DeepSeek 复盘：128 天后，为什么用户流量一直在下跌？

主要观点总结

本文分析了DeepSeek和Anthropic两家公司的策略选择，揭示了AI行业的根本挑战：计算资源的稀缺。文章通过Token经济学的视角，深入解读了DeepSeek和Anthropic如何在有限的计算资源下平衡用户体验和技术发展。同时，文章还探讨了推理云服务的兴起和开源生态的发展对AI行业的影响。

关键观点总结

关键观点1: AI行业的计算资源瓶颈

DeepSeek和Anthropic等公司的策略选择，反映了AI行业在计算资源方面的根本挑战。计算资源的稀缺性成为制约AI公司发展的关键因素。

关键观点2: Token经济学的视角

通过Token经济学的分析，文章揭示了AI服务的定价背后的三大关键性能指标：延迟、吞吐量和上下文窗口。服务商可以通过调整这些指标来实现任何价格水平。

关键观点3: DeepSeek的策略选择

DeepSeek选择了通过牺牲用户体验来最大化研发资源的策略。他们通过开源策略扩大全球影响力，同时面临计算资源的挑战。

关键观点4: Anthropic的相似困境

Anthropic也面临着计算资源的挑战。他们通过提高模型智能和效率来弥补速度上的不足，并积极寻求更多计算资源。

关键观点5: 推理云服务的兴起

随着推理云服务的兴起和开源生态的发展，AI行业的竞争格局正在重塑。文章讨论了这一趋势对AI行业的影响。

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