2025年1月，DeepSeek V3和R1開源大模型以卓越推理性能、廣泛適用領域和大幅優惠資費政策，引爆了全球應用部署高潮。根據訪談，節后我國金融、電商、醫療等多行業機構積極試用、接入和本地化部署DeepSeek。DeepSeek 新增用戶效應顯著，Web端僅28.2%源于其他廠商，APP端50%以上來自于海外用戶，第三方平臺API調用次數也在急速上升。

預計2025年以DeepSeek為代表的開源深度推理大模型將重塑行業發展需求，實現行業規模應用和深度價值挖掘，并替代現有行業大模型；AI產品形態將向平臺化邊緣服務方向延伸，帶動邊緣云推理服務發展；多個垂直領域大模型本地化部署需求也會激增。高盛預測，DeepSeek等相關AI服務未來可以給運營商帶來5-10%的收入增量貢獻。建議電信運營商加快使用先進AI技術重構運營商價值鏈條，強化“AI使能者”角色。一是加快公有云部署DeepSeek模型策略優化，與硅基流動等擅長云端部署領先企業開展部署合作；二是加快發掘政務、金融和醫療等行業私有環境本地化部署需求；在網絡側，強化5G與算力網絡協同并做好未來多模態、高并發流量網絡韌性風險管控；在業務側，加快研究出臺差異化流量經營策略，在運營商自有APP嵌入DeepSeek。

DeepSeek新增用戶分析

DeepSeek（“深度求索”）公司是我國大模型價格戰的始作俑者，通過基本模型的較大幅度優惠來吸引新增用戶。早在2024年5月，DeepSeek發布的MoE模型DeepSeek-V2，其API調用價格降至每百萬tokens輸入1元、輸出2元，相當于當期GPT 4-Turbo資費的1%，并帶動字節跳動、智譜AI、百度等國內頭部大模型廠商被迫加入降價行列。2024年底和2025年初再次發布的V3和R1兩大開源模型和45天API優惠政策，使得DeepSeek Web訪問量再次飆升。

通過分析發現，DeepSeek新增用戶效應顯著。一是DeepSeek Web端訪問量70%以上是新使用用戶。根據對2025年1月份全球Web AI產品用戶訪問量榜單數據進行分析（表1），DeepSeek Web用戶增量中僅有28.2%可能來自納米AI搜索、百度和Kimi的流失用戶，另外的71.8%來自于國內外新增注冊用戶訪問量。二是DeepSeek海外APP端日均活躍用戶數規模超過國內。根據Appstore等統計，截止2月8日，DeepSeek海外APP端日均活躍用戶數達到3685萬，已經超過國內APP端的3494萬，海外用戶中印度、巴基斯坦、巴西、埃及和印尼等國用戶占比較高，而這些國家除印度以外，其他國家截至2024年底的5G用戶滲透率均低于10%。這意味著，DeepSeek在這些國家的4G網絡環境下輕松獲得大批用戶。三是DeepSeek 相關平臺的API調用量急劇增長。部分與DeepSeek深度聚合的數據平臺如天聚平臺，預計年調用將超 1500 億次。根據調研，數碼企業、法務公司、電商企業均加速接入DeepSeek-R1開源大模型，未來DeepSeek API有可能會接近阿里云大模型API日均調用次數（2024年底接近100億次）。

表1：國內上榜AI應用月度WEB訪問量環比情況

DeepSeek需求場景分析

從截至目前使用數據來看，DeepSeek R1在多個行業應用領域使用效果良好，反饋包括數字營銷廣告文案生成效率提升300%、秒級生成個性化學習方案教育培訓、軟件開發代碼糾錯準確率達98.7%、金融風控報告撰寫時間縮短80%、醫療健康診斷建議符合率超三甲醫院專家，測試門診誤診率僅0.3%等。DeepSeek興起直接帶動全社會AI推理服務需求激增，預計2025年將帶來如下細分市場的強勁增長。

一是AI深度推理服務重塑行業價值，帶來規模發展和應用需求。根據Similar web、伽馬數據等機構對全球2萬多款AI產品的統計數據，2024年底AI應用訪問量較年初增長1.1倍以上，其中對話式AI服務增長1.44倍，占比提高到63%（圖1）。由于DeepSeek R1的深度推理優勢明顯強于其他的AI智能助手和AI搜索引擎，預計將全面激發G類、B類和C類用戶在公眾服務、醫療診斷、理財規劃、教育培訓等垂直領域的AI推理需求，并可能對現有的行業大模型構成更替。后續眾多創業公司將通過定制化開發滿足特定行業的推理需求，開展行業場景化深度推理價值挖掘，將進一步帶動對話式AI推理服務的快速增長。

圖1 2024全年全球2萬多款AI應用訪問量分布

二是AI產品形態將向平臺化邊緣服務方向延伸，帶動邊緣云推理服務發展。DeepSeek具備可輕量化部署特征將進一步帶動邊緣計算逐漸成為AI推理的重要承載平臺。隨著DeepSeek大模型向工業互聯網、物聯網及智能穿戴設備領域的蔓延，用戶側對推理實時性、安全性和隱私性的需求日益顯現，邊緣推理在自動駕駛、具身機器人、智能家居等場景中具有不可替代的應用價值。與此同時，大模型商也將推出可以整合云端和邊緣推理能力的AI助手客戶端，提供端側設備智能化管理、數據分析和預警等專業功能。根據Gartner預計，2025年50%的企業數據將在邊緣端創建。目前云服務商除采用“云端訓練、邊緣推理”的部署模式之外，還通過采用新型AI推理芯片、邊緣計算平臺（如AWS Greengrass）等方式支持更高效的AI邊緣推理任務。

三是多垂直領域本地化部署大模型的企業需求將會激增。由于DeepSeek 的開源策略，更多對數據安全要求高的企業和機構將更傾向于選擇本地化部署大模型。DeepSeek以其優化算法和工程實踐降低了大模型的部署成本，同時支持定制化調整，受到G類和B類用戶的普遍歡迎。根據調研和訪談，節后我國金融、電商、醫療、法務等多行業機構通過多種方式試用、接入和本地化部署DeepSeek。目前已有多家券商完成DeepSeek的本地化部署測試，并計劃將其應用于風險管理、投資分析等核心業務領域，如東方國信的幕僚智數平臺。部分制造業企業也計劃使用DeepSeek用于預測性維護、工藝參數優化等本地化推理場景，部分醫療機構使用DeepSeek用于訓練客戶數據集并開展AI診療服務，部分電商用于旗下的商品治理、價格監測、智能輔助評標和智能采購。

電信運營商的應對策略

建議進一步研究分析DeepSeek帶來的商業化突破契機，全面梳理運營商從算力和云基礎設施層、多模型部署平臺層、大模型應用生態等層面的能力體系，優化調整市場策略，加快迎接DeepSeek給運營商帶來的云、5G以及低空經濟、數據要素等領域的發展機遇。

一是加快公有云部署DeepSeek模型策略優化，與硅基流動等擅長云端部署領先企業開展部署合作。建議盡快根據在公有云上接入Deep Seek的行業用戶的使用場景和Token數要求，優化公有云一鍵部署策略，如借鑒阿里云通過PAI Model Gallery支持BladeLLM 、SGLang、vLLM和標準等四種加速部署策略，接入不同參數規模的DeepSeek R1版本，適用于不同的終端和場景。另外，盡快與特別擅長云端部署技術的硅基流動等企業開展云端高性能推理套件、一站式大模型云服務平臺和AI應用開發平臺合作。

二是加快發掘政務、金融和醫療等行業私有環境本地化部署需求，加快推出超融合部署模式。建議全面拓展互聯網開發、律所法務、銀行基金和保險、電商和工業制造、醫療和教育等使用效果顯著的企業和機構客戶，通過大數據治理+DeepSeek 接入核心業務流程的方式，滿足該類用戶的降本增效需求。一是加大對現有在網的所有舊版智能中臺、數據中臺、混合云、私有云、云維保等類型客戶在私有環境中部署DeepSeek模型需求的發掘。二是加快吸引出于應急使用需要通過第三方平臺（如360納米搜索等）快速部署DeepSeek模型用戶，改為通過運營商輔助提供的專屬云、Ollama+Chatbox工具、Docker容器化等方式進行本地化部署。三是加快聯合AI硬件廠家，推出一機滿血、開箱即用且能顯著降低成本門檻的超融合一體機。

表2：當期企業和機構最為關注的AI應用場景和服務（依據訪談結果）

三是在網絡側，強化5G與算力網絡協同并做好流量激增下的網絡韌性風險管控。一方面加速部署5G-A低時延通信能力，支撐DeepSeek在AI醫療診斷等場景的端到端時延<10ms的實時推理需求，利用云智一體機部署邊緣算力節點，減少核心網流量壓力，將DeepSeek模型推理下沉至本地數據中心，節省大量回傳帶寬。還可以考慮與云服務商共建AI算力池，通過資源置換（如電信運營商提供帶寬、其他云服務商提供GPU）降低算力成本。另一方面，建立5G網絡動態擴容機制，基于網絡大模型模型，實現基站負載自動均衡，如在節假日高峰調度網絡資源，另外針對AI應用的數據傳輸需求，加強端到端加密能力。

四是在業務側，加快研究出臺差異化流量經營策略，在自有APP嵌入DeepSeek。一方面針對不同用戶類型設計高靈活度流量套餐，針對企業和機構用戶推出“AI流量包”，按模型調用次數或數據量計費（參考“網-云-端”三維受益模型），針對個人和家庭消費者設計多模態內容優先通道和視頻搜索高價值包。另一方面，將DeepSeek嵌入運營商自有APP應用， 推出“AI+安全”套餐，保障數據傳輸隱私，提供智能客服、個性化推薦等服務，提升用戶粘性。