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“DeepSeek降低大模型应用成本,垂类模型赛道竞争加速”

发布时间:2025-03-17 14:30:20       阅读量: 473

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“DeepSeek就(jiù)像(xiàng)高(gāo)压(yā)锅(guō),让(ràng)很(hěn)多(duō)人(rén)尝(cháng)到(dào)了(le)高(gāo)压(yā)锅(guō)的(de)威(wēi)力(lì)。企(qǐ)业(yè)买(mǎi)了(le)高(gāo)压(yā)锅(guō),但(dàn)炖(dùn)得(de)好(hǎo)不(bù)好(hǎo)不(bù)清(qīng)楚(chu)。从(cóng)有(yǒu)的(de)吃(chī)到(dào)吃(chī)得(de)好(hǎo),企(qǐ)业(yè)需(xū)要(yào)的(de)不(bù)仅(jǐn)是(shì)高(gāo)压(yā)锅(guō),而(ér)是(shì)一(yī)个(gè)专(zhuān)业(yè)厨(chú)房(fáng)。”3月(yuè)13日(rì),在(zài)2025大(dà)模(mó)型(xíng)技(jì)术(shù)与(yǔ)应(yīng)用(yòng)创(chuàng)新(xīn)城(chéng)市(shì)论(lùn)坛(tán)期(qī)间(jiān),喻(yù)友(you)平(píng)对(duì)澎(pēng)湃(pài)科(kē)技(jì)表(biǎo)示(shì),DeepSeek降(jiàng)低(dī)了(le)大(dà)模(mó)型(xíng)的(de)普(pǔ)惠(huì)门(mén)槛(kǎn),加(jiā)速(sù)推(tuī)动(dòng)各(gè)行(xíng)各(gè)业(yè)的(de)大(dà)模(mó)型(xíng)应(yīng)用(yòng)落(luò)地(de),预(yù)计(jì)2025年(nián)将(jiāng)开(kāi)启(qǐ)“垂(chuí)类(lèi)模(mó)型(xíng)竞(jìng)速(sù)”模(mó)式(shì)。

北(běi)京(jīng)中(zhōng)关村(cūn)科(kē)金(jīn)技(jì)术(shù)有(yǒu)限(xiàn)公(gōng)司(sī)总(zǒng)裁(cái)喻(yù)友(you)平(píng)。

垂(chuí)类(lèi)大(dà)模(mó)型(xíng)已(yǐ)成(chéng)企(qǐ)业(yè)数(shù)智(zhì)化(huà)的(de)必(bì)选(xuǎn)项(xiàng)

随(suí)着(zhe)越(yuè)来(lái)越(yuè)多(duō)的(de)企(qǐ)业(yè)将(jiāng)大(dà)模(mó)型(xíng)应(yīng)用(yòng)到(dào)核(hé)心(xīn)业(yè)务(wu)中(zhōng),喻(yù)友(you)平(píng)认(rèn)为(wèi),企(qǐ)业(yè)大(dà)模(mó)型(xíng)应(yīng)用(yòng)的(de)胜(shèng)负(fù)手(shǒu)不(bù)再(zài)是(shì)模(mó)型(xíng)参(cān)数(shù)大(dà)小(xiǎo),而(ér)是(shì)谁(shuí)更(gèng)懂(dǒng)用(yòng)垂(chuí)类(lèi)知(zhī)识(shi)和(hé)经(jīng)验(yàn)提(tí)升(shēng)业(yè)务(wu)价(jià)值(zhí)。垂(chuí)类(lèi)大(dà)模(mó)型(xíng)作(zuò)为(wèi)大(dà)模(mó)型(xíng)进(jìn)一(yī)步(bù)商(shāng)业(yè)化(huà)的(de)关键,已(yǐ)成(chéng)为(wèi)企业数智化升级的必选项。

“我(wǒ)们(men)希望发(fā)挥(huī)垂(chuí)类(lèi)大(dà)模(mó)型(xíng)真正落地产业的桥梁作用。”喻友平表示,中关村科金推出的得助大模型平台2.5便是这种探索的成果,该平台在原有算力统一调度、一站式模型训练推理、应用快速构建三大能力基础上,提升垂类大模型构建能力,支持DeepSeek等主流大模型的统一纳管,不同模态信息融会贯通;升级企业级智能体开发能力,并推出开箱即用的得助大模型应用开发一体机。

数据是企业最核心的资产。喻友平认为,如果数据是“食材”,算力是“燃料”,那么未来真正具备核心数据能力的公司必须要有自己的“厨房”,即大模型开发平台,通过本地化部署加工处理数据。在他看来,DeepSeek一体机仍是早期形态,企业真正需要的是企业级的大模型平台,由大模型平台提供算力、数据、模型、智能体的统一管理,满足安全合规等需求。

“当人们发现一个 ‘高压锅’做不出所有饭菜时,自然就会想要一个 ‘厨房’。”喻友平认为,为企业私有化部署大模型平台,是类似中关村科金这样的AI应用开发商的一个重要商业机会。

以金融行业为例,喻友平认为,未来每个金融企业的核心竞争力在于是否具备超强的金融大脑,金融细分行业的并购或能力整合也一定会发生。小型金融机构的挑战将越来越大,小机构更应该发挥灵活性优势,更快拥抱大模型。眼下,中关村科金正在联合头部券商构建大模型财富助手,帮助客户经理提升财富展业效率。

垂类大模型落地行业的两大挑战

但是,垂类大模型的构建仍然存在不少挑战,包括幻觉和以算力为主的投资成本。

大模型落地B端和C端的最大区别是容错率的差异,B端行业的容错率更低,高价值行业的低容错率非常考验大模型能力。仍以金融行业为例,当前大模型落地金融仍然不够深入,大模型仍未突破固有金融知识。大模型能力还需进一步优化,减少幻觉,促进合规使用数据。

喻友平认为,这是自然规律,大模型落地行业也需要时间来迭代。目前垂类模型的作用在于提高底线水平,“20个理财经理中肯定有做得好的和做得不好的。大模型无法在短时间内超过最好的理财经理,但可以提升平均水平。”

大模型交付落地涉及硬件成本、模型成本、平台搭建成本、算力成本等。DeepSeek尚未开源前,企业高价采购闭源模型。DeepSeek的出现将企业的模型成本降为零,但算力成本依然不低。如果企业希望拥有自己的“厨房”,规模性企业的模型落地投入仍在千万元级别。因此,企业的AI布局也是“一把手”工程,“一把手”的决心和洞见决定了企业的AI战略。

企业尤其关注大模型技术在研发、生产、运维等核心场景中的价值,目前各行各业仍在摸索,这种摸索是大模型与小模型结合并不断突破边界的过程。喻友平表示,距离各行各业像买电脑一样“即买即用”大模型应用服务还有很大距离,这需要产业链长期协同发展,“未来5-10年才有可能依托大模型逐步在各行各业实现智能化。”

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