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用户流失、商业化难,硅基流动如何破局?

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-11-18 10:53 等级:
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①通过浏览器下载

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🌰🦘🏂第五步:🦘启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用用户流失、商业化难,硅基流动如何破局?软件。

🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动用户流失、商业化难,硅基流动如何破局?软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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用户流失、商业化难,硅基流动如何破局?2024更新

东皇的命令,她没有任何迟疑,哪怕不太懂东皇想什么,但东皇或者说陆玄

> 厂商新闻《用户流失、商业化难,硅基流动如何破局?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-18 17:45

    • 编辑:CN

    撰文 | 曹双涛

    编辑 | 杨博丞

    题图 | IC Photo

    DeepSeek爆火期间,官网频繁提示“服务器繁忙”,调用模型需反复刷新,严重影响效率,我和身边朋友因此寻找替代方案。得知硅基流动 Silicon Cloud(大模型云服务平台)首发华为云昇腾算力的满血版DP R1/V3(“满血版”可最大化DP性能),大家纷纷转用该平台服务。使用方式包括直接使用Silicon Cloud,或在Cherry Studio配置硅基流动API密钥调用DP服务。

    但在实际使用中,DP模型数据幻觉问题远超预期,修正错误所耗费的时间甚至超过模型本身带来的效率提升。这不仅让我身边许多人放弃了DP模型,也严重动摇了他们对硅基流动平台的信任,导致其中一部分用户最终离开了该平台。硅基流动用户刘明(化名)表示。

    例如,刘明曾在Cherry Studio调用DP-R1模型查询“华彬红牛发展”相关信息,模型的回复暴露出多处明显错误:数据增长率表述矛盾、所谓“华彬红牛财报”没有可靠来源、对东鹏特饮无糖版上市时间的描述存在偏差,甚至还随意编造了农夫山泉“尖叫”在货车司机中渗透率提高的数据。模型输出的严谨性严重不足。

    图源:Cherry Studio

    图源:基于公开信息整理 DoNews制图

    刘明从追捧到弃用的经历并非个例,而是大量用户的共同体验。今年春节期间,DP的爆红与官网拥堵形成了尖锐冲突,最早承接DP溢出流量的硅基流动网站访问量暴涨近40倍,一举拿下当月全球访问量增速榜首。

    图源:AI产品榜

    但好景不长,随着用户对DP模型数据幻觉问题的不满积累,DP的吸引力逐渐下降。AI产品榜数据显示,6月DP网站月访问量3.8亿,已连续4个月下滑,平均月降幅达9.63%;7月DP网站访问量继续下滑,不仅为全球前5大厂商中唯一下滑的厂商,更是仅有GPT同期访问量的5.84%,双方差距被彻底拉大。

    图源:AI产品榜

    而硅基流动因前期过度依赖DP所带来的流量,在DP自身吸引力减弱后,也直接受到拖累。在7月多个行业榜单中,硅基流动已难觅其踪。这不仅反映出硅基流动对第三方模型(即DP)存在极强的依赖性,也暴露出其易受第三方模型流量波动影响的稳定性问题。随着DP热度的逐渐退潮,Silicon Cloud在模型输出质量上的不足、ToC端缺乏吸引普通用户的高频功能,以及在ToB领域中行业沉淀的欠缺,共同构成了硅基流动发展道路上的现实挑战。

    图源:AI产品榜

    图源:AI产品榜

    一、实测暴露多重能力短板

    作为最早享受到DP流量红利的平台,硅基流动核心技术集中在自研高性能推理引擎Silicon LLM、多模态加速库及一站式大模型云服务平台。其中,Silicon LLM作为高效易用的LLM推理加速引擎,据称能通过先进优化技术,实现与全球高端GPU相当的推理性能,同时显著降低计算成本,破解传统GPU成本高、难大规模部署的行业痛点。

    Silicon Cloud平台则提供从模型精调、托管到部署的一站式解决方案,支持弹性算力调度以提升碎片化算力利用率,并以业内较低的API调用价格为卖点,试图降低大模型的使用门槛与成本。硅基流动创始人袁进辉也强调,当前硅基流动专注在大模型推理和部署环节,目标是让模型“部署更方便、跑得更快”。

    袁进辉本人深耕AI领域多年,曾在一流科技主导开发专注于训练需求的开源深度学习框架One Flow。DP爆火后,硅基流动在资本助推下于2月和6月完成两轮融资,并持续扩展模型生态,目前已集成包括Qwen3-235B-A22B、Kimi K2 Instruct、Qwen3-Embedding & Reranker在内的上百款主流开源大模型。

    图源:天眼查

    理论上说,开源大模型凭借成本效益高、可拓展性强和透明度高等优势应能广泛吸引用户:普通用户可降低使用成本,开发者能通过二次开发定制需求或借助社区协作修复漏洞。但全球多篇报告均指出,AI大模型的输出质量(准确性、严谨性和可信度)是决定其能否留住用户的关键因素,无论模型是开源还是闭源,能否满足实际需求、提供优质体验,才是用户选择和持续使用的核心。

    DoNews制图

    但多轮实测后发现,硅基流动目前的模型能力仍存在明显短板:一是数据幻觉问题,仍未得到很好解决。在Silicon Cloud调用DP-V3查询“东鹏特饮如何反超华彬红牛”相关信息时,来自湖北的东鹏经销商张磊(化名)指出多处错误:产品终端售价不符行情、虚构1L装规格、误判华彬红牛渠道优势、曲解东鹏系统功能。

    图源:Silicon Cloud

    图源:基于张磊采访信息整理 DoNews制图

    二是解读行业能力薄弱,分析流于表面。张磊表示,东鹏特饮能反超华彬红牛,是经过多年沉淀,通过包装差异化设计、价格策略错位竞争(与华彬红牛错开定价,突出性价比)、从南方市场逐步向北扩张、依据区域市场特性调整产品规格、借助上市加速发展、持续扩充品类、落地数据化营销管理、控制和稳定价盘等多维度策略,一步步积累完成的。DP-V3的解读不仅过于浅显,而且红牛在一线城市“守塔”的表述,更是在误导用户。

    图源:Silicon Cloud

    三是自相矛盾与功能落后:回答“全球外卖盈利难原因”时,DP-V3与V3 Pro提供的美团到店酒旅毛利率数据相差50%,且全球不同国家外卖客单价未标注货币单位或数据来源,专业性远不如GPT-5。此外,两款模型均不支持文件上传、语音交互等常用功能,影响用户使用体验。

    图源:GPT官网

    图源:Silicon Cloud

    图源:Silicon Cloud

    四是多模态与代码能力不足。在文生图需求(背景为浅咖色、碟子里放入牛肉酱实物,外层几粒牛肉,后层放入牛肉酱瓶子,图片中需添加7~10个字的卖点文案)中,Cherry Studio调用硅基流动能力生成的图片,存在文案缺失、背景及周边元素繁杂、非牛肉酱玻璃瓶冗余等多重问题,与实际需求相差甚大,生成图片的整体质量和即梦AI、GPT-5存在明显差距。

    图源:Cherry Studio

    图源:基于公开信息整理 DoNews制图

    图源:即梦AI、GPT-5

    在代码需求场景(开发掼蛋小程序游戏)中,硅基流动调用DP-V3PRO不仅无法直接生成小游戏,而且给出的代码同时存在决策树中未明确定义优先级排序逻辑、未处理特殊牌型、缺少多个炸弹处理方法等多重问题。

    图源:Silicon Cloud

    图源:基于公开信息整理 DoNews制图

    二、外部挤压:闭源浪潮下Infra层价值持续稀释

    硅基流动定位于大模型时代的AI基础设施(AI Infra)层,核心价值在于为用户提供“稳定可靠的底层支撑”。但当前存在的能力短板,直接动摇这一核心定位。对开发者而言,平台上开源模型频繁出现逻辑漏洞,显著降低了二次开发的价值;对普通用户来说,模型数据不准确、功能体验不佳,也削弱了其吸引力,使得硅基流动在ToC端的商业化面临严峻挑战。

    当前硅基流动主要依靠用户消费Tokens盈利,收费标准因接入模型厂商不同存在差异。但这种盈利模式正遭遇用户付费意愿下滑的挑战,硅基流动用户曹阳(化名)的经历颇具代表性:自今年2月因DP爆火在硅基流动平台充值50元后,近半年未再续费。

    图源:Silicon Cloud

    图源:Silicon Cloud

    其原因主要包括:

    一是DP模型体验欠佳,替代方案丰富。此前在Cherry Studio调用的DP服务数据幻觉问题突出,而豆包、GPT-5等闭源大模型不仅能满足自身需求,部分还提供免费服务。加之DP官网访问已基本稳定,不再依赖硅基流动间接调用。二是低价充值渠道分流。淘宝、闲鱼等平台存在大量比硅基流动官网价格更低的Tokens充值渠道,平台本身的“邀请赠金”机制,也会提供相关奖励,进一步降低了用户在官网充值的意愿。三是需求场景单一,消化缓慢。曹阳仅在部分工作场景中使用AI大模型,非工作时间几乎不用,导致充值Tokens消化缓慢,无需频繁补充。

    图源:淘宝

    图源:Silicon Cloud

    用户付费意愿的下滑不仅反映出短期经营压力,更揭示出硅基流动在ToC商业化中的深层困境:既受制于AI行业普遍存在的用户使用频率低、粘性不足等问题,又面临闭源模型与大厂生态的外部挤压,加之自身模型能力和业务模式的局限,商业化路径日益狭窄。

    移动互联网ToC端商业化的核心在于“足够的用户基数+日均使用时长+日活”,而硅基流动在这些关键指标上存在明显短板。叠加国内AI产品尚未突破“低使用频率”的瓶颈,用户尚未形成持续使用习惯,付费转化更加困难。例如,今年3月国内TOP10大模型产品的用户日均使用时长仅约6分钟,远低于移动互联网时代高频场景(如外卖日均15~20分钟、社交日均30分钟以上)的黏性水平。

    图源:AI产品榜

    此外,硅基流动所依托的开源模型本质更面向企业级需求,强调可控性、安全性与业务适配,对T0C用户吸引力有限。例如,2025年5—7月Character AI用户日均使用时长达90.83分钟,Claude为13.96分钟,开源模型普遍难以达到相近的黏性。

    图源:AI产品榜

    与此同时,闭源大模型的快速迭代正重塑行业需求结构,不断挤压Infra层的生存空间。一方面,对C端用户而言,闭源大模型输出质量稳定、功能全面,用户无需通过Infra平台优化模型即可满足需求;另一方面,对开发者而言,大厂闭源模型依托云生态提供“模型+算力+服务”一体化解决方案,稳定性与适配性更强,开发者更倾向于直接接入大厂生态。双重因素下,硅基流动作为Infra平台的“模型优化与托管”价值难以释放,利润空间大幅收缩。

    更关键的是,国内AI大模型市场已形成以BAT、字节、360等大厂为主的垄断格局。尽管硅基流动背后有阿里投资,但受模型厂商间竞争壁垒的限制,平台至今未能接入字节、百度等主流闭源模型。这一限制导致其陷入恶性循环:既无法通过优质闭源模型吸引和留存C端用户,又因开源模型的体验问题不断流失用户;而没有足够的用户规模,就难以通过效应分摊成本与优化技术,进一步加剧模型体验与商业变现的困境。

    三、ToB 短板暴露三重困境

    ToC端商业化面临的困境,让硅基流动将更多目光投向ToB端。据网友透露,网友在与内部人员交流中得知,硅基流动对新用户(多为免费使用)关注度低,更聚焦于服务企业客户。

    图源:小红书

    但ToB端大模型商业化的核心逻辑在于“深度理解行业业务场景+高度定制化适配”。在推理环节,行业深度感知成为模型能否成功落地的关键。例如,JPMorgan Chase的AI系统不仅要处理海量市场数据,还需深入理解金融市场的复杂性,包括波动规律、政策传导及风险事件的潜在影响;ROSS Intelligence致力于辅助律师进行案例研究,系统不仅要识别法律术语,还需精准把握法律条文、判例以及合同条款之间的逻辑关联。

    图源:基于公开信息整理 DoNews制图

    在落地层面,北森联合创始人&CEO纪伟国指出AI产品落地的四大关键挑战:一是AI产品从0到1阶段,最关键也最难的是精准匹配客户业务场景,要求AI产品经理深入一线,围绕真实需求快速迭代;二是产品成功的核心在于深度理解客户业务,将行业Know-how融入功能设计;三是AI Agent最终需支持客户自定义,未来客户化工作可能占比很大;四是AI产品需耐心打磨至成熟,再推进规模化销售。

    纪伟国强调,AI产品应聚焦于独立且高价值的业务场景(如AI面试官),而非简单延伸现有产品功能,才能真正提升客户的付费意愿。以北森AI面试官为例,尽管从校招场景切入,实践中却发现许多实际业务需求(如检测纹身、色盲或执行特定测试对比)与大模型能力关联较弱,真正的门槛在于从客户场景中精准提取并理解需求。

    但由于客户需求多样且复杂,只有积累足够多的客户案例,才能抽象出共性需求,这也使得“以客户为中心理解业务”成为首要难题。相较而言,行业知识的融入比代码技术和大模型本身更为关键。

    与传统企业服务厂商相比,硅基流动在行业积累与业务理解方面存在明显差距。一方面,作为成立于2023年的新兴企业,其在ToB端的经验远不及金蝶、北森等传统厂商,后者多年深耕财务、人力资源、供应链管理等企业级应用,已构建起深厚的业务认知和客户信任。

    另一方面,开源大模型要真正适应行业需求并实现快速交付,往往需经过“微调 +对齐”过程。以零售行业的自然语言处理模型Retail BERT为例,通过在客户反馈、产品评论和市场数据上进行微调,该模型可更好地完成商品推荐、库存预测和市场趋势分析等任务。在对齐过程中,则需兼顾个性化推荐与数据隐私、合规性等行业要求。

    反观硅基流动,其在零售等行业的“微调+对齐”环节,仍面临三大短板:首先,行业数据获取与处理难度大。零售数据来源分散,标注和清洗成本高,对成立时间不长的硅基流动构成显著挑战。

    其次,行业经验和深度理解的不足、零售行业的需求复杂且多样,从个性化推荐到库存管理,再到市场趋势分析,都需要对零售行业有深入理解。缺乏深厚积累的企业很容易在竞标中失去机会。

    最后,快速交付存在难度。ToB客户通常期望较短的实施周期,尤其是随着当前AI大模型技术快速迭代。但零售业务变化频繁,要求AI系统能实时响应。若行业理解不足,可能导致项目周期延长、适配成本上升。加之客户的账期压力,将进一步加剧企业现金流负担。

    借助DP流量实现“爆红”只是起点,其ToB端商业化仍需突破三大核心瓶颈——弥补行业沉淀短板以理解客户真实需求、解决行业数据获取与处理难题以支撑模型微调、优化交付流程以缩短项目周期。唯有突破这些瓶颈,硅基流动才能持续赢得企业客户信任,摆脱对第三方模型流量的依赖,实现长期稳定增长,这才是其当前面临的真正考验。

    如何持续赢得企业客户信任、实现长期稳定增长,才是硅基流动真正的考验。

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

    四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

    五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

    七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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