今天，在DeepSeek掀起的AI热潮中，人人都在为强大且智能的AI体验而兴奋、狂热。企业侧也掀起了一场接入热潮，纷纷开展DeepSeek的应用探索。

然而，可能大多数人都忽略了——尽管DeepSeek的高性价比和开源免费，已经大大降低了AI的使用门槛，也减轻了企业组织的成本负担。但这条应用之路走起来其实并没有那么轻快。

当DeepSeek深度应用到企业的核心生产系统以及组织内部的方方面面，大量的问题将会爆发出来：是否一个DeepSeek就足够了？未来是否会出现更强大的模型？届时如何替换或整合？现有的数据如何投喂给DeepSeek，甚至是下一个更强的模型？等等。

这些问题困扰着CTO们，特别是企业组织已经开始接入DeepSeek之后，他们更焦虑了。

从实验室到生产车间，企业AI应用共同的“痛”

目前，政务、金融、电力、煤矿、制造等多个行业的多家头部企业已公开宣称引入DeepSeek开展智能化应用。据统计，目前98家央企中已有超过40家开展DeepSeek应用。

翻看具体的应用场景，大多数都还集中在客服、办公、研发等通用场景，有部分头部企业开始拓展到核心场景。如何让DeepSeek全面地赋能企业生产全流程，让大模型真正“上岗”是大家接下来最关心的问题。

一、百模千态：多模型协同是必然，未来也会出现更创新的模型。

人类世界是一个复杂多元的世界，场景和问题也是复杂多变的，单一的模型无法满足所有场景的需求。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，这些都需要自然语言模型、机器视觉模型和预测模型才能完成。DeepSeek 在自然语言、科学计算等方面表现出色，但它不是万能的，更无法覆盖AI 应用的全部领域。

大部分政企在接入DeepSeek的同时，之前已部署使用的模型也会依然并行使用，尤其是目前工业领域应用比较多的机器视觉、预测等依然会发挥重要作用。从长远来看，模型技术的迭代更新会越来越快，这意味着未来一定会有新的模型或训练范式出现。

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，不会因某一特定模型的出现而被替代。

二、算力激增：算力需求不减反增，技术的演进需要强大的基础设施。

AI 技术的发展，尤其是深度学习模型的不断演进，对算力的需求呈指数级增长。从早期简单的神经网络到如今复杂的大规模预训练模型，每一次技术突破都依赖于强大的算力支持。

尽管DeepSeek通过算法优化将训练成本降低90%，但是也降低了算力门槛，刺激了更多行业拥抱AI。基于长期发展来看，不论是AI应用普及还是模型迭代更新都离不开算力的持续提升。

因此，算力需求的增长趋势不可阻挡，这是推动 AI 产业发展的重要物质基础，不会因个别技术或产品的出现而改变。

三、应用为王：深入行业场景，以系统化思维。

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。因此，在政企AI应用落地中，需要将通用模型和行业知识深度融合共同发挥作用，才能最大化发挥AI技术的价值。例如，在金融领域，AI技术的领先固然重要，但还需要结合分析客户的交易数据、信用记录、社交网络等多源数据，构建风险评估模型，才能精准判断客户的信用风险，决定是否批准贷款以及贷款额度、利率等，而这些都是目前的通用模型所做不到的。

在这个过程中，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。

首先，企业要明确自身业务目标，确定哪些业务环节可以借助大模型实现优化或创新。其次，在模型部署时，要考虑企业的 IT 基础设施、数据安全和隐私保护要求，选择合适的部署方式，如私有云、混合云或边缘部署。再者，需要高质量的行业数据，对大模型进行增训、微调，以匹配企业的实际场景。模型投入使用后，需要持续监测其性能，根据业务变化和用户反馈进行及时调整和优化。这一整套方法论是确保大模型在企业中发挥价值、实现可持续发展的保障，不会因新模型的出现而被颠覆。

综合来说，政企AI应用的难点和基本面并未改变，这也就决定了政企AI应用方向，牢牢把握基本盘，结合自身发展诉求和行业特性积极布局，实现稳健且可持续发展。

打通最后一公里：可持续演进的平台是核心

事实上，大模型的热点一直在变。从ChatGPT到DeepSeek，中间只是2年的时间，市场的C位就已经完成替换。在技术的发展路径中，变化是必然的，不确定性也是必然的。而对于大型政企而言，构建一个具备可持续演进能力的AI架构，作为应对未来变化的一大基本盘，是企业在 AI 领域实现稳健且可持续发展的必要条件。

一、稳定的AI开发平台。AI平台是下层的软硬件基础设施和上层的大模型之间联接的桥梁，其技术架构要收敛，要简单，要统一。AI平台向下需要结合云平台封装底层软硬件的复杂性，通过弹性资源调度解决算力效率，做好算力、模型和各类资源的调度和运营；向上需要支持来源多样的模型的快速适配，并且提供一系列工具链支持模型、数据、应用的一站式开发和部署，通过微调、评测、压缩、部署端到端标准化，让模型上线更快。

此外，AI平台还需要根据企业在不同时期和场景的需要，灵活选择公有云、私有云或是两者结合的多种部署模式。同时，对于有边缘业务需求的场景，需要提前规划云边协同的架构。

混合云是更为匹配的一种方案。以华为云提供的混合云方案华为云Stack为例，针对政企客户在不同阶段的不同AI需求，可以提供昇腾云服务、全栈混合云、边缘轻量化等多种部署模式供政企客户灵活选择。在探索应用初期，政企客户可以一键式使用华为云昇腾云服务快速开展应用试点尝鲜。等到了深入应用阶段，政企客户还可以有选择地将昇腾云上训练好的模型推送到本地中心云，基于华为云Stack提供的全栈云服务，结合客户本地私有数据进行模型的微调和增训，从而训练出更匹配自身业务诉求的专精模型。

如此一来，政企客户完全不需要迁移平台或是重构架构，就能顺畅地完成不同阶段的AI应用部署与尝试，高效实现企业的数智化转型升级。

二、标准化的落地范式。架构可演进还来自其对AI落地范式的理解与落实，往往一个平台越是具备标准化的落地范式越能有条不紊地解决好政企AI应用落地的各种问题，而这往往需要一系列的开发工具来支撑实现。

例如针对数据开发，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，能够有效地提高数据质量。基于这些高质量数据，才能对DeepSeek模型进行增训和微调，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。包括模型的增训、微调、边缘部署，并开展量化压缩和模型评估，帮助开发者了解模型的优缺点，进而进行针对性的优化。

还有应用开发环节，高效好用的应用开发框架可以帮助用户快速将训练好的模型集成到各种应用系统中，包括Prompt模板、预制插件、RAG等，实现分钟级AI应用创建。同时，可视化的界面设计功能，能够降低开发门槛，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、人才和经验的积累。架构的可演进除了技术能力外，还离不开其在人才和经验方面的沉淀。这是一种看似抽象，但实际依然有迹可循的能力。随着政企AI应用进程加速，这些能力正转化成为平台的不可替代的财富。

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。例如，通过建立内部知识库，定期组织经验分享会和技术交流活动，对企业内部的经验知识进行结构化管理，可以使得企业在面对新的大模型目时，能够快速借鉴以往的成功经验，少走弯路。

同时制定全面的 AI 人才培养计划，吸引和培养一批高素质的 AI 专业人才。明确 AI 人才的招聘标准、培养计划、成长通道等，同时，企业要营造良好的创新氛围，鼓励员工勇于尝试新技术、新方法，为员工提供实践和创新的平台，激发员工的创造力和潜力，打造一支具有强大竞争力的 AI 人才队伍。

结语

今天，DeepSeek引发的AI热潮，正在重新定义政企组织面向AI领域的机会与挑战。面对不断增长的算力需求和复杂多变的业务场景，企业不仅需要紧跟时代步伐，积极拥抱新模型、新技术，更要立足长远，从自身的实际情况和发展诉求出发，精心挑选正确的AI架构与演进路径。

这不仅仅是一次技术选型的过程，更是对企业战略眼光和执行能力的考验。只有选对一个稳定、可靠且具备灵活演进能力的AI平台，才能确保政企AI在大规模部署、应用开发、数据工程以及模型增训、微调等关键环节上取得成功，并以长期稳定的姿态应对持续变化的未来。

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