在DeepSeek引領(lǐng)的人工智能浪潮之下，各行各業(yè)的企業(yè)紛紛躍躍欲試，渴望借助這一強大且智能的AI工具實現(xiàn)業(yè)務(wù)升級與轉(zhuǎn)型。DeepSeek以其高性價比和開源免費的特性，極大地降低了AI技術(shù)的使用門檻，為企業(yè)減輕了成本負(fù)擔(dān)。然而，在這股熱潮背后，企業(yè)真正踏上AI應(yīng)用之路時，卻面臨著諸多挑戰(zhàn)與難題。

隨著DeepSeek逐漸深入到企業(yè)的核心生產(chǎn)系統(tǒng)以及組織內(nèi)部的各個角落，一系列問題開始浮出水面。企業(yè)CTO們開始擔(dān)憂，一個DeepSeek是否足以滿足企業(yè)的所有需求？未來是否會有更強大的模型出現(xiàn)？屆時又該如何進(jìn)行替換或整合？現(xiàn)有的數(shù)據(jù)又該如何有效地投喂給DeepSeek，甚至是下一個可能出現(xiàn)的更強模型？這些問題成為困擾企業(yè)AI應(yīng)用的重要障礙。

目前，政務(wù)、金融、電力、煤礦、制造等多個行業(yè)的多家頭部企業(yè)已經(jīng)公開宣布引入DeepSeek進(jìn)行智能化應(yīng)用探索。據(jù)統(tǒng)計，在98家央企中，已有超過40家企業(yè)開展了DeepSeek的應(yīng)用實踐。然而，這些應(yīng)用大多還集中在客服、辦公、研發(fā)等通用場景，僅有少數(shù)頭部企業(yè)開始嘗試將DeepSeek拓展到核心生產(chǎn)場景中。如何讓DeepSeek全面賦能企業(yè)生產(chǎn)全流程，讓大模型真正“上崗”，成為企業(yè)最為關(guān)心的問題之一。

面對復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)場景，單一的AI模型顯然無法滿足所有需求。例如，在制造企業(yè)中，既有銷服環(huán)節(jié)的智能問答和知識庫場景，又有生產(chǎn)環(huán)節(jié)的工廠入侵預(yù)警、異常事件準(zhǔn)確判斷和生產(chǎn)工藝優(yōu)化等場景。這些場景需要自然語言模型、機(jī)器視覺模型和預(yù)測模型等多種模型的協(xié)同工作才能完成。盡管DeepSeek在自然語言、科學(xué)計算等方面表現(xiàn)出色，但它并非萬能，無法覆蓋AI應(yīng)用的全部領(lǐng)域。因此，多模型并存、協(xié)同發(fā)展成為AI產(chǎn)業(yè)滿足多樣化需求的必然選擇。

與此同時，AI技術(shù)的發(fā)展對算力的需求呈指數(shù)級增長。從簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到復(fù)雜的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，每一次技術(shù)突破都離不開強大的算力支持。盡管DeepSeek通過算法優(yōu)化降低了訓(xùn)練成本，但也刺激了更多行業(yè)擁抱AI。從長遠(yuǎn)來看，無論是AI應(yīng)用的普及還是模型的迭代更新，都離不開算力的持續(xù)提升。因此，算力需求的增長趨勢不可逆轉(zhuǎn)，成為推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。

在政企AI應(yīng)用落地過程中，將通用模型與行業(yè)知識深度融合至關(guān)重要。只有深入了解每個行業(yè)的獨特知識體系和運作邏輯，不斷優(yōu)化和定制AI技術(shù)，才能真正發(fā)揮其巨大潛力。例如，在金融領(lǐng)域，除了AI技術(shù)的先進(jìn)性外，還需要結(jié)合客戶的交易數(shù)據(jù)、信用記錄、社交網(wǎng)絡(luò)等多源數(shù)據(jù)構(gòu)建風(fēng)險評估模型，才能精準(zhǔn)判斷客戶的信用風(fēng)險。這一過程需要一套科學(xué)的方法論作為指導(dǎo)，包括需求的精準(zhǔn)梳理、數(shù)據(jù)的高效準(zhǔn)備、模型的選型與定制以及部署、運維等多個環(huán)節(jié)。

為了確保AI技術(shù)在企業(yè)中發(fā)揮價值并實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，企業(yè)需要構(gòu)建一個具備可持續(xù)演進(jìn)能力的AI架構(gòu)。一個穩(wěn)定的AI開發(fā)平臺是這一架構(gòu)的基礎(chǔ)。該平臺需要連接下層的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施和上層的大模型，實現(xiàn)技術(shù)架構(gòu)的收斂、簡化和統(tǒng)一。同時，該平臺還需要支持多種部署模式以滿足企業(yè)在不同時期和場景的需求，并提前規(guī)劃云邊協(xié)同的架構(gòu)以應(yīng)對邊緣業(yè)務(wù)需求。

標(biāo)準(zhǔn)化的落地范式也是確保AI架構(gòu)可演進(jìn)的關(guān)鍵因素之一。具備標(biāo)準(zhǔn)化的落地范式的平臺能夠有條不紊地解決政企AI應(yīng)用落地的各種問題。這通常需要一系列開發(fā)工具的支持，包括高效的數(shù)據(jù)開發(fā)工具、先進(jìn)的模型開發(fā)工具以及好用的應(yīng)用開發(fā)框架等。這些工具能夠幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化模型性能并快速搭建功能完善的AI應(yīng)用。

人才和經(jīng)驗的積累也是構(gòu)建可持續(xù)演進(jìn)AI架構(gòu)不可或缺的一部分。企業(yè)需要建立完善的經(jīng)驗沉淀機(jī)制，整理、歸納和分享內(nèi)部經(jīng)驗知識。同時，制定全面的AI人才培養(yǎng)計劃，吸引和培養(yǎng)一批高素質(zhì)的AI專業(yè)人才。通過營造良好的創(chuàng)新氛圍和鼓勵員工勇于嘗試新技術(shù)、新方法，企業(yè)可以激發(fā)員工的創(chuàng)造力和潛力，打造一支具有強大競爭力的AI人才隊伍。

在DeepSeek引發(fā)的AI熱潮中，政企組織面臨著前所未有的機(jī)會與挑戰(zhàn)。面對不斷增長的算力需求和復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)場景，企業(yè)需要緊跟時代步伐，積極擁抱新模型、新技術(shù)。然而，更重要的是立足長遠(yuǎn)，從自身的實際情況和發(fā)展訴求出發(fā)，精心挑選正確的AI架構(gòu)與演進(jìn)路徑。這不僅是對企業(yè)戰(zhàn)略眼光和執(zhí)行能力的考驗，更是確保企業(yè)在AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健且可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。

混合云方案成為許多政企客戶在選擇AI架構(gòu)時的優(yōu)選。以華為云Stack為例，該方案針對政企客戶在不同階段的不同AI需求，提供了昇騰云服務(wù)、全棧混合云、邊緣輕量化等多種部署模式供靈活選擇。這使得政企客戶能夠在不同階段的AI應(yīng)用部署與嘗試中保持順暢，高效實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。