這一次和前幾次的AI浪潮都不一樣,其所帶來的影響,勢必不會輸給千禧年的那場互聯(lián)網(wǎng)革命。

那么更關鍵的問題不是短期的泡沫是否會破裂,而是如何打贏這場持久戰(zhàn)?

首先我們必須看到,中國在AI領域的崛起并非偶然,而是多重結(jié)構性優(yōu)勢疊加的結(jié)果。

其中最為關鍵的一個就是STEM人才正在成為核心競爭力。最近Meta以極為高昂的簽字費搶人的主角,就是一位華人AI科學家。而在馬斯克Grok 4發(fā)布會上,坐在馬斯克身側(cè)的,也同樣是兩位華人工程師。

根據(jù)美國芝加哥保爾森基金會(Paulson Institute)下屬智庫MacroPolo在2024年發(fā)布的一份報告,2019年,美國頂級AI人才中,有27%來自中國大學;到2022年,這一比例上升至38%,超過了來自美國大學的37%。

過去兩年,這一比例還在上升。3月19日黃仁勛在接受包括21世紀經(jīng)濟報道在內(nèi)媒體的采訪中談到他的一個觀察:“全球50%的AI研究人員來自中國,這是迄今為止最大的單一群體,沒有接近的第二名。因此,很自然地,中國在AI研究方面將會做出巨大貢獻。事實上,美國每個AI實驗室都活躍著華人研究者身影,無一例外。”

此外,中國在AI場景上的快速落地應用,結(jié)合大規(guī)模市場優(yōu)勢所形成的“技術普惠”,也讓中國在垂直領域的應用創(chuàng)新上具備獨特優(yōu)勢。

這些都是支撐中國市場在未來AI全球博弈中的關鍵變量。但回過頭來看,如何保證這種能力的持續(xù),需要在認知上進行“刷新”。

首先是對于Manus的跑路,需要有更為客觀理性地看待。中國企業(yè)已經(jīng)到了全球化的關鍵階段,走向全球是必然趨勢。況且,AI競爭的終極目標不是消滅對手,而是通過技術擴散實現(xiàn)全球生產(chǎn)力躍升。

開源和開放才是這一輪技術革命的主題,也正因此,我們在這一輪博弈中,首先需要摒棄的是“零和思維”,轉(zhuǎn)而探索競合共生的新范式。

在此之外,更重要的是如何給那些選擇留在國內(nèi)的企業(yè),以一個更為開放、包容的環(huán)境。在營商環(huán)境上需要盡可能實現(xiàn)“無事不擾”,在產(chǎn)業(yè)政策上,監(jiān)管部門不應當去試圖挑選勝利者,唯有讓市場競爭更為充分,AI企業(yè)才有可能盡快找到能跑通的商業(yè)模式,以解決當下面臨的“技術幻覺”和“變現(xiàn)焦慮”問題。

當然,在推動新興技術落地的階段,除了監(jiān)管可能需要提升容忍度之外,企業(yè)也需要做出一些舉措來降低公眾對就業(yè)替代、數(shù)據(jù)安全的擔憂。對于AI行業(yè)的企業(yè)來說,能否講通一個“技術賦能而非替代”的敘事邏輯,將直接關系在AI普及過程中獲取的社會支持程度。

AI革命的持久戰(zhàn),本質(zhì)上是一場關于國家創(chuàng)新能力的馬拉松。中國的優(yōu)勢在于其龐大的市場體量、靈活的政策響應能力與深厚的產(chǎn)業(yè)基礎,但未來真正的挑戰(zhàn),在于如何將這些優(yōu)勢,轉(zhuǎn)化為對于企業(yè)的吸引力以及可持續(xù)產(chǎn)生的創(chuàng)新涌現(xiàn)。

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