在企业智能化转型的浪潮中，以DeepSeek、Manus为代表的AI大模型凭借颠覆性技术突破与场景化应用创新强势破圈，不仅引发科技界与产业界的共振效应，更为千行百业的数字化转型开辟了"认知重构-范式跃迁-价值重塑"的全新演进路径。究其本质，大模型技术爆发其实是"基础模型能力跃迁"与"行业Know-How深度融合"的化学反应，催生出"技术赋能-场景反哺"的良性生态循环。
为系统地解构大模型技术演进规律与产业落地密码，ITPUB重磅推出DeepSeek深度策划专题，旨在通过对不同专家的深度访谈，还原大模型应用的真实现状，为读者全面、客观地了解大模型带来更具启发性的思考和借鉴作用。
本期，我们有幸采访了有云数智副总裁赵智龙，他从技术与应用"双轮驱动"视角深度剖析了大模型的进化逻辑。
▲ 有云数智副总裁 赵智龙
当DeepSeek以“技术黑马”形象在全球AI赛道掀起惊涛骇浪，舆论场中却悄然浮现两极分化的镜像。一边是“技术乌托邦”式的狂热追捧，将国产大模型推上“颠覆西方霸权”的神坛；另一边则是“技术路径依赖”的惯性质疑，以“他山之玉”为唯一标尺丈量创新价值。这种非理性的二元对立，折射出一个关键信号，那就是AI产业从技术狂飙走向价值落地的关键转折点。事实上，真正的行业破壁者，既非参数堆砌的“暴力美学”产物，亦非孤芳自赏的“实验室玩具”，而是能将技术创新力、商业穿透力与生态协同力熔铸成“三棱镜”的体系化工程。
从“跟跑者”向“规则制定者”跃迁的背后
整体来看，DeepSeek的成功，确实让人惊喜，但更应该理性看待。正如有云数智副总裁赵智龙所言，当技术狂热逐渐退潮，我们更需要以“显微镜”视角解构其创新基因。
DeepSeek的诞生标志着人工智能进入推理时代，其首 创的纯强化学习范式以“零SFT预训练”颠覆传统训练逻辑，在数学推理、代码生成等高阶认知领域展现出堪比人类专家的“智能涌现”，外加32K超长上下文窗口与动态注意力机制，让模型首次具备“穿透复杂工业场景”的纵深理解力。
除了技术本身的创新，开源的产品策略也是其“快速出圈”的重要推动力。在开源开放模式下，DeepSeek可以提供多个系列模型，实现从7B到70B的全尺寸模型能力覆盖。从模型的实际水平来看，DeepSeek在多个基准测试中均超越同级别模型，32B模型性能接近GPT-3.5，代码能力也达到业界领先水平。这些数据背后，是算法效率、工程能力与场景洞察的“三重共振”，不仅说明中国大模型已具备 “即插即用”的智能化基座能力，更代表中国AI产业实现从“跟跑者”向“规则制定者”的全面跃迁。
更进一步的理解是，DeepSeek能在国际竞技场中“杀出一条血路”，凭的是“真本事”。从实际应用的角度来看，DeepSeek的出现，对企业级生成式AI的影响意义重大。一方面，降低了门槛。不仅提供开箱即用的模型部署方案、支持多种硬件平台和部署方式，还有完善的开发文档和示例，让企业更容易上手；另一方面，提升了性能。DeepSeek可以对企业级任务进行专项优化，并且支持私有化部署，确保数据安全，提供灵活的模型定制能力。
更重要的是，DeepSeek极大地优化了大模型的使用成本，这种开源大模型路径，能够以多规格模型能力满足不同预算需求，尤其是降低了推理性能对硬件的要求，让企业模型应用变得更实惠。
云平台为大模型带来技术上的补足
DeepSeek爆火之后，引发了“技术鲶鱼”效应，AWS、Azure、阿里云等头部云厂商竞相接入。
看似“打不过就加入”的行为背后，其实是“技术共生-市场共拓-生态共建”的产业级战略卡位，这场“双向奔赴”的深层逻辑是云厂商在AI竞技下半场的三重破局。在赵智龙看来，云平台接入DeepSeek，主要是出于技术互补、市场需求和生态建设的考虑。
首先，技术栈的“超维扩容”。云平台通过集成DeepSeek的纯强化学习架构与动态稀疏注意力机制，可快速补足自身在复杂推理、代码生成等高阶认知领域的短板，将技术护城河从“基础设施层”延伸至“模型智能层”。例如，某云厂商在接入DeepSeek后，其智能客服系统的多轮对话准确率大幅提升，首次实现与人类专家级应答的“拟真度对齐”。
其次，客户价值的“降维重构”。面对企业客户对“开箱即用的AI生产力”的迫切需求，云平台通过预置DeepSeek的模型矩阵（7B-70B全尺寸覆盖）与行业解决方案（如：金融风控大模型、工业质检插件），可将传统“模型租赁”服务升级为“智能体工厂”模式。某制造业客户案例显示，其借助云平台DeepSeek私有化部署方案，将设备故障预测的模型训练周期以月计缩短到小时级别，硬件成本大幅降低。
其三，生态位的“升维竞争”。云厂商与DeepSeek的生态共建，本质是争夺AI时代的“标准定义权”。通过联合开发行业大模型、共建开发者社区、制定模型互操作规范，双方正加速构建从“模型即服务（MaaS）”到“智能体即服务（AaaS）”的产业新范式。可以预测，接入DeepSeek的云平台在AI开发者市场的份额将会大幅提升，远超之前水平。
用户视角的“破界思维”
在不同云平台的支持下，用户在部署大模型时有了多样化选择。通过公有云，用户能够快速启动和验证项目，凭借云本身具有的弹性扩展能力，成本也更可控；私有云部署，能保障数据安全，提供高度定制化的服务，性能也更稳定可控；混合部署，能让用户灵活调配资源，可根据场景需求选择合适的解决方案，找到更平滑的升级路径，以满足不同业务需求。可以说，不同部署和接入方式，带来的价值各有不同，用户可按需选择。
从DeepSeek实际落地的角度看，大模型部署需要考虑技术、业务等多方面因素。技术上，要关注API稳定性和性能，数据安全和隐私，技术栈兼容性，以及监控和运维能力。业务上，要评估成本效益，确保业务场景适配，保障用户体验，满足合规性要求。而在重要的部署路径上，需要先进行需求分析和评估，再试点验证和优化，然后全面部署和运维，最后持续优化和升级，确保项目顺利推进。
从生成式AI为业务赋能的角度考虑，企业应该有明确的发展规划和创新思路。技术上，持续优化模型性能，研发新架构，突破算法瓶颈，完善工具链；产品升级层面，应提供场景化解决方案，提升易用性，优化成本，加强生态建设；服务提升上，需完善技术支持体系，加强培训体系建设，深化伙伴合作，全方位推动企业业务发展。
结语
DeepSeek的快速出圈，不只是应用、算法、模型层面的技术突破，更是工程、体系化的创新，这一点已经达成业界共识。对于破局者而言，唯有以技术为锚点，在基础模型选择中平衡稳定性与前瞻性，在场景落地中构建安全与效率的双重护城河，方能在人工智能的洪流中站稳脚跟。而对于广大中型或者初创企业而言，将会以"价值深耕”为路径，通过垂直领域的认知壁垒构筑差异化竞争力，从而在同质化竞争中开辟蓝海。可以预测，在这个已进入"深水区"的万亿级市场，唯有那些既能驾驭技术、又深谙行业的参与者，方能在AI重构的进程中，抒写属于自己的范式革命。
