DeepSeek的问世，如同一股强劲的飓风，席卷了整个AI大模型产业链，以其低成本、高性能及强大的开源特性，彻底颠覆了传统的AI发展逻辑。它让人们意识到，AI技术的进步并不一定要依赖于无尽的算力堆砌，而是可以通过更加高效、经济的方式实现。
DeepSeek R1的火爆，让各行各业对AI建设的共识达到了前所未有的高度。原本因技术不确定性而持观望态度的企业，如今纷纷将AI建设提上了战略日程。资源的重新配置、研发预算的倾斜、跨部门协作机制的建立，以及对长期技术投入的容忍度提升，都标志着AI项目正在从边缘试点向核心业务渗透，形成了一种全新的“技术驱动战略”决策逻辑。
在DeepSeek的推动下，用户的AI建设路线图也迎来了重塑。一个典型的AI建设项目，从规划到落地，需要经历多个关键步骤。而DeepSeek的出现，让这些步骤变得更加清晰、高效。
首先，将DeepSeek提升为战略级目标，确保AI的建设与企业的整体战略目标紧密相连。DeepSeek大模型的突破性进展，不仅提高了AI的适用场景，还使其能够模拟人类专家级的逻辑推演过程，展现出极高的逻辑严密性。这种能力使得AI能够处理非结构化信息交织的模糊性场景，打破了“AI仅适用于标准化场景”的固有认知。
在明确了战略目标后，接下来需要评估现状，了解AI的落地成熟度。这包括战略与场景的匹配度、数据就绪度、团队能力和资源就绪度等多个方面。DeepSeek的优异性能，降低了工程化团队的要求，使得AI项目落地更加容易。同时，随着DeepSeek的规模化应用，AI行业重心从训练转向推理，未来推理算力的消耗和供给将会极大增加，为用户在算力选择方面提供了更多便利。
在选择DeepSeek应用场景时，企业需要围绕降本增效、提升体验和模式创新三个方面来展开。DeepSeek的应用场景广泛，但需要确保与战略目标的匹配度，并考虑技术支撑和数据、算力等基础设施的条件。目前，开源路线已得到极大发展，DeepSeek生态的快速形成和规模化扩张，为用户提供了更多选择。
选定场景后，企业需要对特定场景进行初步可行性判断。这需要业务、技术和工程角色的共同参与。DeepSeek的优异性能和便利性，使得场景验证变得更加容易。业务团队可以直接进行场景验证，技术部门则重点关注基础模型的能力，而工程角度则考虑如何降低Prompt设计的复杂程度。
在确定初步可行后，企业需要准备大模型落地所需资源。这包括与建设场景相匹配的数据、算力、开发工具和团队。DeepSeek的出现，降低了数据准备和算力需求的门槛，使得更多中小企业能够直接应用大模型。同时，开发工具的选择也变得更加丰富和灵活。
在实施阶段，企业需要分阶段进行。首先，选择最简单、最容易做出效果的场景去建设，如基于DeepSeek模型的RAG应用。这些应用正成为各行业智能化转型的关键突破口。通过小步快跑的方式，企业可以在短时间内看到明显的效率提升，为后续更复杂的AI应用奠定基础。同时，需要建立知识更新闭环，持续优化检索策略和生成质量。
随着第一阶段的成功，企业需要深入到核心业务场景去解决复杂的场景问题。这个阶段的特点是复杂度更高，需要借助小模型、智能体等来协作完成。而持续优化则是确保AI模型效果持续稳定的关键。企业需要不断采集、反馈、优化数据，形成数据闭环，来持续对场景做提效。
最终，AI将大量融入到关键业务链条中，深入核心业务。如制造业的研产供销服等环节，都可以通过AI技术实现智能化升级。这将极大地提高企业的生产效率和竞争力。
在评估阶段，企业需要对大模型项目建设进行综合评估，包括项目业务价值、用户体验、成本效益、模型性能与合规性、安全性等多个维度。通过建立持续的监控与反馈机制，优化运营成本，分析模型的扩展潜力，并结合未来发展战略，确保大模型项目的成功和长期价值。
在持续运营阶段，企业需要坚持长期在数据和场景方面的运营深耕，构建持续竞争优势。这包括整合多源数据、设置模型效果评估标准、收集线上/线下反馈数据、关键指标监控以及明确实施微调优化的准入标准等。同时，场景运营的精细化也是关键，需要发动各个业务部门梳理业务场景、做价值度评估、建立业务部门和AI团队的场景对接机制以及效果评估机制等。
在这场由DeepSeek引发的智能化浪潮中，深信服将助力用户更顺利地实现AI+云化升级，共同迎接数字化转型的新时代。
