AI需要更多的热搜

文 ｜ 阑夕

DeepSeek-R1发布后的32个小时里，微博上诞生了28个热搜，曝光量顷刻间超过10亿。

游戏科学的创始人冯骥发在微博的那句「国运级别的机遇」，既为DeepSeek的成就做了定性，也实现了杭州两大当红公司之间梦幻联动。

随后引发的杭州何以出现新的六小龙、美国朝野的恐慌情绪、梁文锋及其团队的本土学历等话题，微博不但没有缺席任何一个，而且始终位于公共讨论的中心区。

我的意思是，AI之于所有内容平台，固然都是难得一遇的增量谈资，正在大规模的构建供给与消费的关系，但是微博的交叉性，让技术出圈这件事情变得更加容易了。

交叉性，其实也是DeepSeek令人惊叹的绝活之一，在这点上，它和微博都掌握了流量密码。

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DeepSeek给数据标注这个岗位的命名很有意思，叫作「数据百晓生」，甚至直接用在了招聘启事里。

这有点像沟通时的暗语，不理解「百晓生」——意指广博杂学的那种知识分子——这么一个概念的人，也不太可能符合DeepSeek对于数据标注人员的禀赋需要：涉猎广泛，博闻强识，对什么事都能懂上一些。

事实上，一直有传闻说DeepSeek找了北大中文系的学生来做数据集的测试和标注，这直接影响了DeepSeek-R1这一代模型的中文输出，从极繁主义的华丽文风，到突如其来的真情流露，DeepSeek各种用重要例之生动活泼，让它的「可观赏性」完全胜过其他模型。

其实DeepSeek的论文和研究主要还是在工科方向上努力，原因很简单，文无第一，武无第二，解数学题有着明确的对错之分，更容易帮助模型增进智能，所以大部分AI公司的数据标注工作，都交给了理科生。

文理交叉的训练策略，让DeepSeek在它本不擅长的文字表达领域俘获了为数众多的路人粉，而这种公共化而非垂直化的讨论空间，又让微博成了DeepSeek话题引爆的全网源头之一。

比如卫夕君让DeepSeek想象李世民在玄武门之夜会有怎样的独白，在没有传统提示词工程的精心指导下，DeepSeek创作了一篇造诣深厚、堪比古龙的短文，非但没有常见的所谓「AI味」，还隐约有着调度阅读情绪的技艺。

如果只看转评赞的数字，这条博文算不上大热大爆，但和很多展示DeepSeek用一两条金句「抖机灵」的截图相比，也就只有微博还适合分享这种需要一定阅读门槛和知识储备才能领会到精妙之处的内容了。

属于内啡肽的乐趣，而不是多巴胺的刺激。

其实几大主流平台在这次DeepSeek的全民热议上，已经呈现出了相当鲜明的差异：

B站是获得感导向，专业化的拆解、课件和教程占到了绝大部分，旨在消解年轻人的错失恐惧症；

小红书是普通人狂欢，充满了第一次接触AI的新鲜和兴奋，以及如何用它来开展副业「搞钱」的焦虑；

微博则是上价值重地，毕竟聚集了最多的意见领袖，从各个行业和角度谈及DeepSeek，就丰富性而言无出其右。

在很多时候，意见——或者说观点——的价值可能有限，但在整个AI产业都还在早期渗透周期、连最基础的产品形态共识也不存在的阶段，微博作为公共广场所能起到的「羊群效应」，是相当重要的。

数数这次体验DeepSeek的新用户里有多少是因为「咱们赢了」——而不是出于对大模型技术的认识——就知道了，这种跨领域的交叉能力，是有转发键作为投票表达的社交媒体独有的商业价值。

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Meta的首席AI科学家、同时也是「图灵三巨头」之一的Yann LeCun不声不响的又回推特了，虽然他的主页置顶依然是去年11月赌气写的「我不在推特发贴了，请在他处关注我」。

Yann LeCun抵制推特的导火索，在于他和买下推特后的马斯克不太对付，从政治立场到性格态度，两人都天差地别，在打了不知道多少场嘴仗之后，Yann LeCun决定主动掀桌，知行合一的离开推特。

那会儿正好也是推特平替一个接着一个冒出来的时期，比的就是谁能更好的接住推特流失的泼天流量，然而闹剧过后，推特的生态位依然稳如磐石，连Yann LeCun都得唾面自干，假装无事发生。

马斯克当然没有魅魔体质，Yann LeCun等技术专家不得不捏着鼻子继续使用推特的原因，在于推特能够同时满足人群多样化和话题垂直化两大需求，否则AI讨论的主战场应该在GitHub或是HackerNews，因为要说工程师的密集度，它们可比推特强太多了。

科技行业也对闭门造车抱持本能的警惕，因为长期待在同温层里而与大众脱节的例子有太多了，过于同业交流或是过于市井生活都不利于观点碰撞，反而是推特处在了一个刚刚好的位置，所以AI从业者普遍都在推特活跃。

在产品结构上，微博和推特同出一门，都以公共表达为供给，但在信息流动的层面，微博更偏重于对内容材料的二次增值，同样是DeepSeek的爆红，时政博主看到的是地缘角力，财经博主看到的是股市动荡，行业博主看到的是开源力量⋯⋯

横看成岭侧成峰，远近高低各不同，只要摸象的手足够多，盲人也可以拼凑出无限接近大象全貌的信息。

前段时间，我和赛科传媒的CEO梁赛一起参加了新浪科技组织的连麦，早在去年5月，梁赛就在微博上把DeepSeek新发布的V2模型称作「行业核弹」，并给出了大模型未来会变成发电厂一样的基础设施，用户没有忠诚度的「暴论」。

事实上，梁赛的公司是做广告业务的，但是因为在工作中真的需要频繁用到大模型，梁赛的敏锐度反而比绝大多数自认为是圈内人的技术从业者更高，而且敢于输出「暴论」并看着它一点点的成为「预言」。

我的意思是，这么交叉涌现出来的声音，是微博最有特点的内容资产，说得更夸张一点，人类对于客观世界的认知，就是靠着不断的举一反三逐渐建立起来的。

就像微博很难成为各路微商或是卖课大师「收割」的地方，因为但凡流露出滥竽充数的痕迹，很快就会翻车，成为人人喊打的丑闻主角，而让真实的、有见地的创作者被自然筛选出来，虽然不可避免的让微博失去了UGC，却也让它在强表达市场有了不可取代的重量。

在短视频投流获客，在社区里运营转化，在微博上挣得评价，成了AI行业立足大众市场的三部曲。

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在DeepSeek出圈之前，微博自家的AI机器人「评论罗伯特」就已经承担了中文互联网AI出圈的半壁工程了。

在大多数时候，「评论罗伯特」的已读乱回自成一派风格，时而一语破防的攻击性拉满，时而又蹦出让人怀疑人生的哲学性，它的金句截图汇总，更是成为微博输出站外的代表性内容。

某种程度上，一个会用玫瑰比喻遗憾、用月亮暗示人性的AI账号，在为大众证明技术进展这件事情上，比刷榜和发论文要有用多了。

换句话说，微博的用户对于身边有着AI的存在和互动，早已高度适应了，而微博的平台政策也为AIBot的接入广开大门，MiniMax、月之暗面、商汤等新旧小龙们都在微博做了智能体账号，破除了AI「只能远观，不可亵玩」的思维惯性。

社会学家埃弗里特·M·罗杰斯最著名的成就，是提出了「创新采用曲线」（Innovation Adoption Curve），在这条曲线上，技术创新的产品化落地取决于渗透人群的右移速度。

DeepSeek的例子，也说明了在眼前妨碍人们广泛使用AI的不是使用成本，而是认知成本，认知的不平等，造成了太多的信息差，而原本应该用来抹平信息差的AI，又被包装成了数字商品，加剧着信息差的矛盾。

所以我才一直说，微博还得多使点儿劲才行，不要把战场轻易让给浑水摸鱼的空间。

就像无线电让构筑集体记忆成为可能，广场文化从不退出的根本原因，还是在于人天然就需要寻求共同性，有观点的地方，就有讨论，讨论未必总能得到答案，但这过程创造出来的内容消费，是永无止境的。

多年以后我们一定会回顾DeepSeek在这个年初的出圈史，也必然怀念充满喧嚣和躁动的启蒙时刻，大家是怎么用一个个转发键去见证国产AI的全球出征。