我觉得吧，DeepSeek R1 火出圈不光是因为比竞争对手好，更是因为它跨过了智商临界点 —— 从勉强能让人满意的60分，升到让人惊艳的80，产生了质变：AI不光能辅助我干活，它干得还能比我好了。
然后它通过免费app和网站让全世界都知道了这点。OpenAI O1可能是第一个达到这个点的，但它只属于Pro用户。
接着DeepSeek服务就挂了。汹涌的需求四散，但它正好又是开源的，所以几乎大点的云服务和AI服务厂商都部署了一套…
于是 DeepSeek 成为了AI基础模型的事实标准，用了不到一个月。未来的应用甚至硬件，尤其是国内的，都会将其作为重要的组成部分。
这显然不是预计好的，但效果拔群 [允悲]
其他模型厂商想要超越 DeepSeek，成为R2可能不够，那只是补课。真正需要的可能是寻找下一个智能临界点。
我在观察的一个临界点是3d生成模型，这块如果进入可用状态，整个影视游戏动漫都会重构。国内腾讯在搞 ，但看起来还不太行，还得等等。
和模型厂商的苦恼相比，已经开始的是AI应用厂商和开发者的狂欢 —— 什么都不用改，就是换个API，原来的产品突然就真的智能了。
套壳应用迎来了新一波用户高潮，BYOK模式被广泛普及。这波高潮我本来以为会在OpenAI发布realtime语音模型时出现，但并没有，可能是因为实在太TM贵了。
我原来写的 DeepGPT，直接换 R1 就能生成和 DeepResearch 类似的研究报告（质量会差一些，因为搜索整合没做）
我一个之前做 No Code 的朋友，现在直接让用户和 R1 聊天生成 DSL，然后实时出应用，速度和效果都比 Cursor 强，而且稳定性特别好，因为底层是可控的。
（毕竟都上DSL了，当然缺点是普适性没了，不能用于其他框架）
更好玩的是，Cursor和Trae可以让普通人编写应用，在AI自编程群里已经看到好些完全不懂代码的同学写出能解决自己需求的应用了。混搭上R1级别的智能，能玩的太多了。
