世界會是新的：從微信 AI 搜索接入 DeepSeek 聊起

微信 AI 搜索接入 DeepSeek 了。有幾點想法分享一下。

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微信 AI 搜索目前灰度測試中，部分用戶在頁面下方會看到「AI 搜索」的入口。打開后可以看到有很簡單的輸入頁面，有一個可選界面。

聊天回答中也有思考過程，與 DeepSeek 官方很相似。可以感受一下：

雖說 Chatbot 是個很簡單的產品形態，目前微信的接入也不算完整，以單次問答為主，還經常服務器忙。說明上線的確有點倉促。

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回顧俞軍老師的體驗公式：用戶體驗 = （新體驗 - 舊體驗） - 遷移成本。

Chatbot 之間也沒有顯著的體驗差，不會有多大的壁壘。昨天是通義，今天就可以是元寶。昨天是豆包，今天就可以是 DeepSeek。只是零散的單次請求而已，用戶的粘性可以忽略不計。

而 DeepSeek 由于是開源模型，大家都能用。技術沒有差異了，對話又很難做出新的花樣。體驗差不大的情況下，高頻場景會覆蓋和吃掉低頻場景。

這是另一個現象：體驗相近，用戶反而會逐步向高頻打開的產品遷移。

本質上是每次打開的操作成本不同，真實體驗是有區別的。正如小額支付里，哪怕什么都沒做，微信支付也會不斷蠶食支付寶的份額。

獨立的手電筒 APP，在 iOS 官方推出系統手電筒之后，大家會自然遷移用更便捷的系統級支持。

微信就是另一個「系統」。同時有著高質量社交信息（微信的私聊和群聊）和媒體信息（公眾號和視頻號）的微信，會是 AI 天然的落地場景。

DeepSeek 對微信的意義，不止搜索。與社交、媒體、支付的結合，都富有想象力。

感謝 DeepSeek，讓我的騰訊股票終于回到水面了（之前補倉的水位有點高了）。

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拿著騰訊的股票，好幾年一點都沒拋，邏輯還是：騰訊依然是大廠里壁壘最高的。微信的壁壘，是與個人計算設備強綁定的，手機是主流設備一天，騰訊就能巋然不動一天。

如今技術平權，也更驗證了一個觀點：未來 AI 的入口，還是巨頭的入口。革命性的新巨頭是很難再出現的。

用戶體驗 = （新體驗 - 舊體驗） - 遷移成本。

Chatbot 并沒有對傳統需求的產品有碾壓式的體驗差，也許除了搜索，都還沒有剛需到能有替代效應。而中心化的搜索已經不是今天主流的用戶需求。試想一下，我們日常的搜索已經分散在微信搜索、淘寶搜索、支付寶搜索、小紅書搜索、B 站/抖音搜索，并非傳統的搜索。傳統搜索代表的只是網站搜索。

在 AI 代碼、AI 繪圖這些垂直場景下，反而更有替代機會。Cursor 就是在 AI 發展到如今水平之前，很難成立的 AI 產品。

觀察下來，還是不斷在加深我的刻板印象：在大的場景下，互聯網最高頻的場景里，都是 +AI，不是 AI+。

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大模型本來就還是賦能型的產品，DeepSeek 的開源更是鯰魚下海，攪動了生態。技術平權，性能又好，閉源產品就顯得有些尷尬。

阿里的開源大模型 Qwen 一躍成為最受關注的大模型。前幾天蘋果宣布主要與阿里合作，選擇放棄 DeepSeek，因為后者并非大廠，很難接得住。

這一輪乾坤大挪移，大廠的 AI 地位重新洗牌：騰訊可低成本接入，坐擁用戶和場景，成了最大贏家；阿里有了蘋果蓋戳，可以坐穩 toB 的江山，成了最有話語權的云服務廠商；字節略有尷尬，原本風頭正勁，如今用戶在被 DeepSeek 和 DeepSeek 的套殼產品截胡；百度的文小言，是一「言」難盡（不知道為什么還不直接免費，4 月 1 日才免費，非要趕過節嘛）。

小紅書、知乎應該都能沾到很大的光。它們應該是微信之外，有著最寶貴用戶數據和信息的平臺。AI 的低成本接入會讓這些原本「技術看起來不怎么樣」，但有優質用戶和場景的平臺，替代掉過渡時期的 AI 產品。

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DeepSeek 讓 AI 接入的成本降低，技術不再有壁壘，那么場景就轉移回有用戶和場景的平臺。那么是不是代表機會只是老玩家的呢？

前文雖說，高頻場景會吃掉低頻場景，不過前提是「體驗相近」。小額線下支付就是典型的相近體驗場景，掃碼用哪個 APP 都行，那么高頻打開的 APP 就能吃掉別家。有的場景，則是長尾的低頻場景，通用產品的體驗未必有優勢，反而會有新的產品機會。

有很多中小企業在做的場景，是大廠看不上，視之為雞肋的。像 Midjourney、Cursor 這種專注垂直場景的 AI 產品，大廠也許都看不太上，公司里立項都難。這是中小廠的機會。

你可能會說，這些產品沒有壁壘啊。其實，小，本身也是壁壘。有自己的用戶和場景，有付費意愿和留存，這些產品都有生存空間。

之前聊過，像筆記產品，印象筆記、flomo、Notion 等等，在大廠看來意思不大。更小的場景里，像之前我在三五環聊過的「小貓補光燈」，像我在用的記賬軟件「財禪」，都是大廠看不上的生意，別說大廠，可能有些融了資的創業者都看不上，卻能讓一個小團隊過得很舒適。這些例子還是前 AI 時代的，在 AI 浪潮后，無論是寫代碼，還是實現用戶個性化功能，難度都大幅降低。

對此我持謹慎樂觀的態度。

就像之前跟莊明浩老師聊的，24 年如果是 AI 大模型年，那 25 年可能就是 AI 應用年。應用層會有更多豐富的產品出現，也會有更多有意思的競爭出現。同時，大量屬于古典產品經理的機會也會重新出現。不管在大廠還是在小團隊。

以張小龍當年的演講一頁作為結束吧。

補充閱讀/收聽：

題圖由 Midjourney 繪制。