2025 蛇年开局，DeepSeek爆火成因对化妆品行业有什么启示？

在农历蛇年新春前夕，中国 AI 界迎来了一个震撼全球的重磅新闻：杭州 AI 初创公司 DeepSeek 的模型研发成本仅为竞品的百分之一，其免费 AI 助手在美国 App Store 一举超越 ChatGPT，登上免费应用排行榜榜首。消息在全球范围内引发巨大反响，美国科技股市值蒸发超万亿美元，英伟达单日跌幅高达 12.5%。

 

在这场技术突围中，DeepSeek 展现出令人瞩目的创新效率，其 R1 模型仅耗资 600 万美元就达到了 OpenAI GPT-4 的性能水平，而后者的研发投入据估计高达数十亿美元。「以小博大」的技术突破，让全球科技界不得不重新思考 AI 发展的路径……

 

 

Part 1

深度对话测试 DeepSeek 的行业洞察能力

 

我们先设计了两个专业问题来深入测试 DeepSeek 的思维能力。

第一个问题直指品牌战略的核心：如果一个化妆品品牌想在三年内实现从大众市场向高端市场的升级转型，在产品研发、品牌重塑、渠道布局等方面需要做出哪些系统性调整？

 

DeepSeek 思考过程：

 

DeepSeek 正式回答结果：

 

DeepSeek 的思考过程很有趣，它没有直接给出建议，而是先站在企业管理者的角度，解构问题背后的深层诉求，从品牌经理面临的转型压力，到如何在变革中保持品牌核心价值；从如何把控执行风险，到团队能力的重塑，层层深入的思维过程展现了其对复杂商业问题的洞察力。

 

在正式回答中，DeepSeek 提供了一份完整的系统方案，涵盖了品牌价值重构、组织能力转型等企业转型的关键维度。令人印象深刻的是其对行业案例的运用。雅诗兰黛集团 Clinique 的转型经验、SK-II Pitera 的技术路线等，显示出其对美妆行业的深度理解。

 

方案中的一些细节尤其值得关注。比如在渠道布局方面，它提出了「三米原则」——品牌专柜要距离头部奢侈品牌 3 米内；在价格体系方面，它建议通过「价格锚定跃迁法」来重构产品线。具操作性的建议让整个方案既有战略高度，又能落地实施。

 

方案的时间节奏把控同样精准，其设计了一个三年的详细路线图，并建议设立动态监测系统，通过品牌健康指数、价格溢价率等关键指标来评估转型进度。精细化的管理思路，与当前企业数字化转型的理念高度契合。

 

第二个问题则聚焦行业技术前沿：2024 年全球化妆品市场有哪些新兴成分和配方技术突破？

 

截至撰稿，可能因为火爆，DeepSeek 自家的聊天服务暂停了互联网搜索功能。因此这道问题，我们选择了 Perplexity 这个擅长搜索的 AI 工具来回答，它很快就蹭上了这波热度，在其服务中融合了 DeepSeek 的 R1 思考模型。

 

Perplexity via R1 搜索和思考过程：

 

Perplexity via R1 正式回答：

 

被 R1 加持的 Perplexity ，先进行了系统化的信息采集，搜索了当前问题之外，还拓展到「应用前景」和「作用机理」等相关维度。随后，它对收集到的信息进行了深度整合。发现多个信息源都提到生物技术领域的突破后，它将这些零散信息重组为「生物技术工程成分」这一主题，展现出对专业知识的准确把握。

 

在最终输出中，Perplexity 将各项技术突破按照作用机理和应用前景分类讨论。从 Hydrosome H₂O 技术到 RetiLife 生物发酵工艺，从纳米递送系统到 AI 辅助配方开发，每个技术点都有具体案例支撑。它敏锐地注意到了跨界融合趋势，比如 AI 在配方开发中的应用前景。

 

虽然在全球爆红之后 DeepSeek 的搜索功能一度因流量激增而暂停很遗憾，不过在它出圈前一个月，我们就对其在化妆品个护领域的信息检索能力进行了测试。当时我们询问行业新闻和趋势动态，发现 DeepSeek 会自动检索 30-50 个相关网页，搜索范围之广、内容之翔实令人印象深刻。

 

 

在搜索结果中，我们发现 DeepSeek 收录了来自荣格工业资源网（Industry Sourcing）的专业报道，也从侧面印证了荣格工业资源网在化妆品个护领域的专业影响力。欢迎访问我们的网站，注册会员可以获取更多行业深度资讯，订阅电子通讯和专业杂志，及时掌握行业发展动态！

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通过这些问题的测试，我们可以看到新一代 AI 模型在处理专业领域问题时的突出优势：一是思维的系统性和专业性；二是知识整合的广度和深度；三是分析框架的完整性和可操作性。

 

可见，DeepSeek 的能力已经达到了一个有不少经验的行业顾问的水平，其背后的技术原理则更值得我们深入探讨。

 

 

Part 2

「弯道超车」的技术密码

 

在短短几个月内，DeepSeek 何以从默默无闻到引爆全球科技界？

 

通过研究 V3 和 R1 两个模型的开发历程，我们发现 DeepSeek 颠覆了传统的技术路径，探索出一条资源消耗更低、创新效率更高的发展道路。

 

目前 AI 领域的主流思路是追求更大的模型规模，认为参数量越大，性能就越好，这种路径需要海量的计算资源和巨额的研发投入。

 

DeepSeek 则另辟蹊径，通过「混合专家系统」（Mixture of Experts，MoE）实现了资源的精准调配，这种系统让模型的不同部分专注于不同任务，如同一个精密的分工系统。

 

 

当用户提出问题时，系统会先判断问题类型，然后只调动最相关的模型部分来处理。比如面对数学问题时，系统会激活约 30 亿参数的专门模块，而非调用全部 670 亿参数。

 

精准分工让模型在维持性能的同时显著降低了计算开销，不仅模型训练成本降至竞品的百分之一，运行成本更是降低了二十到五十倍。在硬件受限的情况下，DeepSeek 仅用不到三千块 GPU 就达到了需要两万五千多块 GPU 的竞品同等性能。

 

在技术创新方面，DeepSeek 还开发出「模型蒸馏」（Model Distillation）技术，这是一种将大模型知识浓缩到小模型的创新方法。

 

 

研发团队首先用一个拥有 670 亿参数的大模型来解决特定领域的问题，记录其问答过程和解决方案。随后，他们用这些数据来训练一个仅有 8 到 30 亿参数的小型模型。经过持续优化，这个小模型最终能在特定任务上达到接近大模型的表现。

 

DeepSeek 最具突破性也是最引人注目的创新，在于其「思维链」（Chain of Thought）技术。

 

 

传统人工智能模型往往采用直接输出答案的方式，缺乏推理过程的透明度，DeepSeek 的 R1 模型则通过强化学习实现了类人的思维推理能力。在回答问题时，模型会先进行自主思考，逐步分析问题的不同维度，最后才给出完整的解决方案。

 

更令业界瞩目的是，DeepSeek 选择公开其核心技术细节和训练方法。在当前 AI 领域「技术黑箱」盛行的背景下，这种开放共享的理念引发了广泛关注。一方面，这让更多机构和开发者能够参与技术改进；另一方面，由于模型可以在普通硬件上运行，极大降低了技术应用的门槛。

 

通过精准的任务分工、知识提炼和开放协同，证明了在特定领域，专注的创新策略完全可以超越简单的资源堆砌。以效能优化为核心的技术思维，为各个行业的创新发展提供了全新的思路。

 

DeepSeek 技术突破背后体现的创新理念，对正在经历数字化转型的化妆品行业也具有特殊的启发意义。如何在资源有限的情况下实现创新突破？如何提炼和优化核心技术？如何构建开放协同的创新生态？下面《happi China》带你进一步探讨这些问题。

 

 

Part 3

DeepSeek 研发思路创新对化妆品行业的启示

 

在当前市场环境下，化妆品企业同样面临着资源约束与效能提升的挑战。DeepSeek 的混合专家（MoE）系统让不同模块专注于特定任务，这种思路化妆品研发体系也可以借鉴。例如，在活性成分开发中，可以建立细分的功效数据库，让专门团队聚焦于保湿、抗氧化、屏障修复等特定方向。

 

在产品开发策略上，企业可以将资源集中在重点细分领域，比如专注某个年龄段的护肤需求，或者深耕抗氧化、舒缓修护等特定功效方向。专项突破的研发机制，往往能以更高效的方式建立差异化优势。

 

在技术提炼方面，DeepSeek 通过模型蒸馏将大模型的知识转移到小模型中，化妆品研发也可以采用类似的技术沉淀思路。例如，在活性成分研发中，可以借鉴这种提炼理念，将实验室发现的复杂分子作用机制，通过系统分析提炼出关键影响因素，进而开发出更简化、更稳定的产业化方案。在配方开发层面，这种提炼思维同样适用，可以通过建立专家经验数据库，利用自然语言处理技术提取关键的配方参数关系，将复杂的配方设计经验转化为可量化的知识体系。

 

研发过程显性化方面，DeepSeek 的思维链技术让模型的推理过程变得可见可控，这种思路在化妆品研发中同样关键。比如可以通过可视化的方式展现配方开发的每个决策环节，帮助研发团队更好地理解和优化配方设计。

 

此外开放协同也是正在化妆品行业形成新趋势，化妆品企业正从传统的封闭研发模式向数据驱动的开放创新模式转变，企业可以与高校、科研院所建立长期合作关系，与供应商形成更紧密的创新联盟。开放协同的创新模式能带来意想不到的突破。当不同领域的专业知识相互碰撞，往往能激发出全新的研发思路。

 

 

Part 4

越来越先进的 AI 

能给化妆品产业带来什么新机遇？

 

DeepSeek 的技术创新对化妆品行业的影响，不止于思维方式的启发，其开源共享的技术路线和低资源的运行特点，为化妆品企业打造自有 AI 工具提供了新的可能，特别是 V3 和 R1 模型能在普通硬件上运行的特点，让规模较小的企业也有机会参与到 AI 创新中来。

 

根据麦肯锡最新发布的行业研究，生成式人工智能预计将为全球美容行业带来 90 亿至 100 亿美元的增量价值。目前企业普遍面临的挑战不在于是否采用 AI 技术，而在于如何在技术快速迭代的背景下实现规模化应用。

 

在这个背景下，DeepSeek 的技术突破具有特殊意义。因为此前，只有资源充沛的大企业才有能力构建专属的 AI 系统，顶级科技公司为行业巨头开发专属的 AI 基础模型。但 DeepSeek 的出现改变了这一格局。通过开源的技术方案和精简的硬件需求，中小企业也有机会打造适合自身需求的 AI 工具。

 

这种变革已经在一些细分领域显现——

 

在产品研发环节，企业可以利用轻量级 AI 模型辅助配方优化；在品牌营销方面，可以开发个性化的消费者互动系统；在质量控制上，可以构建智能化的生产监测平台……这些应用不再需要庞大的技术团队和昂贵的硬件设施，而是可以根据企业实际需求逐步推进。

 

具体到实施层面，企业可以采取渐进式的策略。首先可以在数据积累相对充分的环节展开尝试，如产品反馈分析、消费者画像、库存预测等，这些场景的数据结构相对简单，适合用轻量级模型处理。随着经验的积累，再逐步向配方研发、质量控制等专业领域拓展。

 

值得注意的是，AI 技术的应用绝不是简单的工具替换。正如 DeepSeek 在技术创新中展现的那样，关键在于找准自身定位，发挥专业优势。

 

化妆品企业在导入 AI 工具时，应该着眼于如何将行业经验与技术创新有机结合，而不是盲目追求技术的全面覆盖。

 

AI 技术的价值不在于替代人的专业判断，而在于放大专业人才的创新潜力。

 

技术门槛的降低和开源生态的成熟之下，化妆品行业正迎来 AI 应用的新机遇。企业需要在保持战略定力的同时，积极探索适合自身特点的技术路径。期待更多像 DeepSeek 这样开放共享的技术创新不断诞生，推动各行各业数字化、数智化转型落地。

 

 

来源：

作者：John Xie