近年来，人工智能技术蓬勃发展，尤其是在自然语言处理和文本型AI领域表现尤为突出。作为全球领先的互联网巨头之一，百度在人工智能领域长期保持领先地位，其创始人对产业趋势的敏锐观察引发了业界广泛关注。近日，百度创始人公开指出DeepSeek作为一种专注于文本检索和理解的人工智能产品正面临需求萎缩的现实，这一言论在业界引发讨论。 DeepSeek作为一种创新型文本智能检索和语义理解工具，早期因为能够高效处理海量文本信息，帮助用户挖掘深层次的信息价值，受到诸多企业和开发者的青睐。其优势在于利用先进的自然语言处理技术，将传统关键词检索升级为语义层面的智能匹配，大幅提升检索准确率和信息相关性。然而，随着技术进步和市场环境的变化，DeepSeek及其相似的文本型人工智能需求出现明显萎缩，一方面源于行业需求的多元化，另一方面则与人工智能技术风向的整体转变息息相关。
当快速发展的生成式人工智能（Generative AI）和多模态AI逐渐占据市场主导地位时，单纯依赖文本理解与检索的深度学习模型受到一定限制。生成式AI具有更强的内容创造能力和互动体验，能够结合图像、语音、视频等多种信息模态，满足用户对于更丰富、更个性化内容的需求。这种趋势在一定程度上削弱了传统文本型AI的吸引力。 此外，百度创始人提到，企业和用户对AI产品的功能期待正发生变化，更加注重智能交互的实时性和多样性，传统的文本检索模式无法提供符合新一代用户体验的服务。随着云计算、大数据和硬件技术的不断演进，深度学习在模型规模和算法效率上日益提升，用户期望AI能够实现更加智慧的场景化应用和沉浸式体验，纯文本解析不足以满足复杂需求。 从应用层面看，DeepSeek文本型AI的使用场景多集中于信息搜索和数据分析，其主要服务对象为企业内容管理、法律文本检索、科研文献分析等领域。
随着市场竞争加剧和技术替代，这些传统领域逐渐出现革新替代方案，尤其是基于多模态融合和大规模生成模型的产品更受青睐，企业投资回报率较低也导致需求减少。 另一方面，隐私保护和合规压力提升也对文本型AI发展带来挑战。越来越多的国家和地区出台严格的数据保护法律法规，数据采集和使用面临更多限制，使得依赖大量文本数据训练的模型开发成本提升，合规风险加大。DeepSeek作为依赖文本大数据的产品，必须在技术安全和数据治理上投入更多资源，进一步影响市场推广速度。 百度创始人的观点还强调了行业的动态调整，指出技术路线不应固守单一的文本检索，而应积极拥抱多模态、多任务融合的发展路径。只有将文本理解与视觉识别、语音交互等技术深度结合，才能打造出真正智能且符合未来趋势的AI产品。
这不仅符合全球人工智能发展的潮流，也契合中国在新基建和智能数字经济领域的战略布局。政策层面多次强调人工智能与实体经济的深度融合，推动智能制造、智慧城市、智能医疗等产业升级，对AI技术的综合应用能力提出更高要求，单一的文本型AI技术已无法满足产业需求的多样性。 业内专家认为，DeepSeek的需求萎缩现象并非孤立，代表了整个人工智能领域技术迭代的必然结果。技术创新和产品创新需要紧跟市场节奏，及时调整开发方向。百度创始人借此警示业界，激励研发团队加强跨领域技术融合和创新产品设计，以应对快速变化的市场环境。 面向未来，文本型AI仍有其存在和发展的价值，尤其是在特定垂直领域和专业应用中依然不可或缺。
不过，如何与更多模态和技术补充融合，提升智能化和实用性，是保持竞争力的关键。企业需探索深度定制化解决方案，结合用户实际需求，发挥文本智能的优势，拓展更多应用场景。 以百度为例，其在人工智能领域持续发力，除发展基础的文本理解技术，更大力投入生成式AI和多模态架构的研发，推动智能搜索与智能服务的全面升级。此举不仅应对了DeepSeek文本AI需求萎缩的挑战，同时也反映出行业未来发展的方向。 总结来看，百度创始人指出的DeepSeek文本型人工智能需求萎缩，是人工智能行业内技术演进、市场需求调整和政策环境变化的综合体现。企业只有不断创新技术、积极拓展多模态融合及实用场景，才能在竞争激烈的AI领域保持领先地位。
未来，文本型AI将融入更广阔的智能生态体系，释放更大价值，为数字经济发展注入强劲动力。
