紛紛接入DeepSeek的不只有互聯網大廠，還有企圖抓住智能化機遇的消費電子終端。
近期，幾乎所有主流消費電子廠商都在短時間內完成了DeepSeek的接入，包括華為、OPPO、榮耀等在內的多家企業，推動了智能終端設備的全面升級。
終端為AI提供了一個入口，這是AI技術普惠的基礎。在DeepSeek出現之前，消費電子行業已經歷了一段時間的AI技術積累，主流廠商基本都推出了自己的AI終端產品。
然而，DeepSeek憑借其開源特性、低成本的部署優勢以及卓越的性能，在行業內引發了強烈反響。有終端品牌方向記者透露，接入DeepSeek無疑是當前最理想的選擇。
“DeepSeek支持多模態交互和高效推理，通過降低大模型開發成本和優化端側部署技術，能夠顯著帶動更多智能終端設備的AI化升級和市場普及。”IDC中國研究總監潘雪菲向21世紀經濟報道記者表示。
DeepSeek的迅速崛起點燃了終端廠商之間的AI競賽，各家紛紛加速布局，唯恐在這場智能化浪潮中落后。
萬聯證券發布研究報告稱，2024年手機及PC市場呈現持續復蘇態勢。DeepSeek在端側可以實現低成本部署，各終端廠商積極接入DeepSeek，融合智能助手、增強AI功能。
華為是最早接入DeepSeek的消費電子廠商之一。通過將DeepSeek的AI能力融入華為語音助手“小藝”，用戶可以直接在小藝內調用DeepSeek-R1進行代碼推理、數學計算、文本生成，甚至是復雜的邏輯推理任務。
華為終端BG CTO李小龍發微博表示，DeepSeek-R1一上線就迎來非常大的使用量，華為也在擴容。
隨后，2月8日，榮耀YOYO智能體商店上線DeepSeek-R1嘗鮮版，成為繼華為小藝助手之后，第二家采用DeepSeek大模型的手機廠商。
同一天，OPPO公司宣布，近期發布的Find N5成為首款全面接入DeepSeek-R1滿血版的智能手機；星紀魅族也宣布，Flyme AIOS團隊已完成DeepSeek-R1大模型的接入。
2月13日，努比亞宣布成功實現全尺寸內嵌DeepSeek技術，并上線了全球首款全尺寸內嵌DeepSeek的機型努比亞Z70 Ultra。
2月下旬，小米正式接入了DeepSeek-R1大模型，其智能助手“超級小愛”完成了與該模型的融合；vivo宣布接入滿血版DeepSeek-R1大模型，并在藍心小V智能助手中上線相關功能。
PC是另一個AI落地的熱門終端。聯想集團財報顯示，其2024年第三財季營收同比增長20%，凈利潤增長106%，其中AI PC在中國市場筆記本銷量占比達15%。
目前，聯想AI PC、AI手機和AI平板已全面接入云端DeepSeek-R1聯網滿血版大模型，并已在端側部署DeepSeek大模型。在2025世界移動通信大會（MWC 2025）上，全球首款端側部署DeepSeek70億參數大模型的AI PC正式在海外亮相。
從市場反饋來看，消費者對DeepSeek接入的消費電子產品表現出較高的關注度和接受度，尤其是年輕用戶群體。IDC最新發布數據預計，在中國市場上，PC、平板和智能手機出貨量未來五年復合增長率將分別實現2.6%、1.0%和1.3%。
IDC認為，伴隨華為、聯想、榮耀、OPPO、vivo等終端廠商紛紛接入DeepSeek，其終端設備的智能化水平將通過自然語言處理和多模態推理能力，實現更流暢的語音交互和更智能的自動化控制，并且加速AI終端應用落地。
而AI技術的落地應用已經遠遠超出了傳統的手機和PC領域，其觸角已延伸至多種終端設備，其中包括眼鏡、耳機、智能家居設備、智能汽車等多種形態。
目前，家電企業如海爾、海信、創維等廠商紛紛宣布接入DeepSeek，車企如比亞迪(353.960,9.12,2.64%)、吉利、東風集團、極氪、嵐圖等也宣布與DeepSeek深度融合，試圖通過DeepSeek進一步提升智能化水平。
潘雪菲向記者表示，在各類終端設備上，DeepSeek以輕量化和優化的端側部署優勢，通過語音、圖像等多模態交互方式，為用戶提供更自然的交互體驗。
事實上，在DeepSeek出現之前，消費電子廠商已經在AI領域進行了大量布局。過去的一兩年里，“AI+消費電子”的概念很火熱，幾乎所有的主流廠商都推出了自己的AI終端產品。
此次眾多廠商紛紛接入DeepSeek，與模型本身的熱度及其顯著的技術優勢密不可分。
“DeepSeek的話題性和流量確實非常驚人。”某終端品牌方向的記者表示，DeepSeek憑借極高的討論度和龐大的用戶基礎，吸引了眾多企業的關注。接入DeepSeek的企業有機會承接其外溢的流量，從而提升自身產品的市場競爭力。
不過，該品牌方也坦言，接入“便宜又好用”的DeepSeek，確實是當前的最優解。
從模型自身來看，DeepSeek-R1采用MIT許可協議，允許免費商用和二次開發，吸引大量開發者和企業參與生態建設。其API服務定價極低，每百萬輸入tokens僅需1元（緩存命中）或4元（緩存未命中），輸出tokens費用為16元，優惠時段降價至原價的25%。
“DeepSeek的API定價實際上比市場上80%~90%的同類產品都要低。”未來智能COO王超向21世紀經濟報道記者表示。
潘雪菲向記者表示，DeepSeek的開源特性以及低成本、高性能的優勢，大幅降低了企業進入AI終端領域的門檻。特別是對于中小企業而言，無需組建龐大的技術團隊或購置高端硬件，即可快速接入并應用DeepSeek模型。隨著更多廠商進入AI終端領域，市場有望迎來更多元化的技術創新與突破。
此外，DeepSeek為行業展現了端側AI落地的新機遇。在這波廠商接入的熱潮中，已有不少企業開始探索本地化部署。
“由于DeepSeek是開源的，廠商可以對模型進行蒸餾，從而生成更小的模型，使其能夠在端側設備上運行。目前，許多廠商會利用DeepSeek構建參數規模在六七十億的本地模型，主要在PC端運行。如果進一步優化裁剪能力，還可以針對特定場景開發更小的模型。”王超向記者表示，DeepSeek加速了端側模型的落地進程。
端側模型具有低延遲、低成本、高隱私保護等特性，是眾多終端廠商布局的方向。王超表示，在垂直領域中，相關數據的獲取至關重要，企業在垂直領域中能夠積累的數據量將直接影響模型蒸餾的效果。
值得注意的是，盡管市面上已經涌現出了部分端側AI產品，但基本還是端側小模型和云端大模型的結合，許多終端的硬件配置尚未達到運行大模型的標準，部分內容會在端側處理，大部分內容還是要回到云端處理。
雖然DeepSeek助力了端側AI的落地，但王超認為，端側與云端協同發展的趨勢在短期內不會改變，目前仍以云端為主、端側為輔。
王超指出，短期內PC和手機等設備由于其更強的算力、充足的存儲以及相對可控的功耗，能夠支持端側小模型的運行。然而，對于可穿戴設備，如耳機、眼鏡、手表、手環等，由于其硬件限制，短期內很難在本地運行端側模型，即使能夠運行，模型參數也會非常有限。
“未來，隨著端側芯片算力和存儲性能的提升，如果端側模型能夠滿足用戶大部分需求，其地位可能會逐漸提升，甚至可能轉變為以端側為主、云端為輔的模式。”王超向記者表示。
總體來看，DeepSeek的接入熱潮標志著消費電子行業正從“AI功能疊加”向“AI原生重構”轉型。這一轉型的成敗關鍵在于廠商能否將技術優勢有效轉化為可持續的用戶價值和商業閉環。
