段积超：DeepSeek引领AI新潮流 行业应用广泛 产业链影响深远_风闻

春节期间，DeepSeek凭借其相对较低的训练成本与卓越的训练成果，如同一匹黑马脱颖而出，超越了ChatGPT，成功登顶苹果中美两区应用商店免费App下载排行榜，对国际AI格局产生了显著冲击。

在此背景下，数字经济新媒体网经社独家策划了“DeepSeek系列专家访谈”。邀请了包括商务部研究院、中国社科院、中国消费经济学会、中国商业文化研究会、中共河北省委党校（河北行政学院）、浙江数字化发展与治理研究中心等10余位行业智库，也包括浙江大学、安徽大学、华东政法大学、浙江工商大学、浙江财经大学、江西财经大学、河北科技大学等20余位大学教授等行业内权威专家解读。

深度聚焦DeepSeek成功背后的技术革新、市场趋势、应用场景、社会变革、深远影响及未来展望，旨在通过多维度、多视角的探讨，为公众呈现一个全面而立体的DeepSeek发展蓝图。

对此，新质生产力产业联盟秘书长段积超在接受网经社独家专访时表示，

一、DeepSeek引领多行业迈向智能化未来

段积超表示，DeepSeek爆火后，以下行业或领域开始积极拥抱它：

1、证券行业

多家券商已完成DeepSeek模型的本地化部署，将其融入多个核心业务领域，如信息检索、文档处理、行业研究、市场研判、辅助软件研发、制定营销方案、合规问答、业务办理指引等。

2、云服务行业

国内外主要的云厂商纷纷接入DeepSeek模型，如微软的Azure云服务、亚马逊AWS、华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等，以提升自身在AI时代的产品竞争力。

3、通信行业

中国移动、中国联通、中国电信三大运营商已宣布全面接入DeepSeek，希望将其与自身平台、资源融合，打通多场景、多产品应用生态，加速“AI普惠”的进程。

4、科技行业

DeepSeek的出色表现引发了AI军备竞赛2.0，其以低成本实现高性能的特点，促使全球科技企业重新思考AI研发策略，加大对AI技术的投入和创新。

5、消费行业

消费行业可以从两个方面拥抱它：

**第一是积极接入DeepSeek大模型，以提升自身产品的智能化水平。**例如，玄武云旗下的智慧小玄在接入DeepSeek后，其在客户拜访、客户分析、商机分析、智慧销售漏斗等场景的应用能力得到了进一步增强。 同时可以提升产品智能化。或者探索将DeepSeek集成到产品中，以提供更智能的用户体验。例如，智能手机厂商通过接入DeepSeek，提升AI助手的交互逻辑和任务处理能力，为用户提供更个性化的服务。

第二是利用DeepSeek的开源特性，结合自身业务场景进行定制化开发，推动技术创新。或者积极探索DeepSeek在新兴领域的应用，如智能家居、智能穿戴设备等，以开拓新的市场机会。

综上所述，DeepSeek作为一款新兴的AI应用，正在引领多个行业迈向智能化未来。

二、DeepSeek受追捧：个人电脑部署的五大原因

段积超指出，网上很多人尝试部署DeepSeek在自己电脑上的原因主要有以下几点：

1、性能优异

DeepSeek以极小的成本训练出了可以与OpenAI的ChatGPT相媲美的大模型，吸引了广泛关注。

2、开源免费

DeepSeek开源了模型权重，用户可以自由使用和修改，降低了使用门槛。

3、硬件适配性好

DeepSeek能够在多种硬件上运行，包括个人电脑，使得本地部署成为可能。

4、隐私保护

本地部署可以保护用户的数据隐私，避免敏感信息泄露。

5、定制优化

用户可以根据自身需求对本地部署的模型进行定制和优化。

三、本地部署DeepSeek的优势和缺点

（一）优势

1、数据隐私安全：所有数据和对话记录存储在本地，避免敏感内容泄露，同时可在无网络环境下使用。

2、响应速度快：本地推理减少了网络传输时间，响应更迅速。

3、灵活定制：支持各种开源模型，用户可根据需求进行扩展、切换、优化和工具集成。

（二）缺点

1、生成能力有限：受限于本地硬件资源，生成能力可能不如云端版本强大。

2、硬件要求高：需要较高的电脑配置，如独立显卡和大容量内存，增加了硬件成本。

3、部署复杂：对于普通用户来说，部署过程可能较为复杂，需要一定的技术背景。

综上所述，DeepSeek的开源、高性能以及对隐私的保护等特点，激发了人们在其个人计算机上进行部署的兴趣。尽管本地部署具备数据隐私保护和定制灵活性等优势，但也存在生成能力限制、硬件需求较高和部署过程复杂的缺点。用户在选择是否进行本地部署时，应根据自身需求和技术能力进行权衡。

四、DeepSeek前 端侧AI发展受限因素归纳

段积超表示，在DeepSeek爆红之前，端侧AI已经有了一定的发展，但相较于云端AI，其发展速度和规模仍有限**。**以下是对DeepSeek之前端侧AI发展情况的归纳：

一、发展基础

1、硬件支持

随着智能手机、智能音箱、智能手表等终端设备的普及，以及这些设备在计算能力和存储容量上的不断提升，为端侧AI的发展提供了硬件基础。例如，一些芯片厂商已经推出了支持端侧AI计算的芯片，如全志科技的多款产品可以服务于端侧智能终端的应用场景，乐鑫科技也在2019年就开始了端侧AI的布局，并于2020年底发布了第一款带端侧AI功能的AIoT芯片ESP32-S3。

2、技术探索

在模型层面，小型团队开始探索如何将AI模型进行压缩和优化，以适应端侧设备的计算资源和存储限制。同时，一些端侧AI的应用场景也在逐步探索中，如智能语音助手、图像识别等。

二、限制因素

1、算力限制

端侧设备的算力相对较弱，难以支持复杂的大型AI模型运行，这限制了端侧AI的功能和性能。

2、成本问题

开发和部署端侧AI需要投入一定的成本，包括硬件成本、研发成本等，对于一些小型团队或企业来说可能存在一定的压力。

3、数据安全与隐私保护

在端侧设备上处理用户数据，相较于云端，能够更好地保护用户隐私。然而，这也对端侧AI的数据安全和隐私保护技术提出了更高的要求。

综上所述，DeepSeek之前端侧AI已有一定发展，但受限于算力、成本等因素，发展相对缓慢。

五、DeepSeek推动国内AI产业链发展及未来动作预测

对国内AI产业链的影响

1. 推动技术创新和研发突破：DeepSeek的开源模型R1以低成本和高性能著称，其成功促使国内其他AI企业加大研发投入，探索更高效的算法和计算能力，提升模型性能。

2. 加速AI应用产业发展：DeepSeek模型的高性价比降低了AI应用的开发成本，推动更多企业和个人开发者部署顶级AI模型，促进AI应用在各个领域的落地。

3. 提升国内AI产业国际竞争力：DeepSeek的开源模型获得国际认可，标志着中国AI技术在全球的影响力提升，有助于国内企业在国际市场上获得更多机会。

4. 促进AI生态建设：DeepSeek的开源模式鼓励技术交流和合作，推动国内AI产业链上下游企业加强协作，共同构建完善的AI生态系统。

5. 推动算力需求增长：尽管DeepSeek降低了训练成本，但AI应用的推理和部署需要大量算力，这将促进国内算力芯片、云服务等相关产业的发展。

对DeepSeek下一步的动作预测

1. 持续优化模型性能：DeepSeek可能会继续在自然语言处理、大数据分析等领域进行技术创新，提升模型的准确性和效率。

2. 拓展国际市场：凭借其技术优势，DeepSeek可能寻求与国际科技巨头的合作，加速在全球市场的布局。

3. 深化行业应用：在金融、医疗、教育等领域，DeepSeek可能进一步深耕，提供更精准的解决方案，推动AI技术的实际应用。

4. 关注社会责任和可持续发展：DeepSeek可能更加注重技术的普惠性，参与公益项目，推动社会公平和进步。

5. 加强用户体验和产品优化：通过提升产品易用性和个性化服务，DeepSeek可能吸引更多用户，扩大市场份额。

综上所述，DeepSeek的发展不仅推动了国内AI产业链的技术进步和产业升级，还将在全球范围内提升中国AI产业的竞争力。

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