原標題：青島AI企業如何高效擁抱DeepSeek

青島日報/觀海新聞記者  孫 欣  周曉峰  楊 光

美國當地時間2月17日晚間，馬斯克旗下人工智能公司xAI發布了最新人工智能模型Grok 3。在這場直播發布中，DeepSeek成為屢次被提及的比較對象，以此展示Grok 3的性能。

前幾年，中國企業每每推出模型，都要和GPT-3.5、GPT-4比比。如今，Grok 3的“超越對象”成了DeepSeek，又一次印證了DeepSeek給全球人工智能行業帶來的擾動和震撼。

曾經，人工智能（AI）領域信奉“大力出奇跡”，即通過增加模型規模、數據量和計算資源，可以顯著提升模型性能。DeepSeek則闖出了一條發展人工智能的新路，以低成本、高效率的方式改寫了行業競爭法則，給全球人工智能界帶來新的啟示。

早在DeepSeek“出圈”之前，青島人工智能企業便開始關注這個“不走尋常路”的“新物種”，并在DeepSeek推理模型推出的第一時間積極擁抱，用以提升自家行業模型能力。

對青島人工智能企業來說，DeepSeek的到來將加速大模型在各行各業落地應用，給垂直領域行業大模型帶來新的利好。但與此同時，當前再強大的通用大模型對行業專業知識的理解仍有不足，大模型要在各行各業真正施展拳腳仍需“學習”更多專業知識，垂域大模型要做的還有很多。

AI行業迎來“安卓時刻”

沒有人會否認，DeepSeek是繼ChatGPT之后全球人工智能領域最“王炸”的產品。某種意義上，DeepSeek對于推動全球人工智能發展的意義要遠甚于ChatGPT。如果說ChatGPT的出現告訴了全世界大模型可以“有多強”，那DeepSeek的出現則告訴全世界最強的大模型絕非“可望而不可即”。

更低的算力成本和開源路線，是DeepSeek與ChatGPT最顯著的區別。也正是基于這兩點，DeepSeek掀起了對現有全球AI秩序的一次猛烈沖擊。

算法、算力、數據被稱為人工智能三要素。自ChatGPT引發全球大模型浪潮以來，算力的重要性不斷被推至高點。全球GPU龍頭英偉達的股價持續攀高、算力建設步伐不斷提速、大國芯片博弈加劇……全球圍繞算力的競爭日趨白熱化，算力儼然成為全球新一輪科技革命的制勝法寶。

DeepSeek的出現重構了AI行業這種以算力為焦點的競爭規則。從數據來看，通過多元專家混合的模型架構，DeepSeek V3版本的訓練成本為600萬美元，顯著低于此前海外主流大模型數千萬美元的成本量級。中國工程院院士、前中國科學院計算技術研究所所長李國杰將DeepSeek的創新描述為“既是技術上的重大突破，也是發展模式上的顛覆性創新”。在他看來，DeepSeek的崛起說明AI不再是簡單堆砌算力的暴力游戲，而是進入了以算法和模型架構優化為主，同時高度重視數據質量與規模、理性提高算力的新時期。

更低的成本意味著在一定程度上降低了擁抱大模型的門檻。“DeepSeek依托算法突破大幅降低了模型的算力需求，將極大提速大模型的產業化應用進程，已成為中國和中國企業贏得AI時代競爭的關鍵優勢。”海爾相關負責人稱。

該負責人表示，以家電行業為例，依托低成本人工智能技術，智能家電和家居產業有望突破制造業與生成式人工智能結合的局限性，催生基于垂域大模型賦能的新型智能制造產業，產生的家庭垂域大模型也可以促進智能家居及家用服務機器人同步發展。

選擇開源路線，則為技術的普及應用進一步降低了門檻，對全球加快構建大模型AI產業生態意義重大。這兩年，全球AI界一直有著開源和閉源技術路線之爭。Meta、阿里云等企業大模型更傾向于開源，ChatGPT則是閉源路線的代表。

“DeepSeek的成功，本質上是開源對閉源的成功。”專注“AI+教育”領域的青島羅博數碼科技有限公司董事長殷述軍表示，如果拿AI行業與移動互聯網做類比，可以說這是AI行業的“安卓時刻”，接下來行業一定會像2012年移動互聯網一樣，產生生態的大爆發。“在一些第三方平臺上，已經有數百個基于DeepSeek的智能體上線，我們正在迎來AI應用的寒武紀大爆發。”

2月14日，百度官方微信公眾號宣布，將于6月30日起正式開源下一代文心大模型。此前，百度一直堅持閉源技術路線。如今轉向開源，似乎也從側面印證了DeepSeek對全球大模型競爭所產生的影響。

種種跡象表明，DeepSeek是全球AI發展的又一個標志性時刻，大模型商業化落地有望提速。“2025年將是大模型在產業側應用的爆發年。”極視角聯合創始人陳碩表示。

擁抱從“接入”開始

DeepSeek火爆之后，青島人工智能相關企業紛紛第一時間接入DeepSeek。

根據DeepSeek提供的解釋，接入DeepSeek是指通過API、SDK或預訓練模型接口直接調用DeepSeek提供的現有服務或模型能力。接入DeepSeek意味著企業將DeepSeek的能力“嫁接”到自身的產品和服務上，以進一步提升服務能力。

從全球來看，微軟最早宣布將DeepSeek-R1模型添加到云平臺Azure AI Foundry，開發者可用于構建基于云的應用程序和服務。接著，AWS（亞馬遜云科技）、英偉達、AMD等公司相繼宣布在其AI服務平臺上部署DeepSeek-R1模型。

青島人工智能企業緊跟行業步伐。誕生于海爾生態的三翼鳥HomeGPT智慧家庭領域大模型、卡奧斯天智工業大模型平臺、海納云安全大模型、國創大模型等，均已引入了DeepSeek的能力，為智慧家庭、生產數字化、城市應急安全等場景賦能，進一步提升人工智能科技對場景的優化。以城市應急安全場景為例，海納云安全大模型通過與DeepSeek的深度融合，持續升級大模型的風險監測預警、復雜場景智能分析、預案匹配、問答交互等多重能力，監測準確率達95%以上，預案匹配準確率達90%以上，報警事件誤報率降低20%。

海信自研的星海大模型接入DeepSeek，在智慧生活和智慧城市領域為用戶帶來全新的智能交互體驗。目前，海信已通過DeepSeek“開源大模型+嵌入知識庫模型”雙引擎架構，搭建智能化交管安全法規知識庫問答系統，能夠快速精準檢索知識片段。

青島羅博科技已將DeepSeek接入了其自主研發的全球首款紙屏融合學練機產品。該產品融合手寫、語音和視覺的多模態交互，可以實現手寫輸入識別、智能問答對話、手寫解題、單詞卡片等功能。目前，包括DeepSeek在內的AI能力已在備課、批改、課堂評價和個性化輔導等場景得到應用。

DeepSeek開源發布后，青島聯通第一時間進行了模型的本地化部署，已經基于DeepSeek開發并上線了多個大模型智能體應用，有效賦能內部營銷、客服、財務、管理等多個環節。青島聯通人工智能及算力首席專家夏培勇介紹，運營商全面接入DeepSeek，基于多元化算力，用戶可按需靈活、快速搭建DeepSeek推理和微調環境。同時基于運營商龐大的客戶基礎和豐富的應用場景，DeepSeek可以快速滲透到更多行業和領域。

“接入”只是開始。青島人工智能企業大多聚焦于垂直細分領域，依托DeepSeek開發或改善提升垂域模型則是青島人工智能企業的“進階選項”。

創新奇智是國內聚焦“AI+制造”領域的企業。早在蛇年春節DeepSeek出圈前，創新奇智就已關注到DeepSeek所采用的新架構，以及它在推理方面的強大能力。“準確率和計算性能都讓人印象深刻。”創新奇智相關負責人如是說。

2月12日，創新奇智宣布旗下AInnoGC工業大模型已經完成了DeepSeek-R1蒸餾AInno-75B技術適配。通過蒸餾DeepSeek-R1，AInno-75B的推理能力顯著提升，同時保持了AInno-75B模型對工業知識深入理解和低成本私有化部署的優勢。這意味著AInno-75B能夠在更廣泛的工業環境中實現部署應用，滿足不同規模企業的需求。

“DeepSeek-R1的強項在于推理能力，創新奇智AInnoGC工業大模型的強項在于工業專業知識。對DeepSeek-R1進行蒸餾可以理解為老師教學生。先讓這位通識老師回答一遍工業專業問題，形成一個范本后再讓我們的工業大模型去學習老師是怎么回答問題的，以此提升工業大模型的思考能力。”創新奇智相關負責人表示，尤其是在知識管理類、數據管理類的應用上，下一個版本的AInnoGC會表現出更加明顯的性能提升，以此促進工業制造企業進一步提升效率。

“專業”仍是稀缺能力

盡管DeepSeek十分強大，但對專注于垂直細分領域的人工智能企業來說，要真正將DeepSeek帶來的行業利好轉化為商業落地前景，“專業”能力仍是要持續精進的核心競爭力。

海納云安全大模型相關負責人介紹，盡管DeepSeek在多個領域展示了其卓越的性能，但在與應急管理結合時仍然面臨一些難點，如算法場景適配，應急場景復雜多樣等。這就要求模型兼具靈活性和準確性，此外，應急行業很多政策標準文件更新頻率快，需要模型具備快速迭代和學習的能力。

殷述軍也表達了類似的觀點。“DeepSeek目前還不支持多模態，因此在涉及教學評價的多模態分析上，還需要自己搭建相應的技術框架。”殷述軍說，另外，和其他通用大模型一樣，DeepSeek也存在幻覺問題，導致它無法直接用于教學，需要進行模型的微調和訓練，同時結合知識圖譜盡量將幻覺降到最低。

今年，羅博科技將基于DeepSeek等開源模型蒸餾訓練特定領域的專家模型，在端側實現更好的效果和更低的成本；同時，以自研大模型為基礎，結合其他三方模型，為前端業務提供更好更穩定的AI基礎能力。

如果將DeepSeek等通用大模型比喻為一個知識面廣博的“通才”，那垂直領域行業大模型則為精通某一具體行業的“專才”。從“通才”到“專才”，很多時候并非通過簡單地調改幾個參數或增加行業數據來實現的。將“通才”的能力為我所用，開發更優秀的“專才”是未來垂域模型的重要發力方向，也是垂域模型的重要核心競爭力所在。

“除了對DeepSeek-R1進行蒸餾之外，DeepSeek對強化學習算法的使用也給了我們巨大的啟發。未來將更多利用這一算法不斷提升AInnoGC工業大模型的能力。”創新奇智相關負責人表示，AInnoGC工業大模型并非依托某一開源大模型簡單地調改而來，而是根據工業場景的特點，集合了多款開源大模型進行自主開發的。此前，創新奇智雖已關注到強化學習算法，但并未太多使用。“DeepSeek讓我們看到了強化學習算法在推理能力上的巨大潛力，強化學習算法將是我們大模型進入下一個境界的關鍵算法。”他說。

某種意義上，垂域大模型企業也開啟了新一輪的“加速跑”。通過將大模型在各行各業具體業務場景中加快落地應用，搶得新一輪發展先機。

“DeepSeek的崛起不僅推動了單個企業的技術創新，還促進了整個供應鏈的優化和生態系統的構建。通過與DeepSeek等領先企業的合作，以薩技術可以更加高效地整合上下游資源，提升供應鏈的協同效率。”以薩技術輪值總裁姚巍表示。

據姚巍介紹，今年以薩將重點研發打造“以薩自進化AI生態體”。“它不是一個單一的大模型產品，而是以生成式AI為核心，通過連接所有離散業務系統和資源，實現一站式自進化開發、運營、管理的應用生成體系。”姚巍說，它類似一個虛擬的人工智能生產車間，可以銜接所有數據、模型、能力，自動進行任務拆解、邏輯編排及工作流構建，快速搭建各類生產級的、聰明的AI應用，幫助用戶處理工作任務提質增效。

[來源：青島日報 編輯：趙曉珊]