企业AI建设规划和落地指南

DeepSeek 以低成本、高性能、强开源的特性重塑 AI 建设路线图，推动用户形成“技术驱动战略”的决策逻辑。AI 建设路线图包含 8 个关键步骤：提升 DeepSeek 为战略级目标、评估现状成熟度、选择应用场景、初步评估可行性、准备所需资源、分阶段实施、评估项目建设、持续运营。

核心观点

1. 战略共识形成：DeepSeek R1 爆火后，用户 AI 建设共识空前一致，推动资源倾斜和跨部门协作，AI 项目从边缘试点向核心业务渗透。
2. AI 适用场景扩展：DeepSeek 模型突破传统认知，将 AI 应用边界从标准化场景延伸至战略规划、创新设计等高阶领域，核心在于“认知推演”能力。

关键数据

• DeepSeek R1 模型能力提升源于算法创新（MLA、强化学习）及高质数据（场景覆盖广）。
• 推理算力占比将从 30% 提升至 70%，用户需关注算力选择便利性。
• 32B 参数蒸馏模型在效果与成本间取得平衡，成为应用首选。

研究结论

1. 场景选择：优先选择降本增效、提升体验、模式创新场景，需匹配战略目标、技术支撑、数据与基础设施。
2. 可行性评估：业务方可主导初步验证（如合同审核），技术方关注模型能力（预训练知识、语言、推理能力），工程方评估 Prompt 设计复杂度。
3. 资源准备：数据（RAG 场景需文档预处理、OCR 等；微调场景需精标注数据；二次预训练场景需垂类语料）、算力（训练场景显存需求为模型参数量的 20 倍）、工具（首选 DeepSeek R1 系列蒸馏模型）、团队（初期需 Prompt 优化工程师；RAG 场景需文档预处理工程师）。
4. 分阶段实施：
   • 阶段一：场景为王 & 运营提效（如知识库 RAG 应答，3 个月内见效，需建立知识更新闭环）。
   • 阶段二：场景扩展（如销售/运维机器人，需小模型/智能体协作）。
   • 阶段三：持续优化（通过数据反馈闭环优化模型，监控表现、积累经验）。
   • 阶段四：赋能核心业务（如研产供销服环节深度应用）。
5. 评估与运营：评估维度包括业务价值、用户体验、成本效益、性能合规性等；持续运营需关注数据飞轮（多源数据整合、效果评估、反馈收集）和场景运营（一把手牵头、场景细化、效果跟踪）。