在上一篇文章——都接入DeepSeek，等于都没接DeepSeek？笔者抛出一个观点，就是中国软件厂商争先恐后接入DeepSeek，并不能成为自己脱颖而出的秘诀。

　　但有一个读者的留言，给了我启发：在这个时代，我们不能只盯着国内，要用全球眼光来看待问题。

　　的确，接入DeepSeek即使在国内市场不能成为差异化优势，但如果对标海外，那意味着中国软件行业整体能力的提升。

　　从这个角度看，DeepSeek的出现，给整个中国软件行业，带来了一次几十年一遇的发展机遇。

　　那么问题来了：这一次机会，中国软件企业能否牢牢把握？我们是在全球竞争中继续沉沦，还是能够借助AI浪潮实现弯道超车？这是中国软件人需要回答的问题。

　　中国软件企业，似乎一直在追赶全球前沿的技术潮流，却很难真正超越，甚至时常被远远甩在身后。从ERP、CRM到数据分析等传统企业应用领域，欧美企业的技术优势几乎无可匹敌。这些领域，曾是全球软件产业的黄金赛道，欧美企业率先抢占了市场先机，牢牢把握了技术研发、市场运作与云化转型的主导权。

　　以SAP为例，作为全球领先的ERP厂商，SAP早在20世纪90年代就建立了全球化的市场体系，并且在产品技术的不断创新上持续保持领先。而中国企业，如用友、金蝶等，虽然近年来加大了研发投入，推出了自有的企业管理软件产品，但与SAP在技术深度与市场覆盖的差距依然明显。

　　在CRM领域，美国的Salesforce，凭借全球最大的SaaS CRM平台，已经牢牢占据了市场主导地位。而中国企业，尽管也有诸如纷享销客等本土CRM系统，仍然无法与全球巨头抗衡。

　　技术壁垒与市场规则的双重夹击，形成了中国软件企业长期处于模仿与追赶的状态。中国企业不得不在欧美软件企业的技术基础上，进行二次开发或局部创新。即使在一些本土化应用上表现不俗，整体技术壁垒与全球化的市场规则，始终是中国企业难以突破的瓶颈。

　　进一步来看，全球市场的竞争规则正在逐步从技术对垒转变为平台对抗。欧美巨头早已不满足单纯的软件产品销售，而是将其软件系统与强大的云计算基础设施、人工智能等技术深度结合，形成了更具市场竞争力的云+AI生态圈。与之相比，中国软件企业的技术体系、研发投入和全球市场布局相对滞后。对于很多中国软件厂商来说，虽然在国内市场有一定影响力，但一旦走向国际化竞争，便发现自己无论是在技术创新，还是市场运作上，都处于追赶状态。

　　数据显示，在全球SaaS市场中，美国企业占据了绝大部分份额。根据Synergy Research Group的数据，2023年全球SaaS市场规模已突破5000亿美元，而美国企业，如Salesforce、Microsoft、Oracle等，占据了超过70%的市场份额。而中国企业在这一领域的市场份额不到5%。这种巨大的差距，直接导致中国软件企业在全球竞争中的处境尴尬。

　　SaaS曾被认为是中国软件产业迎头赶上的一条捷径，特别是在云计算技术快速发展的背景下。SaaS的模式不仅仅解决了传统软件高昂的采购和维护成本，更能提供灵活、高效的应用交付方式，这本应是中国软件企业的一个重大机遇。

　　然而，理想与现实之间的差距，却让中国SaaS企业的云化梦想逐渐破碎。中国SaaS企业在转型过程中面临的技术瓶颈与资金压力，成为其长期无法突破的核心障碍。相比欧美企业的云化进程，中国企业在技术研发与产品打磨上的投入严重不足，导致了很多SaaS企业的产品功能简单，无法适应快速变化的市场需求。

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　　欧美SaaS企业无论在产品创新还是全球化布局上，都处于领先地位。例如，Salesforce凭借其强大的客户关系管理平台和云化服务，早在2015年就成功收购了多个全球知名公司，进一步巩固了其在全球SaaS市场的领导地位。

　　中国SaaS企业在云转型中的瓶颈，远不止技术问题，资金压力和市场定位的模糊也是关键原因。许多中国SaaS企业缺乏足够的研发资金，导致其在产品优化和创新上的步伐缓慢。即便在云计算技术逐渐普及的今天，国内SaaS市场仍然难以产生像Salesforce、Workday、ServiceNow这样的全球领先企业。

　　此外，中国SaaS企业的文化问题也是其全球化发展中的一大难题。许多国内软件公司仍然习惯性地以卖软件为目标，忽视了如何建立生态系统、如何通过服务赋能客户，导致产品的深度和粘性不够，用户的依赖性不足。在欧美市场，SaaS公司普遍注重构建全方位的企业解决方案，帮助客户深度集成并提升业务效率，而中国企业在这方面的努力相对较弱，市场竞争力不足。

　　从整体来看，中国软件行业的差距感越来越强。随着全球市场竞争日益激烈，中国软件企业无论是在技术、产品、还是在生态体系建设上，都面临巨大的挑战。中国SaaS企业若不能突破瓶颈，继续依赖低价竞争与模仿创新，恐怕永远只能在全球竞争中处于追赶者的角色。

　　然而，在这个全球竞争的局势中，机会的出现往往出人意料。中国软件行业能否抓住眼前的机遇，从追赶变为超越？DeepSeek，可能正是关键的一步棋。

　　随着OpenAI的GPT系列大模型逐渐走向商业化，欧美的应用软件厂商，尤其是SaaS厂商，也开始积极尝试接入这一前沿技术。可以说，OpenAI的大模型在智能化水平上确实处于全球领先地位，涵盖了自然语言处理、编程能力、数学推理等多种领域，因此，欧美的软件公司纷纷将其视为提升产品竞争力的关键工具。

　　从整体来看，欧美软件厂商在接入OpenAI技术的过程中，虽然取得了一定的进展，但规模化应用并没有达到预期的水平。例如，很多欧美SaaS公司开始尝试在其CRM、ERP和数据分析等领域嵌入OpenAI的智能服务，提升系统的智能化水平和自动化能力。

　　例如，Salesforce 就是典型的应用了OpenAI的企业之一。它通过OpenAI的技术增强了其AI助手功能，使得客户服务的效率和质量得到了显著提高。HubSpot、Zendesk 等知名SaaS公司，也纷纷通过集成OpenAI的技术提升了其产品的智能化程度，尤其是在自动化营销、客户互动、以及智能预测等领域。

　　然而，尽管这些公司在尝试接入OpenAI的技术时表现出了极大的热情，整个欧美市场的接入速度却远远低于2025年初中国市场的狂热状态。中国在2025年初，成千上万的软件厂商争先恐后地接入DeepSeek，迅速提升智能化水平。而欧美市场，尤其是SaaS厂商，在接入OpenAI的过程中则表现得相对谨慎和缓慢。

　　为什么会出现这种局面？这背后的原因，主要可以归结为成本压力和技术封闭性。

　　在接入OpenAI的大模型技术时，最直接的障碍就是高昂的成本。OpenAI的产品无疑是行业领先的，但它的价格高得令人咋舌。举个例子，OpenAI的GPT-4模型，训练成本高达5亿美元，而其API的使用成本也非常高。每百万个输入Token的费用可达到几十美元，这对于大多数中小型软件厂商来说，根本无法承受。

　　尽管OpenAI有着雄厚的资本和市场背景，能够通过不断融资来支撑其运营，但对于大多数应用软件厂商尤其是SaaS厂商而言，接入AI大模型并不是一项慈善事业，而是为了增强盈利能力。

　　如果算力成本过高，厂商在定价上就会面临两难困境：定价过高，客户不接受；定价过低，自己难以盈利。而这个问题的根本症结在于，OpenAI的成本结构决定了它无法在价格上做到足够亲民，因此很多欧美厂商只能暂时观望，并未大规模推动AI技术的接入和应用。

　　比如，微软虽然是OpenAI的投资方，但它的Azure云计算平台中集成OpenAI技术后，价格策略依旧较为保守。其他一些SaaS厂商，如Slack、Trello，虽然也在试水OpenAI的技术，但更多的是点到为止，并未大规模投入。这种谨慎态度，正是因为这些厂商无法承担持续的高成本投入，特别是在盈利前景不明的情况下。

　　除了成本问题，OpenAI的封闭性技术架构，也是欧美厂商接入OpenAI技术时的另一个难题。OpenAI的大模型虽然在技术上处于领先地位，但它并没有完全开放其核心技术。OpenAI并不open，它的GPT-4、O1等模型虽然对外提供API接口，但模型本身并没有开源。厂商使用OpenAI的技术，就意味着他们必须将核心的智能灵魂交给外部公司，这在技术上会造成较大的依赖性。

　　这也意味着，一旦应用软件厂商接入OpenAI的技术，他们在定制和优化产品时，必须依赖OpenAI的服务，而无法独立进行技术创新和调整。一旦需要进行个性化定制，或满足特定行业需求时，厂商就不得不依赖OpenAI，甚至还可能面临额外的技术和服务费用。

　　例如，像Salesforce和HubSpot等大型SaaS厂商，它们虽然接入了OpenAI的技术，但在进行产品定制时，仍受到很多制约。定制化的灵活性受限，技术自主性不足，对于这些厂商来说，意味着他们只能在OpenAI提供的框架内进行创新，难以突破技术上的瓶颈。

　　在全球AI激战正酣的今天，DeepSeek的崛起如一颗耀眼的黑马，打破了原本被欧美巨头主导的局面。作为一款中国自主研发的大型AI模型，DeepSeek不仅在技术上挑战了OpenAI等行业领头羊，而且凭借其低成本和开源的优势，为中国软件厂商提供了前所未有的机会。在这场全球AI竞赛中，DeepSeek的出现，就像是一道闪电，照亮了中国软件厂商的前行之路。

　　虽然DeepSeek的能力很惊艳，但不少人还是被这一个月来中国软件厂商的狂热状态所震惊。为什么会出现这种现象，我们认为可以从下面三个角度来解释：

　　虽然，国内不少大模型厂商，在发布自己新模型的时候，都会cue一下OpenAI。但真正的实力水平，其实还是有不少差距的。DeepSeek的横空出世，让我们真正在实力水平上，第一次可以跟OpenAI掰手腕了，并且可以打个有来有回。

　　从智能化的角度看，DeepSeek与OpenAI的较量并非单纯的技术比拼，而是代表着一场全新的技术革命。尽管OpenAI在自然语言处理上几乎无敌，但在数学推理、编程能力、多语言处理等其他领域，DeepSeek的表现却毫不逊色，甚至在部分关键任务上表现得更为出色。

　　例如，DeepSeek在AIME 2024数学竞赛中的优异成绩，证明了其在复杂数学推理上的强大能力，而OpenAI的GPT-4则在这一点上略显逊色。对于中国软件厂商而言，这种技术上的领先优势意味着，企业可以借此在算法优化、智能决策等关键领域实现跨越式发展，超越原本只属于欧美大厂的技术红线。

　　更值得注意的是，DeepSeek并不局限于传统的AI应用，它在编程能力方面的出色表现，也为中国的软件企业打开了新的视野。在全球知名的Codeforces等编程挑战平台上，DeepSeek的代码生成能力不仅高效，而且质量优异，完全能够满足现代应用软件开发中对于自动化生成代码的需求。这一点，无疑将大大缩短中国软件厂商的产品开发周期，提升他们的研发效率，让他们在快速迭代和市场反应上具备了更大的竞争优势。

　　对于那些专注于智能化转型的中国企业而言，DeepSeek的出现无疑是一剂强心针，提供了一个通过技术升级实现自我超越的机会。

　　在商业领域，抛开成本谈性能，就像是医疗领域抛开剂量谈毒性一样，都是耍流氓。

　　DeepSeek虽然能力很强，但要说它已经全面超越了OpenAI，那也言过其实了。DeepSeek的优势在于成本更低，这在规模化商用方面至关重要。

　　在过去，很多中国企业虽然有雄心壮志想要实现智能化转型，却因计算成本过高，最终只能望而却步。以OpenAI为例，其训练成本高达5亿美元，而GPT-4的API定价更是让很多企业却步。对比之下，DeepSeek的训练成本仅为550万美元，而且其API定价极具竞争力，每百万Token的输入费用仅为0.5元，远低于OpenAI。

　　这意味着，DeepSeek为中国软件厂商提供了一个破局之机。以前，那些希望引入智能化功能的中小型企业，因为成本过高而无法实现规模化应用，导致许多技术创新无法付诸实践。如今，DeepSeek的低成本方案打破了这一死亡螺旋。企业不再需要在高昂的云计算和算力费用上苦苦挣扎，而可以将资金更多地投入到产品创新和市场拓展上。中国的SaaS公司、ERP厂商、CRM系统等应用软件领域，终于可以以相对较低的成本，接入世界级的智能技术，从而在全球市场中站稳脚跟。

　　在此背景下，对于很多中小型企业而言，AI技术的普及不再是遥不可及的梦想，而是变成了一个可以立刻投入使用、带来实际收益的战略工具。

　　除了智能化和成本上的突破，DeepSeek的开源策略，也为中国软件厂商带来了巨大的市场竞争力。在OpenAI等国外巨头的技术体系中，虽然产品强大，但其技术几乎完全封闭，尤其是最新的GPT-4，没有任何开源版本可供开发者自由使用。这种黑盒模式，使得很多企业虽然使用了这些AI模型，但却缺乏对其底层算法的掌控，无法进行灵活的定制和优化。

　　与此不同，DeepSeek的开源战略彻底打破了这一局限。DeepSeek-V3不仅开放了模型权重，还允许企业在本地进行部署和深度定制。这对于中国的软件企业来说，意味着更多的自主权和灵活性——他们不仅可以根据具体业务需求调整AI模型，还能够对模型进行本地化优化，从而更好地适应不同的行业场景。对于那些在特定领域有深度需求的企业，比如金融科技、医疗健康等行业，DeepSeek提供的开源模型无疑是一个强大的武器。

　　这就意味着，中国的软件企业终于可以摆脱被欧美大厂技术卡脖子的局面，打破原有的技术封锁，获得更多的自由度，进行更加个性化和符合本土需求的产品创新。

　　在智能化、成本控制和技术灵活性三个层面的突破，DeepSeek的出现无疑为中国软件厂商提供了一个弯道超车的历史性契机。通过DeepSeek，中国软件企业不仅能够弥补与欧美巨头之间的技术差距，更能够在全球竞争中抢占先机，实现技术自主和成本领先的双重优势。最重要的是，DeepSeek的开源性为中国厂商提供了超越技术封锁的自由，使得他们能够在全球市场中稳步扩张，掌握更多的市场话语权。

　　中国软件企业，尤其是应用软件厂商，长期以来一直处于跟随者的角色。与云计算时代的跟随不同，DeepSeek给中国软件厂商提供了从跟跑者转变为领跑者的机会。通过接入DeepSeek，企业可以快速提升自己的智能化水平，实现与全球顶尖技术的差异化竞争。

　　这种转变的意义是深远的，就像是中国在移动互联网时代的反超。当全球互联网进入成熟期时，中国企业只能在PC互联网阶段做跟随者，但在移动互联网的浪潮中，中国的字节跳动、拼多多等公司迅速崛起，甚至在一些领域达到了领跑的高度。今天，DeepSeek为中国软件行业提供了类似的机会，让我们不仅能跟上全球步伐，甚至在某些细分领域有机会站上国际竞争的制高点。

　　DeepSeek不仅为中国软件企业提供了超越欧美厂商的智能化能力，也让它们具备了强有力的出海竞争优势。过去，中国的ERP厂商如金蝶和用友，虽然在国内市场占有一定份额，但在全球市场的影响力远远不及欧美同行。这不仅是因为产品本身的差距，更是因为中国厂商在智能化水平上的不足，导致了其在全球化竞争中的短板。

　　然而，随着DeepSeek技术的接入，中国软件厂商的智能化水平有望得到质的飞跃。金蝶和用友这些传统ERP厂商，凭借DeepSeek的智能化引擎，不仅能够优化产品功能，还能为全球客户提供更具竞争力的解决方案。他们不再是简单的市场追随者，而是拥有了与国际巨头竞争的底气。

　　尤其是在全球SaaS市场，DeepSeek的低成本和开源特性为中国软件厂商提供了与欧美同行竞争的真正机会。以金蝶和用友为例，他们在国内市场的经验积累，结合DeepSeek的AI能力，将使得他们能够为全球客户提供本地化、高度定制化且具有成本优势的解决方案。这对于欧美客户来说，尤其是那些寻求性价比更高解决方案的中小型企业，无疑是一个强有力的吸引力。

　　同样，在数据分析领域，帆软、kyligence等厂商有望在DeepSeek的加持下，快速提升了智能化能力。以帆软为例，帆软的BI工具在国内市场已经有了良好的口碑，但要在全球市场与Tableau、Power BI等国际巨头竞争，智能化是必不可少的竞争力。借助DeepSeek，帆软可以在全球范围内推出更为先进的BI解决方案，不仅能够与欧美厂商同台竞技，还能通过其性价比优势吸引更多国际客户，进一步提升其全球市场份额。

　　谁能抓住这个机会，谁就能在未来的全球竞争中占据先机。这不仅仅是技术的较量，更是全球市场格局重塑的时刻。对于中国软件厂商而言，DeepSeek不仅是一个工具，更是一个时代性机会，他们必须抓住这个历史性契机，实现从追赶者到引领者的彻底转变。

　　对于中国的软件厂商来说，DeepSeek的到来代表了一个重新定义竞争格局的机会。但机会仅仅是成功的开始，关键在于如何抓住这一机遇，快速实现技术升级和全球化突破。当然，要将机会变成实际的竞争力，还有很长的路要走。在我们看来，中国软件厂商还需要多方面的努力。

　　接入DeepSeek并不是一个简单的技术更新，而是一次从根本上提升智能化水平的机会。软件厂商应尽快将尝试DeepSeek这类大模型技术，并将最新的技术嵌入其核心产品中。具体来看，可以采取的策略包括：

　　迅速启动技术整合团队：专门成立以AI、大数据为核心的研发团队，进行DeepSeek与现有产品的深度融合。对内进行系统化的技术培训，提升团队对大模型技术的理解和应用能力。

　　定制化开发与优化：利用DeepSeek开源的特性，为不同细分领域的客户量身定制解决方案，通过技术深度定制，提升客户满意度和产品的市场竞争力。

　　保持技术敏锐度：定期关注DeepSeek的技术更新，确保产品始终与前沿技术同步。与DeepSeek保持密切合作，第一时间把握AI技术的发展脉络。

　　技术上升级的同时，全球市场的拓展同样不可忽视。中国软件厂商要在全球化竞争中占据一席之地，必须打造面向全球市场的产品生态。特别是在东南亚、拉美、非洲等新兴市场，这些地区对智能化、性价比高的应用软件需求极大。

　　快速本地化和定制化：深度挖掘不同国家和地区的需求，为当地客户定制符合市场需求的智能化产品。例如，面向东南亚市场，可以优化产品的多语言支持，确保符合当地的业务模式和语言习惯。

　　建立国际化团队：在目标市场建立本地化运营和支持团队，不仅加快市场渗透速度，还能增强与客户的粘性。特别是利用DeepSeek提供的开源特性，可以快速响应当地客户的个性化需求。

　　加强国际营销合作：通过与国际合作伙伴建立战略联盟，进入更多市场的同时，建立品牌的国际声誉。通过与国际平台的对接（如AWS、Google Cloud等），在全球范围内实现产品的推广和销售。

　　需要指出的是，2025年，中国市场必然会更加卷，竞争门槛会提高，还可能会面临价格战。在这种情况下，与其在中国市场卷下去，还不如出海，去海外找机会。

　　对于中国软件厂商而言，构建起基于DeepSeek的大模型生态圈，也是一个关键事项。软件厂商应利用DeepSeek技术，打破行业壁垒，联合其他产业链公司，打造一个共生共赢的生态系统。

　　要构建这样的生态体系，需要跨行业合作。例如，ERP厂商可以与财税、金融、物流等领域的企业合作，共同研发新的智能化应用场景，扩展产品应用的深度和广度。与行业领军企业一起，共同制定符合国际标准的产品标准，在技术上进行互通互联，打破信息孤岛，为用户提供更加完整、智能化的解决方案。

　　此外，还需要加强开源社区建设。利用DeepSeek的开源优势，积极参与开源社区的建设，吸引更多开发者和厂商共同参与技术创新，促进行业健康发展。

　　在加速智能化的过程中，数据隐私和安全成为每个软件厂商必须严肃对待的核心问题。接入DeepSeek的大模型产品虽然提升了智能化水平，但同时也增加了数据管理和安全性的问题。企业必须加强数据合规性建设，确保在全球不同市场的法律法规要求下，保护好用户数据。

　　在与客户的合作中，提供清晰的数据隐私政策，增加客户对软件厂商的信任感，提升合作关系的稳定性。同时，需要加强对数据加密、隐私保护、合规审计等技术的研发，确保公司技术方案能够在全球市场中具备竞争力。

　　对于中国软件厂商来说，历史机遇转瞬即逝，深刻认识到这一点是成功的第一步。过去，我们错过了云计算的红利，而现在智能化正在为我们提供另一次弯道超车的机会。如果没有在这一历史节点上迅速行动，未来全球竞争的格局将变得更加复杂，我们将失去再次超越的机会。

　　DeepSeek的崛起，给中国软件企业提供了从追赶者到引领者的历史性机遇。只要我们充分把握这一机会，及时实施技术、市场、生态的全方位转型，中国软件行业有望在接下来的竞争中，抢先一步。