DeepSeek的問世，如同一股強勁的颶風，席卷了整個AI大模型產業鏈，以其低成本、高性能及強大的開源特性，徹底顛覆了傳統的AI發展邏輯。它讓人們意識到，AI技術的進步并不一定要依賴于無盡的算力堆砌，而是可以通過更加高效、經濟的方式實現。
DeepSeek R1的火爆，讓各行各業對AI建設的共識達到了前所未有的高度。原本因技術不確定性而持觀望態度的企業，如今紛紛將AI建設提上了戰略日程。資源的重新配置、研發預算的傾斜、跨部門協作機制的建立，以及對長期技術投入的容忍度提升，都標志著AI項目正在從邊緣試點向核心業務滲透，形成了一種全新的“技術驅動戰略”決策邏輯。
在DeepSeek的推動下，用戶的AI建設路線圖也迎來了重塑。一個典型的AI建設項目，從規劃到落地，需要經歷多個關鍵步驟。而DeepSeek的出現，讓這些步驟變得更加清晰、高效。
首先，將DeepSeek提升為戰略級目標，確保AI的建設與企業的整體戰略目標緊密相連。DeepSeek大模型的突破性進展，不僅提高了AI的適用場景，還使其能夠模擬人類專家級的邏輯推演過程，展現出極高的邏輯嚴密性。這種能力使得AI能夠處理非結構化信息交織的模糊性場景，打破了“AI僅適用于標準化場景”的固有認知。
在明確了戰略目標后，接下來需要評估現狀，了解AI的落地成熟度。這包括戰略與場景的匹配度、數據就緒度、團隊能力和資源就緒度等多個方面。DeepSeek的優異性能，降低了工程化團隊的要求，使得AI項目落地更加容易。同時，隨著DeepSeek的規模化應用，AI行業重心從訓練轉向推理，未來推理算力的消耗和供給將會極大增加，為用戶在算力選擇方面提供了更多便利。
在選擇DeepSeek應用場景時，企業需要圍繞降本增效、提升體驗和模式創新三個方面來展開。DeepSeek的應用場景廣泛，但需要確保與戰略目標的匹配度，并考慮技術支撐和數據、算力等基礎設施的條件。目前，開源路線已得到極大發展，DeepSeek生態的快速形成和規模化擴張，為用戶提供了更多選擇。
選定場景后，企業需要對特定場景進行初步可行性判斷。這需要業務、技術和工程角色的共同參與。DeepSeek的優異性能和便利性，使得場景驗證變得更加容易。業務團隊可以直接進行場景驗證，技術部門則重點關注基礎模型的能力，而工程角度則考慮如何降低Prompt設計的復雜程度。
在確定初步可行后，企業需要準備大模型落地所需資源。這包括與建設場景相匹配的數據、算力、開發工具和團隊。DeepSeek的出現，降低了數據準備和算力需求的門檻，使得更多中小企業能夠直接應用大模型。同時，開發工具的選擇也變得更加豐富和靈活。
在實施階段，企業需要分階段進行。首先，選擇最簡單、最容易做出效果的場景去建設，如基于DeepSeek模型的RAG應用。這些應用正成為各行業智能化轉型的關鍵突破口。通過小步快跑的方式，企業可以在短時間內看到明顯的效率提升，為后續更復雜的AI應用奠定基礎。同時，需要建立知識更新閉環，持續優化檢索策略和生成質量。
隨著第一階段的成功，企業需要深入到核心業務場景去解決復雜的場景問題。這個階段的特點是復雜度更高，需要借助小模型、智能體等來協作完成。而持續優化則是確保AI模型效果持續穩定的關鍵。企業需要不斷采集、反饋、優化數據，形成數據閉環，來持續對場景做提效。
最終，AI將大量融入到關鍵業務鏈條中，深入核心業務。如制造業的研產供銷服等環節，都可以通過AI技術實現智能化升級。這將極大地提高企業的生產效率和競爭力。
在評估階段，企業需要對大模型項目建設進行綜合評估，包括項目業務價值、用戶體驗、成本效益、模型性能與合規性、安全性等多個維度。通過建立持續的監控與反饋機制，優化運營成本，分析模型的擴展潛力，并結合未來發展戰略，確保大模型項目的成功和長期價值。
在持續運營階段，企業需要堅持長期在數據和場景方面的運營深耕，構建持續競爭優勢。這包括整合多源數據、設置模型效果評估標準、收集線上/線下反饋數據、關鍵指標監控以及明確實施微調優化的準入標準等。同時，場景運營的精細化也是關鍵，需要發動各個業務部門梳理業務場景、做價值度評估、建立業務部門和AI團隊的場景對接機制以及效果評估機制等。
在這場由DeepSeek引發的智能化浪潮中，深信服將助力用戶更順利地實現AI+云化升級，共同迎接數字化轉型的新時代。
