对普通人来讲，因为DeepSeek一分不花突破3000万DAU，就嘲笑其他AI砸数亿才到2000万日活，没什么意义。
真正值得我们关注的，是这个现象背后，增长驱动力的范式转移：
【相较于移动互联网时期的需求侧驱动和产品驱动，AI更多是供给侧驱动和技术驱动】
1、DeepSeek并不是孤例
早在1月中旬，MiniMax闫俊杰就在访谈中说过：
按月访问量，海螺视频已是全球最大的视频生成产品。
但它的页面还很粗糙，上线时甚至连基本的英文界面都没有。
这背后的原因，是他们始终坚持“听算法的”，把精力集中在突破算法上。所有关键决策，都以算法趋势为准，而非用户反馈。
2、但也不只是技术的高度打低度
李翔老师这篇文章中的科技创业者大佬说，不同于移动互联网时代的高频打低频，现在是技术的高度打低度。
不过个人觉得，更加精准的表述，是徐文浩老师的那句：
“这⼀代产品的核⼼价值，是⼤规模、廉价地提供智能。”
因为单论技术，OpenAI的O1、O3 不可谓不高。但没有哪个普通人，会无缘无故多花 200 美金/月。
当我们回看DeepSeek的系列论文时会发现，用更低地成本实现更好的智能，一直是他们的追求。
而等到R1在IQ上赶超最头部大模型，并免费开放之后，便有了后续引爆的故事……
3、应用公司也能⼤规模、廉价地提供智能
徐文浩老师还指出⻓期⽕爆的AI应⽤，大多来⾃于智能上了⼀个台阶。
例子包括不限于：
ChatGPT => Monica, Immersive Translate
GPT-4 => Cursor, perplexity
Claude-Sonnet-3.5 => Cursor, Windsurf, …
而当这些“套壳AI 们”用更高级的智能重塑用户体验时，往往能像iPhone一样创造出用户还没意识到的可能性，带来爆发式增长。
可见，真正的爆发并非来自对现有功能的优化，而是源于能带来10倍改变的智能突破。这就是为什么，寻找和把握智能爆发点，成为了应用公司新一轮创新的关键。
非大模型公司想要在这波浪潮中抢占先机，一方面要密切跟踪头部大模型能力及其套壳AI的进化轨迹，提前布局可能出现质变的场景；另一方面，也要深耕自己最熟悉的领域，在前沿技术与垂直场景的结合点上，找到最适合智能爆发的切入点。
4、找到智能爆发点只是第一步
