DeepSeek横空出世，以极低成本实现极致性能迅速引爆全球，成为业界公认领先的LLM模型。同时，完全开源+免费商用的DeepSeek将模型训练和使用的成本大幅降低，进一步加速普惠AI进程。
因此，DeepSeek的爆火使得企业对其进行接入和应用成为势在必行，进一步加速大模型在行业走深向实。
大模型未来的发展充满不确定性
DeepSeek的出现无疑是AI发展的重要里程碑。从2015年的ResNet到2022年的ChatGPT，再到2024年的DeepSeek，大模型技术的迭代更新速度显著加快，预示着未来模型的创新速度可能会更快，新的模型或训练范式必会出现，以后必然会有更多的模型技术和模型厂商出现，大模型未来发展的技术路径和方向存在极大的不确定性。
同时，大模型技术的快速变化，随之而来的就是应用的不确定性。随着模型能力的增强，必然会带来应用场景快速衍生，从语言交互、AI for Science向具身智能延展；同时随着AI能力增强，应用更新越来越快，也会对应用快速迭代提出更高的要求。
在不确定中寻找确定性趋势
DeepSeek的爆火无疑给AI产业带来了极大的不确定性。当机遇和挑战来袭，面临愈加复杂且快速变化的市场，政企应该洞察其中的确定性趋势，在产业变局中构筑“确定性锚点”。
1）AI技术持续创新不会变：DeepSeek的出现标志着中国在AI推理模型领域实现了从追赶到并跑的转变，但这仅仅只是一个开始，面向未来AI技术的持续不断创新的趋势不会改变，从基础算法的优化到新型架构的研发，从对人类智能更深层次的模拟到创造出超越当前认知的智能模式，创新的空间广袤无垠。
2）持续深入行业不会变：AI 的价值最终体现在对各个行业的深度赋能上。DeepSeek 的出现为行业智能化提供了新的工具，但行业的复杂性和多样性决定了AI深入应用场景是一个长期且持续的过程，需要通用模型+行业知识共同作用。每个行业都有其独特的知识体系和运作逻辑，AI 只有持续深入其中，不断优化和定制，才能真正发挥其巨大潜力，为行业带来实质性的变革，这一趋势不会因 DeepSeek 的出现而改变。
3）多种模型需求不会变：现实世界的问题纷繁复杂，单一的 AI 模型难以满足所有场景的需求。DeepSeek在自然语言、科学计算等方面表现出色，但它无法覆盖AI 应用的全部领域。例如，典型的制造企业，既有销服环节的智能问答、知识库场景，又有生产环节的工厂的入侵、异常事件准确预警和生产工艺进行优化场景，这可能需要自然语言模型、机器视觉模型和预测模型才能完成。
此外，随着边缘计算等新兴应用场景的兴起，对轻量级、低功耗且具有高效推理能力的模型需求日益增长，而在云端进行复杂数据分析和处理时，则需要强大的大规模模型。因此，多模型并存、协同发展是 AI 产业满足多样化需求的必然选择。
4）算力需求不断增大不会变：DeepSeek 的运行以及未来更先进的 AI 模型的训练和部署，都离不开算力的持续提升。随着模型规模的不断扩大，参数数量呈爆炸式增长，不管是训练还是推理，过程中都需要海量的计算资源。DeepSeek的通过新架构、蒸馏等技术，一定程度上缓解了业界的算力焦虑，但从另一方面通过降低算力门槛，刺激了更多行业拥抱AI。因此，算力需求的增长趋势不可阻挡。
5）大模型在企业落地的系统化方法不会变：从通用模型到行业模型，需要一套科学的方法论，是一个系统工程。DeepSeek 为企业提供了一种新的大模型选择，但落地过程中的关键步骤和原则不会改变。包括从需求的精准梳理、数据的高效准备、模型的选型与定制，到部署、运维以及与企业现有业务流程和系统的融合等多个环节。
因此，尽管 DeepSeek 的出现为 AI 产业带来了新的发展契机，但 AI 产业的这五大基本盘依然坚如磐石。企业在应用DeepSeek时不能一味盲目跟风，更应该秉持长期主义，结合自身发展情况和行业特性，着眼长远，看准长期趋势及未来发展的基本盘积极布局，在不变中坚守，在变化中求索。
架构先行，政企智能化的“长期主义”
AI 行业的发展浪潮汹涌澎湃，模型的迭代更新速度令人目不暇接。在这样的大环境下，以单一模型为核心来开展平台的规划与建设，无疑将难以跟上 AI 发展的迅猛步伐。就必须以长远的眼光进行理性投资，避免因模型的频繁变化而导致投资方向出现偏差。具体而言，可以从以下三个关键方面着手，打造具备可持续演进能力的 AI 架构适应共性的模型需求，以平台的确定性来从容应对模型的不确定性。
（一）建设稳定的 AI 开发平台
政企需要根据自身业务特点，选择公有云、私有云或是混合云的部署模式，以满足不同业务场景和数据安全需求。平台需建立通过集中化的监控管理平台，实时掌握整个 AI 开发平台的运行状态，包括模型的训练进度、推理性能、服务器的资源利用率等关键指标。一旦发现任何异常情况，系统能够及时发出警报并快速响应和处理。平台需要具备智能的资源调度算法，能够根据模型和任务的特点，动态分配最合适的硬件资源。此外，平台还需要提供丰富的模型转换工具和适配框架，快速适配不同模型。
（二）高效的AI开发工具
包括数据开发、模型开发和应用开发三个方面：
一套强大的数据开发工具，具备高效数据采集、清洗、预处理功能，提高数据质量，从而实现对DeepSeek模型进行增训和微调，使之更适应企业场景。
在模型开发环节，通过一系列先进的工具来支持模型的设计、训练和优化，帮助开发者了解模型的优缺点，进而进行针对性的优化。
在应用开发方面提供一系列的应用开发框架，以及0代码、低代码的方式，帮助用户快速将训练好的模型集成到各种应用系统中，实现分钟级AI应用创建。同时，通过可视化的界面设计功能，降低开发门槛，提高开发效率，使得非专业的开发人员也能够快速搭建出功能完善的 AI 应用。
（三）经验与人才
在长期的 AI 项目实践过程中，企业积累了大量宝贵的经验，是不可替代的财富。企业通过建立完善的经验沉淀机制，将这些经验进行整理、归纳和分享。同时，人才是企业在 AI 领域取得成功的关键因素。企业需要制定全面的 AI 人才培养计划，吸引和培养一批高素质的 AI 专业人才，打造一支具有强大竞争力的 AI 人才队伍。
政企部署DeepSeek的进阶之路：从公有云快速尝鲜到私有云规模落地
当前，众多企业均在积极行动，掀起DeepSeek接入热潮。但是，企业在部署过程中需权衡成本、安全性与技术适配性。
在应用初期，企业可基于公有云快速尝鲜，能够低成本快速验证需求，降低试错风险。
在验证AI价值之后，企业可使用私有云在本地大规模部署，兼顾数据安全与性能优化。
在业务运营中，流量的波动性难以避免。混合云模式融合了公有云和私有云的优势，为企业提供了应对突发流量的弹性解决方案。
对于政府组织、金融机构、电力、交通、能源等大型央国企，业务关系国计民生，重要程度极高。根据信通院相关报告统计，混合云部署提升了业务灵活性与安全性，目前大型央国企采用混合云部署或逐渐迭代至混合云的比例已超过57%。
以华为云Stack混合云为例，能够为政企客户提供本地全栈云、轻量化边缘云、昇腾云服务等多种DeepSeek部署方案，结合华为全系列ICT产品和方案，帮助政企快速应用DeepSeek的同时，也兼顾未来长期发展。因此，基于混合云构建AI平台和基础设施是大型政企拥抱DeepSeek浪潮的最优选择。
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