大约两个月前，我所在的程序员群里每天能刷出上百条关于DeepSeek的讨论。有人用它优化代码结构，有人用R1模型给医疗数据集做清洗，甚至有团队尝试用本地蒸馏版实现工业质检自动化。但最近这些消息像被按了静音键，只剩零星几个人在问“为什么官网总是提示服务器繁忙”。如今DeepSeek的热度曲线，不过是技术成熟度曲线（Hype Cycle）的经典重现。
2018年BERT模型刚问世时，媒体铺天盖地报道“NLP领域迎来终极解决方案”，但半年后舆论焦点就转向了GPT-2。然而，BERT模型并没有停止发展的脚步，在谷歌搜索排名算法、金融舆情分析等领域逐步找到了自己的应用场景并持续发挥作用。当媒体用“服务器卡顿”“多模态短板”作为唱衰理由时，医疗行业已悄然将DeepSeek-R1的思维链能力整合进病理诊断系统，量化基金则把它的分布式推理特性用于高频交易决策。

这种热度迁移的本质，是技术价值从概念验证向工程落地的必然转向。ChatGPT在2023年上线代码解释器时，开发者社区曾爆发过“取代程序员”的恐慌，但六个月后人们发现它最持久的价值反而体现在非技术领域——教师用它生成教案，作家用它突破创作瓶颈。同样，DeepSeek当前表现出的“降温”，恰恰说明其能力开始向垂直场景沉淀。据智东西统计，目前已经官宣的应用共计57个，涵盖金融、教育、医疗、办公、智能助手、娱乐购物等场景。
当大家还在争论DeepSeek是否被降频时，OpenAI已经将强化学习框架升级到PPO-3.0版本，谷歌Gemini通过神经架构搜索把上下文窗口扩展到200万tokens。2017年谁也不会想到，当时被认为“华而不实”的Transformer架构，会在五年后成为所有大模型的根基。DeepSeek开源社区里持续增长的commit记录（目前日均200+次代码提交）比任何热搜榜都更能说明技术的生命力。所以，真正重要的从来不是社交媒体上的音量分贝，而是看深夜两点钟的commit log里，有多少开发者在用这个工具解决真实问题。最后说点实在的：我觉的从deepseek开源以后，会有更多的企业和开发者争相去深入探讨它的原理和学习，也会有很多企业来部署和作用起来，接下来会是一场AI人才的抢夺战！你看看deepseek发布出来，相信很多大模型公司都坐不住了，Google，微软，包括国内的百度，阿里都有所行动，就连造车的雷布斯也挖取了天才AI少女，所以人人都有机会的。当然了，拿到高薪的前提是你得懂它，而不只是浮于表面的体验，强烈建议大家看看知乎知学堂AI大模型的免费公开课，有专业的老师带队，让你从0到1了解它的底层原理以及实际应用，比如会从被DeepSeek的核心算法为切入点，解密DeepSeek的和底层原理，还可以学习到LLM大模型的训练方法、Prompt、Engineering+(交互工程)、利用LangChain+Fine-tunet大模型知识为我们工作和生活赋能，推荐大家体验：