AI观察：DeepSeek在模型应用市场的变革——告别流量内卷走向价值变现

AI缺乏想象力，产品层待变革

AI产品种类繁多，但普遍缺乏创新。观察其应用表现，多是对基础功能的拓展，难以提供新颖的服务体验。展望未来，AI应用产品将迎来更多创新。这可以比作一场新的竞赛，主要考验的是模型和场景理解能力。以智能客服为例，当前表现较为刻板，未来需要更深入地结合场景进行改进。

专家强调，关键在于处理人们获取信息的具体情境。例如，在教育环境中，学生渴望迅速把握知识点间的关联，但现有的AI产品在此方面尚显不足。展望未来，如何结合模型功能与对场景的深入理解，开发出富有创意的产品，已成为业界关注的中心议题。

企业需要企业级大模型平台

喻友平指出，企业迫切需要的是企业级的大规模模型平台。这种平台能够实现算力、数据、模型及智能体的集中管理。以制造业企业为例，由于生产流程繁杂，对数据处理和决策支持的需求极大，因此企业级平台便应运而生。

该平台有助于企业优化资源配置，显著提升生产效能。此外，企业内各部门不再各自为政，AI技术得以在整个企业范围内实现协同作业。此举对企业整体竞争力的增强至关重要，众多企业纷纷将目光投向并积极寻找适合自身需求的企业级大型模型平台。

企业大模型落地积极性高涨

杨一帆指出，企业对大型模型的实际应用热情明显增强。这一变化不仅反映在对其认可度和信任感的增强，还体现在对企业构建大型模型体系、数据、知识以及应用等方面有了更深入的理解。众多企业期望利用大型模型的特点，引入智能体以协助完成各项工作。

电商领域的智能系统可对消费者行为进行深入剖析，助力实现精确营销。在实施过程中，企业更倾向于从宏观战略层面审视大型模型的应用，而非仅仅进行技术上的探索。这种做法无疑为大型模型在商业领域的广泛应用打下了坚实的基础。

私有化部署带动B端落地

私有化部署的推进步伐加快，导致企业在应用场景和模型价值方面的研究更加细致。企业关注的焦点已从模型技术本身转向如何增强业务效率和创新，这已成为核心评估标准。以金融企业为例，它们对数据安全的要求极为严格，私有化部署恰好能够满足这一需求。

陈运文指出，这一举措催生了私有化部署的市场机遇，促进了大型模型在商业领域的应用落地。企业基于自身业务需求，正积极推动私有化部署的实施。这一趋势使得大型模型在商业领域的应用范围进一步扩大，展现出巨大的发展潜力。

模型落地需系统性规划

杨一帆指出，大模型在企业服务端的实施并非仅是模型与业务层面的简单结合，它要求有系统性的规划、调整与优化。在实施过程中，部分企业直接将模型应用于业务，却未能实现预期目标。

精心规划是关键，确保模型与业务紧密结合，方能达成协同效应。在规划阶段，需全面考量企业的战略愿景、业务运作和团队实力等关键要素，以保证实施成效显著。

创业公司应精准选场景

王益为提出，大型企业更有可能开发出超级应用。与此同时，创业公司在当前的AI热潮中，应当更加慎重地挑选适合的场景。得益于丰富的资源和稳固的数据基础，大型企业能够开发出交互频繁、用户停留时间长、日活跃度高的应用。

创业企业面临资金和技术储备不足的挑战，因此需集中精力针对特定领域。例如，针对某一细分市场的客户服务环节，开发定制化的AI解决方案。通过这种方式，它们才能在竞争激烈的市场环境中赢得生存和成长的机会。

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