2025年，技術(shù)圈的新晉“頂流”DeepSeek 在短短七天內(nèi)完成一億用戶的增長，成為全球增速最快的 AI 應(yīng)用，其發(fā)展堪稱現(xiàn)象級。DeepSeek 在全球范圍內(nèi)掀起新一輪技術(shù)熱潮，徹底顛覆人工智能行業(yè)的發(fā)展模式，國內(nèi)外廠商紛紛積極擁抱 DeepSeek。
隨著 DeepSeek 的迭代發(fā)展，新的應(yīng)用場景和產(chǎn)品如雨后春筍般涌現(xiàn)，推動全球的智能化變革。面對這股 AI 熱潮，如何結(jié)合 DeepSeek的優(yōu)勢來落地 AI 應(yīng)用，以迎接 AGI 新時代的到來，成為每個開發(fā)者和企業(yè)必須思考的問題。
3 月 1 日，由騰訊云 TVP 主辦的「DeepSeek 從熱潮到應(yīng)用」TVP AI 創(chuàng)變研討會在北京成功舉辦。本次活動匯聚多位 AI 領(lǐng)域大咖，圍繞 DeepSeek 的技術(shù)演進、應(yīng)用趨勢及行業(yè)實踐展開深度研討，共同探索大模型從“技術(shù)爆發(fā)”到“價值創(chuàng)造”的躍遷邏輯，更設(shè)置“DeepSeek 熱點頭腦風暴”環(huán)節(jié)，各位專家暢所欲言，進行精彩的觀點碰撞，梳理技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，共探AI 創(chuàng)新發(fā)展未來。
主持人文因互聯(lián) CEO、聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云TVP 鮑捷
主持人文因互聯(lián) CEO、聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云TVP 鮑捷在開場時表示，他期待 DeepSeek 所帶來的新一輪應(yīng)用狂潮，這股浪潮正在重新點燃人們內(nèi)心對人工智能的激情和信心，而這種激情與信心是非常珍貴的。在場的老師們作為“種下種子的人”，不僅見證 AI 的發(fā)展并積極貢獻自己的經(jīng)驗和能力，還為年輕人帶來希望，激發(fā)他們的潛力，共同開拓出全新的世界，推動科技的進步。
從DeepSeek的成功看大語言模型的技術(shù)演進與未來趨勢
碳硅智慧聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云TVP 鄧亞峰
碳硅智慧聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云TVP 鄧亞峰發(fā)表題為《從DeepSeek的成功看大語言模型的技術(shù)演進與未來趨勢》的主題演講，解讀DeepSeek 的發(fā)展歷程、技術(shù)創(chuàng)新、總結(jié)成功經(jīng)驗，展望未來語言模型應(yīng)用和技術(shù)發(fā)展。
鄧亞峰從 DeepSeek 的成功講起，指出 DeepSeek 作為史上增速最快的產(chǎn)品，僅用七天就增長了1億用戶。DeepSeek得到廣泛的認可的主要有以下幾個原因：它是由中國團隊開發(fā)；DeepSeek開源開放，賦予它強大的生命力；DeepSeek 是大多數(shù)人首次接觸到的推理模型，讓每個人無需任何成本就能體驗到 AI 。
鄧亞峰介紹 AI 學(xué)習(xí)范式的四個發(fā)展階段：
● 傳統(tǒng)AI階段（1956-2012年），主要依賴于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，特征提取多為手工完成；
● 新AI階段一（2012-2018年），以有監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度模型為特點；
● 新AI階段二（2018-2024年），該階段的標志是自監(jiān)督學(xué)習(xí)和通用大模型的發(fā)展；
● 新AI階段三（2024年及以后），思維鏈與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合，致力于開發(fā)推理模型。
在新 AI 階段三中，DeepSeek在開源屆一直是中國頂流。DeepSeek 系列模型從最初的 LLM 版本到 V2、V3 和 R1 版本，逐步在架構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練效率和推理能力上實現(xiàn)突破。隨后，鄧亞峰詳細介紹DeepSeek在提高計算效率和降低訓(xùn)練成本方面的工作，包括使用混合專家（MOE）系統(tǒng)，在每次預(yù)測時激活部分網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以加快速度；通過 MLA 方法壓縮中間信息來提升處理速度；使用 fp8 訓(xùn)練以及 PTX 等底層優(yōu)化技術(shù)，DeepSeek在保持效果的同時大幅降低成本，DeepSeek-V3 使用1/20 的算力訓(xùn)練就達到 Llama 同等效果，DeepSeek-V3使用成本約為 GPT 4o 的1/100，DeepSeek R1 使用成本約為 GPT-o1 的 1/30，顯著提升速度和效率。
在實現(xiàn)推理能力上，DeepSeek采用的路線是無需收集大量思維鏈數(shù)據(jù)（無SFT），直接采用強化學(xué)習(xí)機制，模型自己學(xué)會自我驗證、反思和長思維鏈，從而獲得更好的效果。
鄧亞峰總結(jié) DeepSeek 團隊獲得成功的三大原因：由 AI 算法系統(tǒng)成功經(jīng)驗的技術(shù)專家領(lǐng)銜，創(chuàng)始人梁文峰有堅定的技術(shù)信仰，持續(xù)在對的方向上不斷嘗試；有足夠的算力及對數(shù)據(jù)的重視；團隊極致的工程優(yōu)化。
鄧亞峰預(yù)測大預(yù)言模型的未來發(fā)展：基礎(chǔ)模型的推理能力將進一步增強；DeepSeek的開源將極大地促進應(yīng)用的普及和發(fā)展，特別是在 AI 搜索、AI 助手等領(lǐng)域；大模型的下一步是讓模型能自動完成任務(wù)。這一輪 AI 革命為什么影響深遠？鄧亞峰表示，關(guān)鍵是通用，技術(shù)統(tǒng)一和能力通用。他強調(diào)，模型架構(gòu)統(tǒng)一是未來趨勢。
最后，他從人類的角度探討 AI 帶來的影響。隨著 AI 的發(fā)展，教育和學(xué)習(xí)方式正在發(fā)生根本性的變化，這不僅影響下一代的學(xué)習(xí)模式，也讓我們反思自身在新時代中的價值與作用，人類需要重新定義自身的價值所在。鄧亞峰說，“我們非常幸運，既見證中國的蓬勃發(fā)展，也親歷 AI 技術(shù)的巨大飛躍?！?/strong>
騰訊云大數(shù)據(jù)+DeepSeek，共創(chuàng) Data 新生態(tài)
騰訊云大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)產(chǎn)品中心總經(jīng)理 程彬
騰訊云大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)產(chǎn)品中心總經(jīng)理 程彬在《跨越邊界：騰訊云大數(shù)據(jù)+DeepSeek 共創(chuàng) Data 新生態(tài)》的主題演講中，分享騰訊云大數(shù)據(jù)如何結(jié)合 DeepSeek 等大模型技術(shù)，創(chuàng)新打造 Data+AI 一體化平臺。
程彬介紹了以 DeepSeek 為代表的大模型對傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域帶來的三大變革與思考：如何使用AI技術(shù)來提升數(shù)據(jù)系統(tǒng)的效率、如何提升數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)學(xué)科學(xué)為代表的 Data+A鏈路的生產(chǎn)效率；如何使用已有的大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)production 級別的LLM應(yīng)用。
然而，當前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺在面對這些變化時遇到一些挑戰(zhàn)。例如，大數(shù)據(jù)和 AI 平臺是割裂的，基于兩套獨立系統(tǒng)建設(shè)的，因此企業(yè)需要不同的團隊來完成相關(guān)任務(wù)；大模型應(yīng)用對接困難，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的使用對象是人，AI Agent 難調(diào)用平臺分析能力；面向 SQL 專業(yè)用戶而生，限制數(shù)據(jù)平臺的服務(wù)范圍，想通過自然語言查詢獲取確定性信息面臨諸多挑戰(zhàn)；運維投入大，海量告警、監(jiān)控需要人力處理，大多數(shù)系統(tǒng)為傳統(tǒng) AIOps 設(shè)計，缺乏“自動駕駛”的能力。
針對上述挑戰(zhàn)，騰訊云大數(shù)據(jù)團隊提出構(gòu)建基于 AI 時代的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺的設(shè)想。該平臺旨在簡化用戶的使用界面，比如引入自然語言查詢技術(shù)，同時提供一體化平臺支持實時數(shù)據(jù)分析，并將數(shù)據(jù)從采集到分析再到模型訓(xùn)練和推理的過程整合起來。具體來說，下一代數(shù)據(jù)平臺涵蓋四大關(guān)鍵能力：一是集成 DataOps+MLOps+LLMOps 的一體化平臺；二是面向 Agent 的數(shù)據(jù)分析工具；三是支持自然語言查詢 NL2SQL；四是 AIOps 實現(xiàn)運維數(shù)據(jù)平臺的“自動駕駛”。
基于 DeepSeek 出色的多模態(tài)推理能力與性價比，它可以推動下一代數(shù)據(jù)平臺加速往數(shù)據(jù)智能演進。因此，騰訊云大數(shù)據(jù)+DeepSeek 構(gòu)建 Data+AI 一體化平臺。該平臺架構(gòu)分為四層：最底層為 Lakehouse 底座服務(wù)，第三層為基礎(chǔ)大模型服務(wù)，第二層為 Data+AI 一體化分析和訓(xùn)推；最上層為統(tǒng)一DataOps+MLOps+LLMOps 開發(fā)平臺。
基于以上理念和設(shè)計，騰訊云大數(shù)據(jù)在去年底推出新一代數(shù)據(jù)智能平臺TCHouse-X，擁有一體化架構(gòu)、易用、高性能、實時高效、智能化等優(yōu)勢。
DeepSeek 為 Data+AI 一體化平臺帶來哪些價值？程彬以智能自治、AI Search 和 NL2SQL 三個場景為例，詳細闡述 DeepSeek 所具備顯著的差異化優(yōu)勢：復(fù)雜任務(wù)推理能力出色，語義理解和意圖識別能力，推理成本低，強數(shù)學(xué)推理和代碼推理，更重要的是開源開放。程彬著重強調(diào)DeepSeek開源開放的重要性。他認為，一個好的平臺不應(yīng)該鎖定用戶，而是要讓用戶自由選擇。正因如此，騰訊云大數(shù)據(jù)平臺遵循開源開放的原則，希望為更多人提供一個易于上手的開發(fā)環(huán)境，無論是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工程師還是從事 AI 研究的專業(yè)人士，都能在這個平臺上輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和 AI 應(yīng)用的落地，共創(chuàng) Data+AI 新生態(tài)。
DeepSeek 發(fā)展啟示錄與未來展望
硅基流動聯(lián)合創(chuàng)始人、增長副總裁、騰訊云 TVP 楊攀
在本次大會上，硅基流動聯(lián)合創(chuàng)始人、增長副總裁、騰訊云TVP 楊攀帶來《聊聊 DeepSeek 的那些事兒：發(fā)展觀察與未來展望》的分享。他指出，大模型算力正在經(jīng)歷根本性轉(zhuǎn)變——從訓(xùn)練向推理傾斜，”訓(xùn)練在這個星球上所占用的 GPU 比重會越來越小，最后應(yīng)該大部分都放在推理上”。作為專注于大模型推理服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司，硅基流動在 DeepSeek 官網(wǎng)癱瘓期間承接了大量用戶流量，親歷了這一變革。
楊攀表示，“DeepSeek 的歷史意義在于認知上的破圈，讓所有企業(yè)都意識到可以低成本的擁有一個自己的模型，當模型成本趨近于零的時候，帶來下一波應(yīng)用和算力的爆發(fā)?！?/strong>楊攀以“杰文斯悖論”來分析 DeepSeek 帶來的影響。具體來說，成本每下降十倍就會催生百倍千倍市場——看似 DeepSeek 降低了算力需求，實則是用推理成本重構(gòu)打開了千萬級新場景。
關(guān)于 DeepSeek 的商業(yè)應(yīng)用，楊攀提出了三個明確方向：一是 AI 編碼，企業(yè)大量采購用于內(nèi)部員工提效；二是 AI 搜索，不僅整合結(jié)果還形成深度分析；三是 Agent 能力提升，隨著 Reasoning 能力增強，復(fù)雜工作流可被簡化甚至直接內(nèi)化到模型中。關(guān)于中國 AI 應(yīng)用出海，楊攀指出兩條明確路徑：一是以低成本復(fù)制已被硅谷驗證的產(chǎn)品；二是專注發(fā)展 AI 工具本身。他同時坦言，目前將 AI 融入既有業(yè)務(wù)的商業(yè)價值仍不明朗，真正有收益的往往是專門針對 AI 的新工具和應(yīng)用。
他同時提出隨著模型能力提升，可能從”模型作為能力”轉(zhuǎn)變?yōu)?#8221;模型本身成為終極產(chǎn)品”：”隨著R1推出以后，我越來越覺得終極的AGI或ASI，它有可能本身就變成一個產(chǎn)品，這個產(chǎn)品不是你手機里裝的APP，本身它就具有完整的功能，能解決問題，能做事，正在往這個方向發(fā)展。”
最后，楊攀總結(jié)道：”如果有一個技術(shù)誕生出來，整個產(chǎn)業(yè)迅速達成共識，意味著它已經(jīng)形成了事實上的標準。標準形成后，產(chǎn)業(yè)整體成本會大幅降低，因為降低了溝通成本、協(xié)作成本、接口成本和認知成本。”他強調(diào)，企業(yè)越早對齊 DeepSeek 這樣的新標準，越能享受到產(chǎn)業(yè)紅利，這是每個企業(yè)需要深刻思考的問題。
DeepSeek 時代的 AI 投研變革：機遇、挑戰(zhàn)與實踐
熵簡科技聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云 TVP 李漁
熵簡科技聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云 TVP 李漁進行《DeepSeek 時代的 AI 投研機遇、挑戰(zhàn)與落地實踐》的主題分享。
李漁認為，DeepSeek 團隊的核心優(yōu)勢之一在于基礎(chǔ)設(shè)施層面的極致優(yōu)化。例如，使用 FP8 混合精度訓(xùn)練、MLA 架構(gòu)以及GRPO算法，這些改進顯著降低計算開銷和顯存消耗。通過這些優(yōu)化，DeepSeek 能在 60 多天內(nèi)完成 V3 版基座模型的訓(xùn)練，成本為 600 萬美元，相比同等規(guī)模的Llama 模型節(jié)省約 20 倍的成本。此外，DeepSeek 通過純強化學(xué)習(xí)的方式實現(xiàn)自我提升的能力，這在業(yè)界是一個重要的里程碑。DeepSeek 的成功表明，在偏通用場景下，關(guān)鍵在于為模型提供更廣闊的探索空間和更明確的反饋信號，使其能持續(xù)自我提升。這一技術(shù)路線 DeepSeek 在 2025 年繼續(xù)推進，包括后續(xù) R2 和 R3 的工作。
接著，李漁分享熵簡科技在 AI 投研的場景探索。2018年，熵簡科技開始探索構(gòu)建智能投研體系，旨在構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)和AI的全天候自動化投資研究系統(tǒng)。其智能投研體系架構(gòu)包括海量外部數(shù)據(jù)和私有數(shù)據(jù)的接入與治理，并通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺處理后，利用AI邏輯實現(xiàn)投資信號挖掘和最終執(zhí)行。
熵簡的技術(shù)路線分為 L1 到 L5，當前正處于從 L2 向 L3 過渡階段。L2 階段的大模型可以實現(xiàn)部分投資研究過程的自動串聯(lián)，但無法做出最終決策；L3 階段預(yù)計在未來一兩年內(nèi)實現(xiàn)特定市場的端到端投資決策。具體應(yīng)用場景包括數(shù)據(jù)層的海量數(shù)據(jù)接入及治理工作，覆蓋全球資本市場的一手資料；模型層采用大小模型配合的方式，結(jié)合 DeepSeek R1 開源基座和行業(yè)小模型，用于推理和生成任務(wù)；應(yīng)用端的AlphaEngine平臺提供了面向全球資本市場的 AI 工具，支持實時會議記錄、紀要生成AI深度研究等功能，提升分析師的工作效率。
技術(shù)創(chuàng)新方面，熵簡采用大模型代理層來負責編排和調(diào)度各種應(yīng)用，連接模型底座和數(shù)據(jù)底座，優(yōu)化推理鏈路。文本模型方面，早期針對金融文本進行增量訓(xùn)練，現(xiàn)已升級并集成DeepSeek-R1模型，提升有用性和用戶滿意度。語音識別方面，專業(yè)詞匯識別能力提升38%。向量化模型上，F(xiàn)inBERT模型已擴展至 640 億金融語料，廣泛應(yīng)用于金融機構(gòu)和學(xué)術(shù)研究團隊。
李漁表示，目前有一個初步結(jié)論，即對于資管機構(gòu)而言，AI 已成為其超額收益的重要來源。隨著DeepSeek-R1 等模型的發(fā)展，它們接近專業(yè)分析師的水平，這種能力仍在不斷增強。未來幾年內(nèi)，這些模型的能力將會越來越強，進一步提升超額收益的可能性。
最后，李漁表示，AI 技術(shù)發(fā)展日新月異，當下我們正在經(jīng)歷一場持續(xù)至少 20 年以上的生產(chǎn)力大變革，并且是全行業(yè)的。只要真心想?yún)⑴c，任何時候開始都是最好的時機。從投資角度來類比，一旦確定某個趨勢具有確定性，買入點并不那么重要，關(guān)鍵是能“上車”。
頭腦風暴，開放論道
TVP AI 創(chuàng)變研討會以注重交流互動為特色，特別設(shè)計開放式的頭腦風暴環(huán)節(jié)作為本次活動的壓軸部分。在這一環(huán)節(jié)中，數(shù)十位 AI 專家被分為十個小組，圍繞主持人鮑捷提出的五個關(guān)于DeepSeek 的熱點問題展開討論。每相鄰的兩個小組聚焦同一話題，分別從正反兩方的角度深入探討PK，激發(fā)思維碰撞。各小組代表隨后進行總結(jié)發(fā)言，分享討論成果?，F(xiàn)場氣氛熱烈，專家們見解獨到、妙語連珠，為AI創(chuàng)新帶來新的靈感與思路。
話題一：企業(yè)部署DeepSeek是否需要建立行業(yè)專屬的數(shù)據(jù)壁壘？
碳硅智慧聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云 TVP 鄧亞峰
來自第一組的發(fā)言代表，碳硅智慧聯(lián)合創(chuàng)始人、騰訊云 TVP 鄧亞峰表示，企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)分為業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層和模型能力層，其中模型能力又分為通用能力和差異化能力。其中，通用模型能力如 DeepSeek 等提供行業(yè)紅利，可以直接利用，無需自行開發(fā)。若要實現(xiàn)差異化競爭，則需專注于小模型層面進行差異化設(shè)計。
鄧亞峰小組有以下觀點：一是通用模型能力是基礎(chǔ)模型公司要做的工作，其投入成本高，對于業(yè)務(wù)型企業(yè)而言，無需在里邊過多投入；二是除了業(yè)務(wù)層的產(chǎn)品體驗優(yōu)勢外，企業(yè)的差異化主要通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建來實現(xiàn)的；三是由于AI技術(shù)是動態(tài)發(fā)展的，持續(xù)的數(shù)據(jù)迭代對于提升系統(tǒng)的AI能力至關(guān)重要。四是除了數(shù)據(jù)壁壘外，企業(yè)在業(yè)務(wù)上也應(yīng)尋求差異化或壁壘，以確保競爭力。
彩食鮮 CTO、騰訊云 TVP 喬新亮
針對以上發(fā)言，第二組持反方觀點，彩食鮮 CTO、騰訊云 TVP 喬新亮表示，一是通用模型能力不應(yīng)僅由基礎(chǔ)模型公司承擔，而應(yīng)通過開源開放的方式共享，如DeepSeek所示，開源開放更有助于社會進步。二是針對通過數(shù)據(jù)構(gòu)建差異化壁壘的觀點，業(yè)務(wù)本身也能建立壁壘，但實際操作中難度較大且與數(shù)據(jù)壁壘無關(guān)。他還強調(diào)，企業(yè)在追求差異化價值時，需要關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，因為數(shù)據(jù)質(zhì)量差往往是業(yè)務(wù)執(zhí)行不佳的結(jié)果。最后他提出，要做好人工智能必須先做好數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
話題二：金融、制造、醫(yī)療行業(yè)中挑選一個行業(yè)，如何落地DeepSeek智能客服平臺？
騰訊云TVP 蔣錦鵬
發(fā)言代表騰訊云 TVP 蔣錦鵬表示，我們重點探討在醫(yī)療領(lǐng)域如何落地 AI 應(yīng)用，如何通過 AI 客服提升患者體驗。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計覆蓋患者就診的診前、診中和診后全過程，包括預(yù)問診、導(dǎo)診、檢驗、檢查、解讀及康復(fù)指導(dǎo)等場景。為了實現(xiàn)這一目標，我們設(shè)計一個基于DeepSeek的系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅包含一個支持語音交互的Chat BOT，還需要與醫(yī)院的HIS（醫(yī)院信息系統(tǒng)）和EMR（電子病歷系統(tǒng)）打通，以獲取患者的詳細信息并提供個性化建議。此外，系統(tǒng)還需具備與真實世界交互的能力，如自動掛號等功能，確保流程的完整性和實用性。
然而，醫(yī)療行業(yè)的保守性和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題為 AI 的應(yīng)用帶來諸多挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫如 EMR 和 HIS 的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，難以直接用于 AI 分析。其次，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識庫需要從大量的文獻、指南和臨床路徑中提取并結(jié)構(gòu)化，才能被 AI 理解并應(yīng)用于實際場景。此外，AI 的幻覺問題在醫(yī)療行業(yè)尤為重要，任何錯誤的指導(dǎo)都可能對患者健康產(chǎn)生嚴重影響，因此必須確保所有建議都有臨床循證的支持，并通過人類專家的校驗來保證安全性。他強調(diào)，在證明 AI 價值時，不應(yīng)僅著眼于替代現(xiàn)有業(yè)務(wù)人員的存量市場，而應(yīng)關(guān)注提升用戶滿意度和增加服務(wù)使用量的增量市場，這才是 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域更大的價值所在。
話題三：在互聯(lián)網(wǎng)巨頭、垂直AI企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型中各選擇一家公司作為研究對象，討論其在DeepSeek布局中的三大核心優(yōu)勢和三大劣勢。預(yù)測未來三年內(nèi)哪一類玩家最有可能在DeepSeek應(yīng)用領(lǐng)域取得成功，并分析其發(fā)展趨勢。
智鶴科技首席科學(xué)家、騰訊云 TVP 王曄
智鶴科技首席科學(xué)家、騰訊云 TVP 王曄代表發(fā)言，他們選擇了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)作為研究對象，特別是像騰訊這樣的企業(yè)，具有以下顯著優(yōu)勢：第一，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)量最大且增量持續(xù)，遠超傳統(tǒng)行業(yè)，這使得其在AI應(yīng)用上更具潛力，能基于DeepSeek不斷訓(xùn)練出更強大的模型。第二，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)匯聚大量頂尖人才，隨著DeepSeek的發(fā)展，人才的價值被進一步放大。第三，互聯(lián)網(wǎng)公司在數(shù)字技術(shù)積累方面更為深厚，最大化發(fā)揮大模型的商業(yè)價值。然而，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也存在劣勢，由于它太通用了，在垂直領(lǐng)域缺乏數(shù)據(jù)壁壘，這反而促使它們通過激烈的競爭來彌補不足?；ヂ?lián)網(wǎng)公司面臨資本市場壓力，可能會影響其長期戰(zhàn)略方向，不像 DeepSeek 那樣能在無資本壓力下專注于學(xué)術(shù)研究和追求 AGI 成就。
話題四：結(jié)合技術(shù)成熟度、商業(yè)價值、市場規(guī)模、實施難度，談?wù)?DeepSeek 最具落地潛力的五大企業(yè)級應(yīng)用場合。
立購在線CTO、騰訊云架構(gòu)師同盟名人堂專家 閆國旗
小組代表立購在線 CTO、騰訊云架構(gòu)師同盟名人堂專家 閆國旗表示，我們基于 DeepSeek 對未來場景的深度預(yù)測分析進行深入探討，發(fā)現(xiàn)很多場景更側(cè)重于當下企業(yè)的的發(fā)展現(xiàn)狀。各組員結(jié)合自身所在行業(yè)和經(jīng)驗，從各個場景的跨行業(yè)適用性、落地可行性和商業(yè)回報率聚焦出在線客服、企業(yè)知識庫、AI編程、智能營銷和銷售管理五大核心場景。
數(shù)據(jù)質(zhì)量與算力支持是AI落地的關(guān)鍵因素。企業(yè)落地 AI 應(yīng)用需要針對自身的需求特點進行模型的訓(xùn)練或微調(diào)。避免因為數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，導(dǎo)致模型得不到預(yù)期的落地效果。算力部署方面，企業(yè)可根據(jù)自身需求選擇私有部署或MaaS云服務(wù)。隨著 DeepSeek 技術(shù)迭代，本地化部署成本持續(xù)降低，在滿足數(shù)據(jù)合規(guī)的同時有效控制企業(yè)投入。此外，需持續(xù)關(guān)注法規(guī)完善對AI應(yīng)用提出的新要求。
他強調(diào)”與其追逐技術(shù)空想，不如深耕落地價值。” 通過場景驅(qū)動實現(xiàn) AI 技術(shù)與業(yè)務(wù)需求的深度耦合，確保技術(shù)投入能快速轉(zhuǎn)化為實際商業(yè)價值與社會價值。這一務(wù)實策略既符合當前技術(shù)發(fā)展階段，也為企業(yè)在不確定環(huán)境中建立可持續(xù)的競爭優(yōu)勢提供有效路徑。
話題五：DeepSeek如何變革行業(yè)與就業(yè)崗位，五年之內(nèi)哪些行業(yè)和崗位會受到DeepSeek的沖擊或利好？
軟通動力研發(fā)總監(jiān)、騰訊云架構(gòu)師同盟名人堂專家 鮑丹
小組代表軟通動力研發(fā)總監(jiān)、騰訊云架構(gòu)師同盟名人堂專家 鮑丹說，隨著大模型的發(fā)展，許多傳統(tǒng)崗位正在經(jīng)歷變革。初級投研顧問、初級醫(yī)生、法務(wù)助理、客服、流水線操作員等重復(fù)性腦力勞動崗位需求量正在減少。這些崗位的工作可以被 AI 替代，例如審計助理、合同審查和翻譯等任務(wù)可通過 AI 更高效地完成。然而，新的職業(yè)機會也在出現(xiàn)，比如模型部署與微調(diào)專家、垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)專家及數(shù)據(jù)倫理治理師等。
在崗位進化方面，強依賴于 AI 提效的崗位更容易被替代，那些需要高度人際互動的崗位則較難被替代。例如銷售和復(fù)雜決策者仍需人類獨特的社交技能和背景知識來做出準確判斷，則不容易被替代。此外，教師和研發(fā)人員雖然面臨 AI 帶來的挑戰(zhàn)，但如果能掌握并運用 AI 工具，則能顯著提升工作效率和質(zhì)量。
結(jié)語
在精彩的觀點 PK 討論下，本次「DeepSeek從熱潮到應(yīng)用」TVP AI 創(chuàng)變研討會圓滿落幕。通過今天的交流與探討，各位專家?guī)椭覀兪崂鞤eepSeek技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，分析熱潮背后的邏輯與創(chuàng)新，更重要的是探索 AI 落地實踐，為我們帶來許多啟發(fā)與思考。
TVP AI 創(chuàng)變研討會，是為 TVP 等技術(shù)管理者、AI 創(chuàng)業(yè)者打造的專屬交流活動，旨在聚焦 AI 前沿，通過系列專題研討，共同探索 AI 變革浪潮下的創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新機遇。未來，TVP AI 創(chuàng)變研討會將走進更多城市，期待與您見面。
TVP，即騰訊云最具價值專家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊云授予云計算領(lǐng)域技術(shù)專家的一個獎項。TVP 致力打造與行業(yè)技術(shù)專家的交流平臺，促進騰訊云與技術(shù)專家和用戶之間的有效溝通，從而構(gòu)建云計算技術(shù)生態(tài)，實現(xiàn)“用科技影響世界”的美好愿景。
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