AI 对话产品的壁垒和发展分析

DeepSeek 在发布一个月过去。我们先是看到微软、AWS、阿里云、腾讯云等主流云服务商迅速接入 R1，随后 DeepSeek 应用登顶 App Store，日活跃用户突破 3000 万，成为历史上增长最快的应用，接着大小厂的对话应用，纷纷接入 R1。

这让去年投入巨资推广的豆包和 Kimi 意识到一个关键问题：大模型产品的核心价值并非日活跃用户数量，而是模型的智能水平。

甚至可以说，衡量这类产品优劣的唯一标准，就是其背后模型的智能程度。

这不难理解。对话型产品是工具，形态单一，只有一个对话框。与微信的社交生态、抖音的内容生态，或 Notion 这样依赖用户数据积累的笔记工具不同，它们还太早期，过分依赖技术能力。

这两天，腾讯开始强力推广旗下智能产品元宝借，在 AppStore 上轻松超越豆包。

那么，元宝能否稳坐榜首？AI 对话产品的竞争壁垒究竟在哪里？未来又将如何演进？作为一个 AI 产品，我也好奇这些问题，试着靠自己过去的观察和积累，分析如下：

1. 模型能力

早在 DeepSeek 之前，Claude Sonnet 3.5 的问世已表明，模型能力是决定用户选择的核心因素。

与移动互联网时期建立产品心智不同，当时的美团、滴滴都采用补贴吸引用户，建立用户心智，从而留住用户。

但在大模型上，产品形态就一个对话框，哪个模型更能理解用户，用户就倾向于使用哪个模型。

去年10 月份，Claude 凭借其在代码和语言理解上的卓越表现，吸引了大量 GPT 用户转向。

DeepSeek 的出现进一步印证了这一趋势，不仅国内外用户大规模迁移，其破圈效应还带来了大量新用户。作为开源模型，DeepSeek 还为应用型产品提供了便利，元宝、Monica、阶跃星辰等纷纷将其接入并部署。

这一次，腾讯又一次“后发制人”，正如马化腾曾言：

AI 是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇，所以我们觉得AI非常重要。但是这个的确需要有很多的积累。互联网企业都有很多的积累，都在做，我们也一样在埋头研发，但是并不急于早早做完，把半成品拿出来展示。 对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来在长的时间跨度上来看是不那么重要的。现在有很多公司太急了，感觉是为了提振股价，我们一贯不是这种风格。

模型能力的竞争，实际上是开源和闭源的竞争，开源和闭源引导了不同的应用生态、技术方案和收费模式。

目前，开源水平和闭源能力相当，R1 不输GPT O1，开源生态也不输闭源。

但假如 O1 能力甚至是豆包的能力若远大于 R1 后，应用创新也会随机产生，应用的模型 API 将替换，产品收费也会改变。

不过，我认为，不管是开源还是闭源，在未来，时间拉长，在场的各家模型能力会旗鼓相当，只是有不同擅长的方向，输出的风格会更有各自的特色，应用侧会百花齐放，根据用户场景选择不同的模型 API ，用户也是根据需求来选应用。

2. 数据源

即便都接入了 DeepSeek，这些产品的最大不同在于数据源。元宝的满血版本和百度接入的满血版本，一个搜索的是公众号数据，一个可以搜索百度的数据。

R1 模型依赖的历史训练数据止步于 2024 年，无法反映此后的世界动态。若不联网，模型甚至无法知晓今天的日期。

通过引入联网功能，模型能够检索互联网上的实时数据并加以处理，从而生成答案，弥补用户与模型之间的信息鸿沟。

而生成结果的质量，则直接取决于数据源的优劣。腾讯凭借其 10 亿日活跃用户和 3000 万公众号生态，掌握了高质量的第一手数据资源。

这也将长期成为腾讯系 AI 产品的优势，就像当年微信起家依靠 QQ 流量一样，是其他竞品无解的优势。

3. 场景应用

但并非说数据源就能抢占所有用户，看豆包现在的做法就明白了，场景应用也很重要。

AI 对话本身就是效率工具产品，细分各种工具的应用场景，把用户体验做好，自然能留住一些用户，这也是字节所擅长的。

一个简单的 AI 对话框，豆包扩展出了编程、翻译、阅读、绘图、语音通话以及智能体制作等多种能力。

用的深入，会发现，豆包活生生的把浏览器能做的事都集成进去了。

除豆包外，钉钉和飞书也在办公场景中深度集成 AI，进一步拓展了应用范围。

相比之下，元宝和微信 AI 搜索的功能尚显单一，但未来它们很可能迎头赶上。

豆包所构建的工具化场景并非不可逾越，正如浏览器领域的竞争所示——Chrome、Edge 和 Firefox 的功能最终趋于一致。未来各家的对话工具也会如此。

4. 生态系统

生态系统是平台构筑竞争壁垒的重要依托。以 Chrome 浏览器为例，其成功离不开强大的插件生态。Chrome 提供丰富的 API 和开发工具，吸引开发者打造多样化插件：

• 用户因此获得更优质的浏览体验；

• 开发者通过插件实现收益；

• 平台借此巩固市场地位。

同样，Notion 通过开放 API，支持第三方应用集成，不断扩展功能，吸引更多用户和开发者，形成活跃的生态循环。

豆包和腾讯的智能体生态也体现了类似的逻辑。豆包通过与 Coze 整合，用户可创建智能体并发布至豆包及抖音生态，供他人使用。豆包还借势推出了硬件产品，字节跳动在 AI 产品布局可以说是最全面的了。

然而，当前智能体发布受限、体验欠佳，且应用场景狭窄，有价值的智能体开发逐渐减少。相比之下，浏览器能依托海量网页收集需求并推动开发，这一点是智能体生态难以企及的。

我对智能体发展的预测是，随着模型智能的提升，智能体的应用场景正逐步被其他传统应用+AI 蚕食。同时，模型本身的回答能力已足以应对大部分需求，无需依赖 COT 或知识库插件来构建智能体。

5. 用户依赖

用户依赖是平台留住用户、提升粘性的核心要素。

通过存储用户数据和有价值的内容，平台提供个性化服务，增强用户对平台的依赖。例如，用户在平台上生成的笔记、文档等内容，成为他们不愿轻易放弃的资产。随着数据积累增多，转向其他平台的成本随之上升，这种“锁定效应”促使用户持续使用。

平台还通过培养习惯和个性化服务强化依赖感。Chrome 的插件让用户习惯在浏览器中完成任务，Notion 等笔记工具则让用户习惯于在特定平台记录和管理信息。

对话型 Bot 同样通过分析用户数据和行为模式，提供更贴合用户习惯与偏好的回答。