自2024年末起，DeepSeek凭借DeepSeek-V3和DeepSeek-R1这两款模型，在生成式人工智能领域崭露头角，成为关注焦点。相比之下，OpenAI这位生成式人工智能的代表，已被谷歌、Facebook等巨头甩在身后。
从数据隐私角度审视，DeepSeek作为中国公司，在数据隐私处理上可能面临诸多质疑。尤其是在处理敏感信息时，用户对于数据的处理、存储方式，以及是否会与政府实体共享等问题充满担忧，这极有可能阻碍国际客户的选择。在数据隐私法规严苛的欧盟（GDPR）和美国等地，确保合规性更是一大挑战。一旦客户认为自身数据可能被未经授权的一方或政府访问，便会对DeepSeek的服务敬而远之，进而限制其市场范围。
地缘政治因素也不容忽视。DeepSeek的运营环境对地缘政治极为敏感，中美欧之间持续的紧张关系，可能会给DeepSeek带来贸易限制、关税或制裁等阻碍。例如，若美国或欧盟出台限制先进计算硬件获取及关键技术出口的法规，DeepSeek获取业务扩张所需资源将困难重重。而且，各国基于国家安全考虑，对其服务使用进行的限制或监管，也会影响其全球扩张的步伐。
市场认知与信任方面，尽管DeepSeek提供的解决方案性价比高，但要赢得与OpenAI、Google等成熟公司同等程度的信任并非易事。潜在客户往往会对价格明显更低的服务心存疑虑，认为其质量和可靠性欠佳。若DeepSeek被视为“低预算”选项而非创新领导者，打造强大品牌和赢得客户信任将难上加难。
低成本模式的可持续性同样是个问题。DeepSeek的商业模式虽削弱了OpenAI等竞争对手，吸引了市场关注并占据一定份额，但长期维持低价颇具挑战。开发、维护和改进AI模型成本高昂，需在研究、人才和计算资源上投入大量资金。为保持低价，DeepSeek需不断探索降低成本的途径，然而随着公司规模扩大，这种方式可能难以为继。此外，低成本模式还可能导致收入不足，无法支撑进一步发展，迫使DeepSeek提高价格或降低服务质量以维持盈利。若竞争对手财力雄厚、产品出色或成功降低成本，DeepSeek的竞争力将受到威胁。
竞争市场动态方面，人工智能领域巨头云集，OpenAI、GoogleDeepMind和Microsoft等都是强劲对手。随着更多公司涌入生成式人工智能领域，DeepSeek想要脱颖而出并保持竞争优势愈发困难。尽管其凭借低成本定价策略初获成功，但众多AI公司正大力投入研发和云基础设施建设，在模型准确率和功能集上可能超越DeepSeek。若DeepSeek跟不上创新节奏，或无法拓展技术，市场份额恐被其他公司抢占。
监管挑战也不容小觑。在多个国家开展业务，DeepSeek需遵循复杂的监管框架。人工智能行业受到严格审查，公平性、透明度和问责制等备受关注。在某些司法管辖区，如欧盟的《人工智能法案》这类规范人工智能部署的新法律，可能迫使DeepSeek调整或限制产品，在合规的同时保持价格竞争力难度增大。
DeepSeek专注于低成本AI解决方案，这在一定程度上限制了其收入来源的多元化。公司可能过度依赖某个细分市场，如生成式AI服务，从而错失其他领域的增长机会。一旦生成式人工智能需求放缓或竞争加剧，缺乏多元化计划的DeepSeek将陷入困境。
可扩展性方面，尽管DeepSeek开发出高效模型，但拓展到更广泛的企业级应用仍面临挑战。AI模型大规模运行需要强大的计算能力，在服务大型客户或处理复杂实时数据时，DeepSeek要保持成本效益并非易事。若无法有效扩展基础设施又不产生过高成本，其业务将承受巨大财务压力。
多数中国人工智能产品和模型，如KlingAI、MiniMax等，通常先免费提供服务，后期再收取高额费用。DeepSeek似乎也在走类似道路，毕竟在消费者甚至企业硬件上运行DeepSeek-V3和DeepSeek-R1并不现实。即便开源，对多数AI供应商而言可能作用不大，且DeepSeek可能很快提高API成本。
总体而言，DeepSeek虽在生成式人工智能领域引起轰动，但其长期可持续性存疑。地缘政治紧张、监管障碍、不可持续的低成本模式等，都对其增长轨迹构成挑战。再加上建立信任、扩展基础设施以及与老牌科技巨头竞争的复杂性，DeepSeek未来发展面临诸多重大障碍。当然，这只是一种观点，鉴于当前形势，DeepSeek应尽快强化应对措施。
