摘要：近日，国内人工智能公司深度求索（DeepSeek）陷入舆论漩涡。其旗下AI助手因多次“答非所问”“逻辑混乱”遭用户集体吐槽，相关话题#DeepSeek把我气笑了#登上微博热搜，阅读量突破2.3亿。这场争议不仅暴露出AI产品落地的现实困境，更折射出公众对国产大模

深度解析：国产AI助手DeepSeek遭用户集体吐槽，是技术瓶颈还是期待过高？

近日，国内人工智能公司深度求索（DeepSeek）陷入舆论漩涡。其旗下AI助手因多次“答非所问”“逻辑混乱”遭用户集体吐槽，相关话题#DeepSeek把我气笑了#登上微博热搜，阅读量突破2.3亿。这场争议不仅暴露出AI产品落地的现实困境，更折射出公众对国产大模型技术发展的复杂心态。

一、用户实测翻车：从“专业助手”到“人工智障”

7月15日，数码博主@科技老张 发布实测视频引发连锁反应。视频中，当询问“2023年中国新能源汽车出口量”时，DeepSeek回答“约310万辆”，而实际海关数据显示为522万辆；要求撰写融资计划书时，生成内容出现“本公司主要产品是区块链驱动的元宇宙NFT”等过时概念。该视频获赞超50万，评论区瞬间涌入2万余条“血泪控诉”。

记者梳理发现，用户集中吐槽点包括：

- 知识库严重滞后：对2023年诺贝尔奖得主、OpenAI宫斗事件等新信息一无所知

- 多模态能力缺失：无法解析带图表的研究报告，图片生成常出现“六指琴魔”

-专业领域漏洞：法律咨询引用已废止法规，医学建议出现“每天饮用200ml 75%酒精消毒”等危险内容

更有教育机构晒出对话截图：当家长询问“新中考政策下如何选科”时，DeepSeek竟建议“重点突击已被取消的奥林匹克竞赛加分项”，险些酿成教学事故。

二、技术团队紧急回应：承认三大核心短板

面对舆情，DeepSeek技术总监李明浩在7月18日直播中鞠躬致歉，并披露关键数据：

1. 知识截止日期停留在2023年6月，因合规审查导致数据更新延迟4个月

2. 200亿参数模型相比国际顶尖模型存在代际差，复杂任务处理能力不足

3. 中文语料占比仅58%，方言、专业术语理解准确率低于行业平均水平

“我们过度聚焦技术指标，忽视了真实场景中的用户需求。”李明浩坦言，团队将启动“百日攻坚计划”，承诺在10月底前完成知识库实时更新、上线多模态3.0版本，并向公众开放测试入口。

三、行业专家把脉：国产大模型的集体困境

这场风波背后，暴露出中国AI产业发展的深层矛盾。清华大学人工智能研究院王教授指出：“国内头部企业参数竞赛白热化，但投入产出比持续走低。以DeepSeek为例，其研发成本中45%用于芯片采购，真正用于数据清洗、场景优化的不足20%。”

第三方测评机构「智评网」的对比测试更具说服力：在医疗、法律、金融三个垂直领域，DeepSeek专业问答准确率分别为62%、58%、67%，较ChatGPT落后12-18个百分点。更值得警惕的是，其政治敏感话题拦截失误率达3.2%，较行业平均高出1.8倍。

四、用户期待与现实落差：我们究竟需要怎样的AI？

在知乎“如何看待DeepSeek翻车事件”的讨论中，高赞回答揭示出公众心态的转变：“早期我们包容AI的‘蠢萌’，但现在每月支付198元会员费时，容忍度必然归零。”艾媒咨询数据显示，2023年中国付费AI工具用户同比增长240%，但复购率不足35%。

用户@星辰大海 的吐槽引发共鸣：“宣传时说能替代初级律师、会计师，实际连基础的劳动法条款都解释不清。我们不需要会写诗的AI，需要真正解决问题的生产力工具。”这种诉求倒逼行业反思：当技术炒作退潮，实用价值才是留存用户的唯一标准。

五、破局之路：垂直化或是突围方向

危机中亦有转机。记者发现，DeepSeek在个别领域已显现比较优势：

- 与故宫博物院合作的文物修复AI，准确率达92%

- 电网故障诊断模块在23个省市级电力公司投入应用

- 国产化率超95%的政务大模型通过国家等保三级认证

这印证了中科院《AI产业报告》的判断：“通用大模型赛道被巨头垄断的当下，深耕电力、考古、政务等细分领域，或是国产AI企业的第二增长曲线。”

结语

DeepSeek的“翻车”事件，恰似中国AI发展的显微镜：既有急功近利的浮躁，也有脚踏实地的微光。当用户开始用专业眼光审视AI产品的每一行代码，当资本市场不再为虚无的“万亿参数”买单，这场始于技术、终于服务的产业升级，或许才能真正拉开序幕。对于DeepSeek们而言，与其在热搜榜上道歉，不如在实验室里重写未来——毕竟，人工智能的终极考场，永远在用户真实需求的第一线。

来源：小杨说世界