DeepSeek 給予云廠商低門檻部署“殺手級”應用機會，市場需求有望迎來
廣闊機遇。
DeepSeek 通過在架構設計、訓練策略、算法優(yōu)化以及硬件適配等多方面的 創(chuàng)新實現(xiàn)在低算力條件下性能優(yōu)異，配合其巧妙地蒸餾技術為模型的廣泛運用打
開想象空間。輕量化架構配合量化剪枝技術，使Al推理首次真正突破硬件限制， 部署成本從高端GPU擴展至消費級GPU。DeepSeek 帶來的平權效應縮小與海 外模型的差距，高效的訓練方法讓算力門檻顯著降低。而算力門檻的下降給予云 廠商們以低門檻部署“殺手級”應用的機遇將不斷擴大。
云廠商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“彈藥”與用戶覆蓋能力。
DeepSeek 的出現(xiàn)讓 AI 算力回歸平價，在DeepSeek 拉平大模型之間的差距的趨勢下，能贏得“勝局”的決定權落回到算力層面，而云廠商在具備充足 的算力“彈藥”與廣泛的用戶覆蓋的天然優(yōu)勢的前提下，有望迅速反哺。而隨著 越來越多的公有云廠商擁抱 DeepSeek 模型，其背后的算力資源回歸同一起跑線，從而轉為考量算力池的深度和用戶覆蓋的廣度。
擁有海量GPU 資源邊緣側云服務廠商或是最佳受益者。
以順網(wǎng)科技為代表的邊緣云廠商過去業(yè)務積累了大量邊緣側中高端消費級 GPU 云服務資源，DeepSeek 低算力要求使得其智算云2月5日官宣已可支持 DeepSeek 模型部署和運行服務，或成為【激活DeepSeek “最后一公里”的最 佳云服務廠商】:
1、因為基于已有的大量冗余資源消費級中高端顯卡資源部署服 務，成本極低，性價比極高；
2、目前僅有的覆蓋全國最靠近用戶的海量邊緣側算力云服務資源，無論延時與算力調配響應體驗最佳；
3、已經(jīng)有以云電腦等為 代表的DeepSeek 潛在應用商業(yè)出口，變現(xiàn)路徑清晰。
附件：DeepSeek最受益方向是云產(chǎn)業(yè)鏈,部署成本從高端GPU擴展至消費級GPU
清華大學團隊介紹了DeepSeek的功能、應用場景和使用方法，并提供了關于如何高效利用AI模型的深入指導;提出了多種提示語策略,提供了具體的提示語設計建議
可交互內容平臺的市場規(guī)模將達到500億元人民幣；AI伴侶有望打開百億級別的市場空間；全球互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的市場規(guī)模將達到1.5萬億美元；機器人的市場規(guī)模將達到2000億美元
未來的AI搜索將更加智能，能夠實現(xiàn)多輪對話交互;AI搜索將滲透到更多行業(yè);AI搜索將采用更先進的加密技術，確保用戶數(shù)據(jù)的安全;從技術突破到應用場景拓展
新碶街道創(chuàng)新性地引入了“無人機+AI”系統(tǒng)，實現(xiàn)了對城市綜合執(zhí)法的智能升級,實現(xiàn)全天候無人值守,全流程自動作業(yè),拓展了非現(xiàn)場執(zhí)法的新模式,提升了執(zhí)法效率與精度
利用機器學習算法進行設備健康監(jiān)測與故障預測，保障 航行安全并降低維護成本;實現(xiàn)了從傳統(tǒng)人工操作向自動化作業(yè)的重大轉變,支撐起“千萬箱級”的碼頭作業(yè)能力
實現(xiàn)了對交通流量的實時監(jiān)控與調控，優(yōu)化了交通信號控制，提升了道路通行效率與安全性，減少了擁堵和事故風險,可以自動識別八大類 28 種公路病害，準確率提升至 90%以上
智能客服機器 人可以即時響應客戶咨詢,解決常見問題;利用大數(shù)據(jù)分析預測客戶需求,定制個性化的服務體驗,增強 了用戶體驗,使得服務更加便捷,精準且高效
AI 能夠分析學生的學習行為和進度,提供定制化的學習內容和即時反饋,虛擬助教和聊天機器人可以解答學生的疑問,實現(xiàn)了 AI 自動批改和監(jiān)測,人工智能自動評分試點任務
累計活躍醫(yī)生工作站 2720 個,協(xié)助診斷 80.81 萬份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬次,輔助質控 276.47 萬次,提供醫(yī)學檢索 7.1 萬次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上
通過歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學習,實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專業(yè)知識和經(jīng)驗的支撐,實現(xiàn)了 32%的堿濃度精準預測及質量優(yōu)化,研發(fā)周期縮短 80%以上
DeepSeek只用了短短二十天，DAU（日活躍用戶）就達到了2161萬,開源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實現(xiàn)性價比更高的模型推理能力,推動了AI技術的普惠化
制造業(yè)人工智能領域的產(chǎn)業(yè)結構日益完善,技術平臺層構建起較為成熟的生態(tài)體系,應用層則遍地開花,在多個行業(yè)實現(xiàn)了廣泛而深入的應用,共同驅動著制造業(yè)向智能化高效化轉型升級
