许多人只是将DeepSeek当作流量密码，停留在浅层次的使用，而未能真正挖掘其作为生产力工具的潜力。本文从用户使用体验出发，探讨了DeepSeek为何比ChatGPT更受欢迎，并反思了如何从“尝鲜”走向“深耕”，真正发挥AI工具的价值，供大家参考。

在过去的 AI 工具中，我最推荐的一直是 ChatGPT。

由于产品经理的工作内容特点，大语言模型（LLM）类的 AI 工具有最高的适用度（主要通过文本交互，输出内容也是文本），而在语言类模型中，GPT 的表现让我最满意。过往的文章中，我也分享过如何用 ChatGPT 提升日常工作的效率。

然而，今年年初 DeepSeek 横空出世后，我立刻开始使用它。现在的使用情况基本是：DeepSeek 占 70%~80%，ChatGPT 作为辅助补充，占 10%~20%；其他 AI 工具仅在特殊情况下使用（比如做配图时可能用豆包）。

我和身边的同事、朋友一直在讨论：为什么 DeepSeek 的使用体验更好？

我认为最核心的原因是答案的内容质量。

很多人称赞 DeepSeek 的深度推理过程，这点确实令人惊艳。阅读 DeepSeek 的推理内容，本身就是一个学习过程。它的推理过程和最终答案并不完全相同，但通过推理过程的介绍，我们可以增加一个“推演过程”的学习机会。很多时候，只要问题提得好，就能快速掌握全新的关键知识点。

但最核心的一点，也是我们一直用“惊艳”来形容 DeepSeek 的原因，是它的答案质量。首先，它给出的答案是准确的；更重要的是，答案在横向和纵向的维度上更丰富。

举个例子，假设我问了一个问题，ChatGPT 能给出答案，并在要求下解释原因，同时指出 1-2 个需要注意的点（前提是要明确提要求）；而 DeepSeek 在无需额外要求的情况下，只需输入问题，它就会主动考虑相关的思考点，并在回答关键点时提供更精准的答案。

最近，我在做数据分析时，有个思路拿不定主意，于是分别问了 DeepSeek 和 ChatGPT。DeepSeek 很快给出了建议方案，并从专业角度解释了为什么这样选择。整个过程就像一位经验丰富的数据分析师在给我上课，看到答案的瞬间让我眼前一亮，也让我学到了一个新的知识点，有种触类旁通的感觉。

ChatGPT 提供的答案与 DeepSeek 基本相同，也给出了额外的建议，但在答案的精准度和维度把握上，DeepSeek 略胜一筹。

这就像我们在做投标方案时，可能我们和竞争对手的切入点相同，但描述方式、表达维度、情绪氛围的打造手段不同，最终给听标人的感受也会有所不同。

这种差距，我理解为“手艺”。

在职场上，标准化的工作交付可能相差无几，但对于某些工作，不同经验和能力的人交付的成果质量是不同的，这就是“手艺”的区别。

一句文案、一个弹窗、一个逻辑、一个架构……有“手艺”的产品经理，不需要多做解释，经过多个项目的沉淀、经验的积累和能力的打磨，已经形成了自己的“手艺”。这种“手艺”体现在思考问题的高度、广度和对细节的关注度上，最终呈现出的产品质感自然不同。

就像最近《哪吒》幕后创作花絮中流传的“五彩斑斓的白”一样——

质感，往往体现在细节之中。DeepSeek 被流量挤爆：从“尝鲜”到“深耕”的反思

服务器频繁崩溃的提示、社交媒体上“打卡式”的晒图、大量用户仅停留在“生成段子”的浅层交互……这些现象暴露出一个现实：许多人只是将 DeepSeek 视为流量密码，而非真正的生产力工具。这种“快餐式”的 AI 消费文化，虽然推动了 AI 的普及，但并未引导用户进行更深入的探索。

我们应该回归理性，从真正的需求场景出发，深入使用 AI。

先从日常工作入手，比如写文档、做数据分析、头脑风暴、项目管理等，AI 工具的加持都能极大提升工作效率。

再向更深层次迈进——利用 AI 提高个人的学习能力。以工作为切入点，借助 AI 促进多维度能力的提升。

例如：产品经理提升数据分析能力；UI 设计师强化交互逻辑能力；程序员加强产品理解能力。

未来的职场竞争中，专业技能的差距将越来越容易被 AI 拉平，而综合性解决问题的能力将变得愈加重要。如今，我们已经在推动全员使用 AI、拥抱 AI。

吴恩达最近提到，未来 AI 产品经理将变得越来越重要。我理解他的观点是：能通过 AI 解决问题的产品经理会变得更关键。他的发言背景是，有了 AI 的加持，技术实现的效率更高、门槛更低。因此，能够利用 AI 发现市场需求、提供解决方案，并知道如何用 AI 落地这些方案的产品经理，将会越来越重要。使用 AI 最难的问题：如何提问才能获得更优的答案？

未来，知识和信息的获取将变得极其轻松，而如何利用 AI 获得高质量的答案，将成为拉开人与人之间 AI 使用水平的重要因素。

高质量的提问能力，将成为职场人使用 AI 的关键竞争力。

比如，做数据分析时，我们需要先明确数据分析的关键目标是什么？只有清晰认知目标，才能基于此目标寻求 AI 提供解决方案。

当然，关键目标也可以通过 AI 多次问答交互来明确。但这也正是使用 AI 需要注意的地方——如何甄别和判断答案的质量，是使用者能力的体现。

如果只是将一堆数据扔给 AI，让它计算答案是否正确，可能需要进行验证。但如果是开放性问题，可能会有无数种解法，哪个是最优解？最终还是需要我们自己做判断。而这背后，仍然依赖经验和“手艺”。