Let's Make AGI Real

就像三千年出一个姜子牙，你说它必然，那也的确有必然性。野百合恰巧开在了杭州的春天，就像黑悟空和哪吒，其实都是玉皇大帝的礼物，可遇而不可求。也就是说，人工智能的某某时刻，可能才刚刚开了个头，远未到来。

一个多月过去了，梁文峰还在苦哈哈地把自己的压箱家底拿出来免费招待大家，但这一波生态是否能真的起来呢？来自民间的喧嚣和企业的白嫖是否能真的让这一“国运级”的产品真正“雄起”，前景似乎并不乐观。很多人都只想拿来，你给他吃免费大餐，他还嫌你没满足他的特殊喜好。

用户体验：神话还是泡沫？

“DeepSeek太神了！””DeepSeek也就那样嘛。”当两种截然不同的声音同时出现，我们不禁要问：到底是谁的感知出了问题？

事实上，真正让DeepSeek火出圈的，是它的思维链模型R1，在复杂推理、数学能力和代码生成方面直逼业界老大OpenAI，成本又低、又是开源，绝非浪得虚名。在一项测试中，DeepSeek-R1的表现确实超越了豆包、Kimi、通义千问等。

然而，并非所有用户都能感受到这种差异。这主要源于三个方面：

首先是功能定位差异。DeepSeek更注重功能性和技术能力，用户体验相对复杂；而豆包则在多模态处理能力上具有很大优势，适合创意工作者；Kimi则在长文本处理方面表现优异，一次可处理高达200万字的文本。如果您主要用AI来写创意文案或处理长文档，DeepSeek的技术优势可能并不那么明显。

其次是期望值过高。当我们听到”DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAI o1正式版”这样的描述时，很容易对它产生过高期待。然而，即使是顶尖模型，在日常使用中的差异也不会像宣传的那样天壤之别。

最后是使用方式问题。很多人在与DeepSeek沟通时，擅长用国人的模糊思维、抽象概念、比兴表达去问很多大而无当的问题，即使熟读孔孟、满腹经纶，唐诗宋词样样精通的DeepSeek，也常常摸不着头脑只能胡说八道。

简而言之，感受不到DeepSeek与其他模型的差距，可能既有使用方式的问题，也有期望值设定不合理的因素。就像开着小米Su7 Ultra却只在拥堵的市区道路上炫耀，你永远体会不到它零百一秒加速的快感。

服务商的狂欢：蹭热度还是创新？

自今年1月R1模型发布后，DeepSeek的日活用户直接突破4000万。面对如此庞大的流量，各大服务商自然不甘落后，纷纷推出了自己的DeepSeek接入服务。

根据央视网的报道，DeepSeek已经在全球140个国家和地区的应用市场下载排行榜同时登顶。这种广泛的认可度吸引了众多科技巨头的注意，巨头如微软、谷歌、英伟达、AMD、亚马逊云科技、英特尔等都纷纷接入DeepSeek。

在国内市场，腾讯集团的微信搜一搜在调用混元大模型丰富AI搜索的同时，正式灰度测试接入DeepSeek9。百度搜索和文心智能体平台也宣布，将全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能。阿里巴巴旗下办公应用钉钉同样宣布其AI助理已经全面接入DeepSeek系列模型。

这些服务商不仅仅是简单地接入DeepSeek的原生功能，更是在此基础上增加了自己的特色服务，形成了独特的竞争优势：

阿里云人工智能平台PAI推出了围绕DeepSeek系列模型的最佳实践，包含快速部署、应用搭建、蒸馏、微调等各个环节。PAI-RAG支持灵活配置”联网搜索”能力，让模型突破预训练数据的时间边界，提供时效精准的智能问答服务。

腾讯AI助手”腾讯元宝”宣布同时支持混元和DeepSeek两大模型，并整合了微信公众号、视频号等腾讯生态信息源，为用户提供更稳定、实时、全面、准确的回答9。

硅基流动和华为云联合发布并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeek R1/V3推理服务，新用户注册后会赠送14元余额（约1000次对话），可用于体验。

专家指出，DeepSeek等项目迫使行业内部摒弃”闭门造车”的旧模式，促使更多企业加入开源行列，共同促成”创新—共享—再创新”，助力新的产业生态系统诞生。

虽然一时间生态崛起，热闹非凡，但毕竟是复刻了DeepSeek自己的服务，直接与DeepSeek产生了竞争，并没有给市场带来更大规模的多样性，这种”蹭热度”真的是DeepSeek开源战略所期望的生态建设方式吗？C端的用户并没有感受到多大的好处。DeepSeek和这些B端企业的合作模式应该模仿Android的开源生态：DeepSeek提供底层模型框架，合作伙伴贡献场景与数据，最终通过模型迭代实现”越用越强”的正循环。

正确的打开方式：如何用好DeepSeek？

1.集成搜索和RAG本地知识库

DeepSeek推理模型与RAG技术的结合，为构建企业专属知识库的业务场景提供了高效的解决方案，且降低应用门槛，即插即用。通过将行业积累的技术文档、项目经验等结构化数据与AI深度结合，既能让系统精准理解专业术语，又能基于实时更新的知识库生成可靠回答。

2.根据行业特点定制化使用（包括微调）

不同行业应用DeepSeek的侧重点也有所不同：

IT行业可围绕市场调研、品牌建设、数字营销等多个核心场景，策略方向包括结合权威报告分析技术趋势、与行业媒体合作等6。

工业制造行业则围绕目标受众与场景分析、核心内容生成、渠道优化等方面，借助提示词生成针对不同角色的价值主张文案、技术白皮书大纲等，提升营销内容专业性和转化效率。

医疗制药行业聚焦市场调研、品牌专业形象塑造、销售转化等场景，策略涉及与行业媒体合作、设计客户满意度调查问卷等。

3.构建场景化智能体系统

明确智能体定位，其有自主性、交互性等特征，能主动感知、决策与执行。企业可依自身业务，将其定位为数据分析、决策辅助或流程执行型。

选合适构建平台，因智能体要连多业务系统、调用敏感数据，需考虑数据安全与对接问题，可部署私有化AI Agent平台。

基于DeepSeek的智能体在多模态和多任务学习上出色，能处理多媒体信息、适应复杂任务，已在多行业显潜力。

构建系统时，企业要重视知识库建设，构建全生命周期管理体系，支持多模态知识采集、分类打标，为不同角色精准推送知识。

随着开源大模型发展，AI Agent行业从“卷技术”到“卷场景”，从试点迈向规模落地。企业应关注场景深度应用，推动智能体技术与业务融合，发挥智能体价值。

4.创新开源生态建设

企业可依托技术创新，积极参与DeepSeek开源生态建设，实现B端客户接入门槛降低和增值服务壁垒构建。

企业可通过以下方式参与生态建设：首先，充分利用DeepSeek开源的模型权重（如DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及其蒸馏小模型），通过蒸馏技术借助R1训练其他模型，推动AI技术交流与创新。其次，可关注DeepSeek官方在GitHub推出的”awesome-deepseek-integration”，该资源库聚合300+第三方工具与应用，构建覆盖全场景的AI工具生态，实现从个人用户到企业开发者的一站式接入。最后，企业还可将自身行业数据和场景贡献给DeepSeek生态，形成”越用越强”的良性循环。

结语

DeepSeek的出现不仅带来了技术上的革新，更促进了开源AI领域的繁荣发展。

喧嚣过后，我们应当理性看待DeepSeek的价值——它不仅是一个一流的AI模型，更是一个开放的生态系统，它的价值，在于使用者的多少，它的生存，也依赖于大家更多参与和使用。

多说无益，撸起袖子，干就是了！