近日，科技界再度掀起波澜，微信被曝正在悄然测试一项重大更新：接入DeepSeek-R1模型。这一消息迅速在社交媒体上发酵，不少幸运获得测试资格的用户纷纷分享了他们的体验。
腾讯方面于次日证实，微信确实正在进行灰度测试，接入的正是DeepSeek-R1的满血版模型。据透露，该功能目前仍处于小范围测试阶段，但预计将在未来2-4周内全面开放给所有用户。
此前，腾讯的AI助手“腾讯元宝”和AI代码助手已经宣布接入DeepSeek-R1满血版，并支持混元和DeepSeek两大模型。据业内消息，腾讯未来还将有更多产品接入DeepSeek模型，这无疑给其他科技大厂带来了不小的压力。
DeepSeek的热度持续攀升，不仅吸引了国内阿里云、华为云、腾讯云等云厂商的青睐，就连微软Azure、英伟达等海外科技巨头也纷纷在其云服务平台上线了DeepSeek大模型。DeepSeek模型几乎成为了主流AI云平台服务的标配。
然而，在C端产品应用侧，腾讯的举措尤为引人注目。微信，这个拥有超10亿用户的国民级应用，直接将DeepSeek模型接入其中，无疑将对搜索市场的传统格局产生深远影响。业内人士指出，微信的此举将直接冲击一些大厂在搜索市场的地位，并促使各家加快技术迭代，提升搜索体验。
在微信的测试中，用户可以在聊天界面顶部的搜索栏中看到“AI搜索”入口。点击后，会出现输入框，并提供“快速问答”和“深度思考”两个选项。快速问答模式高效便捷，满足用户的即时需求；而深度思考则由DeepSeek-R1模型经过深思熟虑后，提供更全面的回答，并展示思考推理的过程。
从内容生态角度看，微信生态内沉淀了海量内容，但优质内容的“沉没”问题一直存在。AI搜索的出现，以智能推荐的方式重新挖掘这些长尾内容的价值，激励创作者产出更多有深度的内容。对用户体验而言，AI搜索使搜索结果更加精准高效，解决了以往依赖关键词匹配导致的结果不精准、信息分散等问题。
在商业化路径上，微信生态内的分散内容信息将通过“对话式”智能交互跨场景聚合。用户搜索相关关键词时，不仅能获取信息，还能直接跳转至相关小程序，形成“搜索-服务”闭环，为微信开拓新的商业变现可能。
面对腾讯在AI与C端产品融合上的快速推进，其他大厂纷纷做出回应。百度宣布其文心一言将于4月1日起全面免费，所有PC端和APP端用户均可体验其最新模型。同日，OpenAI也宣布免费版ChatGPT将在标准智能设置下无限制使用GPT-5进行对话。谷歌最新的人工智能模型套件也正式向所有用户开放使用。
这些举措表明，大厂们正在通过技术输出、企业级解决方案等增值服务实现商业闭环。而腾讯微信接入DeepSeek-R1，无疑将进一步搅动互联网商业江湖。
在AI领域，各大厂都有积极布局。腾讯微信和DeepSeek-R1的组合，使得其他科技大厂不得不重新审视自身的AI战略。字节跳动旗下的豆包大模型虽然日均调用量突破4万亿次，但也面临着DeepSeek-R1崛起和腾讯接入带来的压力。
百度智能云事业群总裁沈抖在近期的内部会上点评称，面对DeepSeek的来势汹汹，首当其冲的AI产品是字节的豆包，其训练成本和投流成本都很高。尽管火山引擎总裁谭待回应称豆包1.5Pro的预训练、推理成本均低于DeepSeek V3，且有可观毛利，但不可否认的是，DeepSeek-R1在市场上的火爆对豆包形成了一定冲击。
不仅是字节跳动，百度、阿里等大厂也在考量是否将自家产品同步接入DeepSeek-R1。在这场AI落地争夺战中，如何提升产品竞争力、避免在市场竞争中掉队，成为各家必须思考的问题。
随着C端AI应用爆发的行业共识逐渐形成，谷歌大脑联合创始人吴恩达、百川智能创始人王小川、零一万物创始人李开复等纷纷预测，AI应用将在今年迎来爆发。在这个大趋势下，各家平台都在快速提升自身产品的AI能力，以吸引和留住用户。
腾讯通过将AI技术深度融入微信生态，能够拓展业务边界、挖掘新的商业增长点。精准的AI搜索为广告投放提供更精准的用户画像，从而提升广告投放效果；在电商领域，AI助力下的商品推荐更加精准，有望促进小程序电商的发展。
AI搜索的引入让微信能够为用户提供更全面、更智能的服务，满足用户在信息获取、知识问答等方面的需求，进一步增强用户粘性和活跃度，巩固微信在社交领域的领先地位。
过去一年，大厂们在自研大模型的赛道上你追我赶，竞争激烈。百度、腾讯、阿里、字节跳动等大厂纷纷发布基础大模型，并布局垂类行业大模型，与自身业务紧密结合。随着大模型技术的逐渐成熟，市场竞争愈发激烈，价格战成为各大厂争夺市场份额的重要手段。
DeepSeek率先将大模型价格降至GPT-4的1%，打破了市场原有的价格平衡，引发了行业的连锁反应。阿里、腾讯、字节跳动等企业迅速跟进，纷纷下调自家大模型的价格。百度更是宣布文心一言将于今年4月1日起全面免费，将大模型市场的竞争推向了新高潮。
然而，尽管大厂们纷纷搭上DeepSeek的快车，但在AI商业爆发前夜，仍面临着模型优化、算力利用等方面的瓶颈。如何在保证模型性能的前提下，进一步提高模型的训练和推理效率，提高算力利用率，仍是巨大挑战。
