DeepSeek自 2025 年 1 月上线以来，便如一颗璀璨的新星在全球 AI 领域迅速崛起，在全球 140 个市场中占据移动应用下载量的首位。在如此大规模的AI大模型浪潮中，开源的DeepSeek凭借其强大的性能和创新技术迅速崛起，成为企业智能化转型的优选工具。它采用混合专家架构（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA），大幅降低了训练和推理成本，同时具备卓越的复杂问题处理能力，能够进行多步骤推理和深度思考。这种低成本与高性能的组合，极大地降低了AI技术的准入门槛，推动了AI在各行业的快速渗透和商业化落地。
然而，随着越来越多的企业接入DeepSeek，一个不容忽视问题逐渐显现：许多企业仅停留在“表面接入”阶段，未能将AI能力深度融入业务流程。不仅无法充分发挥DeepSeek的比较大价值，甚至可能让企业在智能化转型的道路上迷失方向。
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什么是“表面接入”？
“表面接入”是指企业虽然接入了DeepSeek，但仅将其作为工具使用，而没有与核心业务进行深度融合。以下是几种常见的接入形式：
1. 个人直接使用平台功能
个人直接使用平台功能，通过DeepSeek官网或集成工具，以个人身份使用通用AI服务。这种方式轻量便捷，适合小公司或个人快速体验AI工具，提升工作效率。这种模式仅作为个人辅助工具，且难以与企业核心业务深度融合，难以满足企业级需求。
2. 仅通过API调用
企业通过访问大模型厂商，简单地将DeepSeek的API接口接入对话中，没有进行深度定制或优化，导致AI能力无法与业务场景紧密结合。这种方式虽然快速，但无法解决复杂业务问题，也无法为企业带来长期竞争力。
3. 单纯的私有化部署
企业仅将DeepSeek开源模型部署在本地服务器上，但未与核心业务数据融合，导致无法有效应用。此外，私有化部署初期硬件投入和部署成本上相对较高，如果不能带来显著的综合价值，就无法发挥私有化的长期使用效率和综合效益的优势。
4. 云服务商间接部署
通过云服务商快速部署DeepSeek虽然便捷，但牺牲了自主可控性。长期高负载使用时，费用较高，且数据安全和服务质量受云服务商的影响，存在潜在风险。
这种“表面接入”虽然能够快速实现AI能力的落地，但无法从根本上优化企业的工作流程和业务模式，也无法为企业带来长期的竞争力。
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修炼AI「内功」：DeepSeek价值比较大化的三阶法则
要真正发挥DeepSeek的价值，企业需要将AI能力深度融合到核心业务流程中，才能真正建立企业的长期竞争力。
首先阶：构建「企业智能大脑」
●企业应结合自身业务需求和私有数据，构建企业专属的大模型，而不只是使用DeepSeek通用模型的能力。这样不仅能够提升模型与对业务的理解，还能建立起企业差异化的竞争力。
●方法论：
✅ 建立企业数据湖与实时更新机制，确保数据的及时性和准确性。
✅ 利用DeepSeek-R1 进行知识蒸馏与向量化，提高模型的训练效率和性能。
✅ 设计动态权重分配策略，实现业务场景自适应，使模型能够根据不同的业务需求自动调整。
第二阶：AI与业务流程的「毛细血管级融合」
Agent平台是有效保障基于deepSeek的智能应用快速落地的关键工具。通过对业务流程的分析、拆解，Agent的设计和快速构建，来实现deepSeek与业务流程深度融合的智能应用。而Agent平台具备零代码开发、任务自主性规划、可视化编排、多模型支持、知识库管理、自定义插件和工作流自动化等特性，使得非技术人员也能轻松上手。这种方式不仅提升了模型的适应性和灵活性，还能确保企业在业务快速变化时，能够及时调整和优化AI应用，实现智能化进程的持续演进。
●制造业实战：将DeepSeek嵌入设备运维系统，实现：
✅ 实时传感器数据→故障预测（准确率92%）
✅ 维修工单→智能派单（效率提升300%）
✅ 备件库存→动态补货决策（周转率提升55%）
●关键动作：
✅ 业务流程拆解至最小决策单元；
✅ 设计Agent矩阵（数据采集Agent、决策Agent、执行反馈Agent，实现全流程的智能化管理）；
✅ 建立AI价值映射体系（如「生产线停机成本」）；
第三阶：构建「进化型AI应用」
数据会不断积累，知识也会随着时间更新。进化型AI应用需要适应这些变化，构建具备"代谢"能力的AI模型和系统。
●某银行案例：基于DeepSeek构建信贷风控系统后，持续通过：
✅ 用户还款行为数据回流→模型周期微调；
✅ 宏观经济指标接入→风险预测模块动态加权；
✅ 监管政策解读→合规校验规则自动更新；
✅ 实现风控模型F1 的提升；
●技术支撑：
✅ DeepSeek FlashMLA技术实现低资源消耗持续训练；
✅微调成本控制在传统方案的17%以内；
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拒绝「假转型」：企业必须算清的三本账
1. 安全账：数据主权即商业主权
DeepSeek私有化方案为企业提供了更强的数据安全保障，而且从长期价值来看，私有化具备无可比拟的成本效益。企业可以完全掌控数据的存储和处理过程，同时，基于企业核心数据资产的私有化解决方案能够更好地满足企业的个性化需求，提供更具针对性和安全性的AI应用，从而在智能化转型中占据主动地位。
2.效率账：从「单点提效」到「流程重构」。
AI 的单点提效主要体现在对特定业务环节的优化上，比如在客户服务领域，智能客服的应用显著提升了服务效率。流程重构则是对企业业务流程进行根本性的再思考和彻底性的再设计，基于deepSeek强大的模型能力和有效搭建智能体的Agent平台，可以帮助企业更快实现DeepSeek与业务流程的全方位融合，达到“单点提效”到“流程重构”的转变。
3. 进化账：AI驱动的持续成长
采用深度融合策略的企业呈现典型特征，模型迭代速度可提升数倍，新应用探索落地周期可以缩短40%-65%。这种持续演进的能力避免了AI能力的“固化”，使企业能够在智能化转型中保持领先地位。
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结语
在智能化转型的浪潮中，DeepSeek为企业提供了强大的AI能力，但企业不能仅仅停留在“表面接入”或者“单点接入”的阶段。通过私域数据的有效应用、与业务流程的深度融合并持续进化，企业才能真正发挥DeepSeek的比较大价值，实现从技术接入到业务赋能的转变。
企业必须认识到，AI 不仅是一种工具，更是一种战略资源。只有将 AI 能力深度融入核心业务，构建“企业智能大脑”，实现“毛细血管级融合”，并打造“进化型 AI 应用”，企业才能在智能化转型的道路上行稳致远。
卓世科技
卓世科技成立于 2018 年底，公司一直秉持“AI∙普惠”的理念，深耕“AItoB”赋能产业数智化，以自研AI大模型“璇玑玉衡”（国家网信办首批备案大模型）为核心，深度打造MaaS和Agent双引擎平台，全场景AI大模型覆盖医疗健康、政务企服、文教传媒和工业制造等领域，深度聚焦医疗健康行业模型产品及应用，推动中国医疗健康产业数字化转型。公司荣誉方面， 2024 年 9 月获得专精特新“小巨人”企业称号。技术成果方面，到 2024 年底，公司累计拥有 100 多项产品技术专利。