1.1 DeepSeeK基本情况
Deepseek背靠资金实力雄厚的幻方量化。2025年1月，DeepSeek发布其最新开源模型DeepSeek R1，再度引发全球人工智能领域关注。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术。DeepSeek背靠资金实力雄厚的幻方量化，DeepSeek创始人为梁文锋，梁文锋同时也是幻方量化的创始人，幻方量化是国内头部量化私募管理人，旗下有两家百亿量化私募，分别是2015年6月成立的浙江九章资产和2016年2月成立的宁波幻方量化。
1.2 DeepSeeK发展历程
Deepseek 大模型不断优化选代。回顾其发展历史， 2024年1月，发布第一版大模型--DeepSeek LLM，这个版本使用传统的Transformer架构，但在训练方面,已经明显体现出DeepSeek团队通过不断优化训练策略，达到节约成本，提高效率的思想，这点也在后续的模型迭代中被发扬光大。2024年5月，DeepSeek:V2发布，从这一代开始，DeepSeek模型开始使用混合专家(MOE)架构，这是传统Transformel架构的一种改进和扩展，该架构使DeepSeek模型能以更低的计算成本进行更复杂的推理，极大提升了模型的性能。2024年12月，DeepSeek-V3上线并开源，V3版本对MOE架构进行了进一步优化，在维持低训练成本的同时，稳定性与多方面性能表现都达到了与领先闭源模型相当的水平。2025年1月，DeepSeek-R1正式发布，R1模型的推理能力得到极大加强，与OpenA-01模型不相上下，且推理过程完全透明，因此在全球范围备受关注。
2、DeepSeeK模型家族
2.1 DeepSeeK-V2模型
DeepSeek-V2模型性能进一步优化。从低成本的DeepSeek-V2，到超低价格的DeepSeek-V3，再到引起世界广泛关注的DeepSeekR1，DeepSeek的成功主要依赖于DeepSeek自身深厚的技术积累和持续的技术创新突破。DeepSeek-V2采用的是MoE架构，全参数量为236B，激活参数量是21B。其采用了两大创新技术:DeepSeekMoE架构和多头潜在注意力(MLA)，使得DeepSeek-v2的训练成本大为降低并且提升推理速度。MLA通过将Key-Value缓存压缩为潜在向量来提高推理效率，从而提高吞吐量。DeepSeek MoE架构允许通过稀疏计算进行有效的推理。相比DeepSeekLLM 67B(Dense)，DeepSeek-V2的性能更强，同时节省了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，最大生成吞吐量提高到5.76倍。
2.2 DeepSeeK-V3模型
DeepSeek-V3模型性能大幅提升。DeepSeekV3是一个强大的专家混合（MOE）语言模型，具有671B个总参数，激活参数量为37B。相较历史模型，DeepSeekV3 在推理速度上有了大幅提升。此外在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。
DeepSeek-V3模型训练成本大幅降低。根据DeepSeek团队在论文中强调，通过优化算法、框架和硬件的协同设计实现的。在预训练阶段，每万亿个token上训练DeepSeek:V3只需要180 KH800 GPU小时，也就是说，在其拥有2048个H800GPU的集群上只需要3.7天。因此，公司的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，花费了2664K GPU小时。加上上下文长度扩展的119K GPU小时和后训练的5K GPU小时，DeepSeek-V3完整训练仅花费278.8万GPU小时。假设H800GPU的租赁价格为每小时2美元，则代表着其总训练成本仅为557.6万美元。相比同等规模的模型(如GPT-4、GPT-40Lama 3.1)，训练成本大幅降低。但DeepSeek团队还特意强调，上述成本仅包括DeepSeek-V3的官方训练，不包括与架构、算法或数据的先前研究和消融实验相关的成本。
核心技术--无需辅助损失的负载均衡。DeepSeekV3采用了一种无需辅助损失的负载均衡策略，旨在最大限度地减少因负载均衡优化而对模型性能造成的不利影响。MoE 模型容易出现“专家负载不均衡”(有的专家忙，有的专家闲)，传统的解决方法是加一个辅助损失，但这可能会损害模型性能。DeepSeek:V3引入了一种新方法，通过动态调整每个专家的“偏置项” ，来平衡负载。这种方法不依赖辅助损失，减少了对性能的负面影响。此外，为了防止在单个序列内出现极端不平衡情况，也引入了一种补充的序列级平衡损失，但影响很小。
核心技术--多token预测（MTP）。传统语言模型通常只预测下一个token，而DeepSeek:V3在训练中采用 MTP目标，在每个位置预测多个未来token。这种方式增加训练信号密度，提高数据效率，使模型更好规划表示，准确预测未来token。具体通过多层次模块预测多个附加token，各模块共享嵌入层和输出头，保持预测因果链，提高推理生成速度，提升模型整体性能。
核心技术---FP8混合精度训练。通常的大模型训练会采用BF16或FP32/TF32精度作为数据计算和存储的格式，来确保较高的训练精度。相比之下，FP8占用的数据位宽仅为FP32的1/4，FP16的1/2，可以提升计算速度，降低对存储的消耗。微软2023年的论文《FP8-LM:Training FP8Large Language Models》就提出了一种用于LLM训练的极度优化的FP8混合精度框架。其核心思想是计算、储存和通信(包括正向和反向传播)全部使用低精度FP8，从而大大降低系统工作负载。然而，使用FP8格式训练LLM存在数据下溢出或上溢出等挑战以及FP8数据格式较低精度所导致训练失败等问题。DeepSeek团队在训练DeepSeek-V3时，采用的是混合精度框架，大部分密集计算操作都以FP8格式进行，而少数关键操作则策略性地保留其原始数据格式，以平衡训练效率和数值稳定性。通过使用FP8格式，DeepSeek能够在有限的计算资源下，实现更高的计算效率。例如，在处理大规模数据集时，FP8格式可以显著减少显存的占用，从而提高模型的训练速度。
核心技术—DualPipe算法。在应用分布式并行策略时，无论是数据并行策略下的梯度聚合步骤，还是模型并行下各模型组件之间的通信，都会带来大量的跨设备数据传输需求。若不同阶段的计算耗时差别较大，则会出现计算设备的空闲，即为“气泡(bubble)”。为解决这一问题，流水线并行(pipeline parallel，PP)策略应运而生。其通过将一个较大数据批次分解为多个微批次(micro batch)，使得每次计算的总耗时减少，从而减少了计算设备所处于的计算和等待两种状态在时间轴上的颗粒度，进而使得每个bubble被缩I1e在这一背景下，DeepSeek团队在传统PP策略的基础上创新性地提出并应用了Dual Pipe技术。与传统PP策略相比，Dual Pipe技术最明显的革新在于其有效地融合了前向和后向计算加速通信。此外， DeepSeek团队还通过调节GPU中流式多处理器（SM）的调度来实现对其在计算和通信之间进行精细化分配，进而进一步加速了通信过程。
2.3 DeepSeeK-R1模型
DeepSeek-R1基于DeepSeek-V3训练优化得到，增强了复杂逻辑推理能力，全参数量是671B，激活参数37B。在数学、代码自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAl01正式版，并且开源模型权重，引发了全球的广泛关注。
核心技术--纯强化学习训练。DeepSeek-R1具备以下亮点:（1）纯强化学习训练：基于DeepSeeK-V3应用大规模强化学习，直接将RL应用于基础模型而不依赖监督微调（SFT）作为初始步骤，这种方法允许模型探索解决复杂问题的思维链（COT），由此开发出DeepSeeke-R1-Zer0。DeepSeek-R1-Zero是第一个纯强化学习训练得到的LLM，并且展示了自我验证、反思和生成长CoTS等功能，标志研究界的一个重要里程碑。在大语言模型（LLM）的微调过程中，强化学习（RL）扮演着至关重要的角色。传统的近端策略优化（PPO）算法虽然被广泛应用于LLM的微调，但其在处理大规模模型时面临着巨大的计算和存储负担。PPO算法需要维护一个与策略模型大小相当的价值网络来估计优势函数，这在大模型场景下会导致显著的内存占用和计算代价。此外，PPO算法在更新策略时可能会导致策略分布发生剧烈变化，从而影响训练的稳定性。为了解决这些问题，DeepSeek提出了一种新的强化学习算法--组相对策略优化（GRPO），旨在减少对价值网络的依赖，同时保持策略更新的稳定性和高效性。
核心技术—冷启动数据&多阶段训练策略。（2）冷启动数据&多阶段训练策路：DeepSeek-R1 是为解决 DeepSeek-R1-Zero 存在的问题并进一步提升推理性能而开发的模型，它在训练过程中融入了冷启动数据和多阶段训练策略。冷启动数据:收集少量高质量长链推理数据，通过SFT初始化模型，提升可读性和性能。多阶段训练:第一阶段 RL专注于数学、编程等明确答案的任务。第二阶段结合拒绝采样生成 SFT 数据，增强通用能力（写作问答等）。最终RL对齐人类偏好（如无害性、有用性）。
核心技术—模型能力蒸馏迁移。（3）模型能力蒸馏迁移：DeepSeek R1 的推理能力可以通过蒸馏技术迁移到更小的模型中，并且小模型的基准测试取得很优秀的表现。在DeepSeekR1蒸馏出的6个小模型中，在保持模型参数量仅为o1-mini同量级的前提下，其知识理解、代码生成等核心能力实现全面反超。通过对标OpenAlo1-mini的效果上不难看出DeepSeek在模型轻量化领域的突破性创新，同时也为开源社区提供了兼具高性能与低部署成本的新型解决方案。
3、DeepSeek技术创新
3.1 DeepSeek MoE模型技术
MoE架构引入多个独立的专家模型。MOE，全称Mixture of Experts，即混合专家模型，是一种用于提高深度学习模型性能和效率的架构。其核心思想是通过引入多个独立的专家模型(Experts)，每个输入数据只选择和激活其中的一部分专家模型来进行处理，从而减少计算量，提高训练和推理速度。MOE的概念在1991年就已提出，训练不容易收敛是其在大模型领域应用的主要障碍。
MoE架构可显著提高训练效率。
DeepSeek MoE在传统MoE模型架构上进行了改进。DeepSeek MOE从传统MOE模型架构的基础上，进行了两部分改进：（1）细粒度专家划分:相比传统MoE模型，DeepSeekMoE将每个MOE层细分为更多的细粒度专家，每个专家负责处理更具体的任务。例如，在一个典型的DeepSeekMoE模型中，每个MOE层包含256个专家，每个token会激活其中的8个专家。这种细粒度的分割方式使得每个专家能够专注于特定类型的输入数据，从而提高模型的灵活性和表达能力。（2）共享专家隔离:传统的MOE模型中，所有专家都是独立的，每个专家都需要独立处理输入数据。DeepSeekMoE引入了共享专家的概念，把激活专家区分为共享专家和路由专家时，共享专家和路由专家在数据处理流程上有显著的区别。对于共享专家，输入数据无需经过路由模块的计算，所有数据都会直接通过共享专家进行处理。相反，对于路由专家，输入数据会先经过路由模块，该模块根据输入数据的特征选择最合适的专家进行计算。在这种架构中，路由模块通过计算输入数据与各个专家的匹配概率，选择概率最高的专家进行处理。最终，将路由专家和共享专家的计算结果相加，形成MOE模块的最终输出。通过这种方式，模型能够在处理不同输入数据时，既能捕捉到输入数据的共性,也能关注到输入数据的差异性。这种设计能够提高模型的泛化能力和适应性。
3.2 多头潜在注意力MLA技术
DeepSeek多头潜在注意力MLA进一步减少KV缓存的大小。在标准的Transformer模型中，多头注意力（MHA）机制通过并行计算多个注意力头来捕捉输入序列中的不同特征。每个注意力头都有自己的查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵。对于序列中的每一个token，都需要计算各自的OKV，进而计算注意力。在推理过程中，当前大模型所采用的token by token递归生成方式，上文token的KV计算不会受到后续生成token的影响，因此可以缓存下来，避免重复计算，提高推理效率，这就是KVcache的由来。也就是说，当生成第个token时，可以利用之前事先算好的上文个token的KV值。同样地，位置token的KV值计算出来后也将保存在KV cache中。目前大模型对于注意力机制做的一些改进，包括MOA、GOA都是为了想方设法减少KV Cache。DeepSeek提出的MLA的出发点也是如此。减少KV Cache就可以实现在更少的设备上推理更长的Context，或者在相同的Context长度下让推理的batch size更大，从而实现更快的推理速度或者更大的吞吐总量。最终目的都是为了实现更低的推理成本。
多头潜在注意力MLA实现了更低的推理成本。MQA与GQA 的办法是通过共享K、V的注意力头，降低KV的数据维度，但会牺牲模型性能。 MLA 则是通过对注意力机制中的K、V进行低秩联合压缩，减少推理时的KV缓存；同时对Q进行低秩压缩，减少训练期间的激活内存使用。 MLA架构还结合了旋转位 置嵌入 （RoPE），有效处理了长序列中的位置依赖问题。 RoPE通过旋转操作将位置信息嵌入到K和Q中，使得模型能够更好地 捕捉长距离依赖关系。尽管MLA 通过低秩压缩减少了K、V 缓存和激活内存，但它仍然能够保持与标准多头注意力（MHA） 相当的性能。在推理过程中， MLA只需要缓存压缩后的键和值，这显著减少了内存占用，使得模型能够处理更长的上下文长度。
DeepSeek V3与R1模型采用MIT协议。开源即代码层面开源，可以调用与进行二次开发。开源免费调用有助于先行占据市场份额，成为规则制定者，率先拓展生态粘性。如，谷歌将安卓开源，获得了全球80%的移动手机端市场份额，同时也覆盖电视、汽车等使用场景。DeepSeek V3与R1模型实现了开源，采用MIT协议。 DeepSeek开源模型完全免费，开发者可以利用DeepSeek开源模型开发衍生模型、产品应用以及生成内容。这产生多方面影响：① 对大模型发展：这提升了世界对中国Al大模型能力的认知， 一定程度打破了OpenA1 与Anthropic 等高级闭源模型的封闭生态。 DeepSeek R1在多个测试指标中对标OpenAl o1,通过模型开源，也将大模型平均水平提升至类OpenAl o1等级。② 对下游生态：优质的开源模型可更好用于垂类场景，即使用者针对自身需求蒸馏，或用自有数据训练，从而适合具体下游场景；此外，模型训推成本降低，将带来使用场景的普及，带动AIGC、 端侧等供给和需求。
4、DeepSeek商业模式
4.1 商业模式
DeepSeek API性价比优势明显
企业接入DeepSeek大模型的收费方式主要分为两种模式，具体如下：（1）API 接口：按Token 计费模式。标准时段下，deepseek-chat(DeepSeek-V3)API 服务定价为百万tokens 输入价格0.5元(缓存命中)/2元（缓存未命中）。deepseek-reasoner（DeepSeek-R1）API 服务定价为百万tokens输入价格1元(缓存命中)/4元(缓存未命中)。2月26日，deepseek 平台推出错峰优惠活动，在00:30-8:30时间段，DeepSeekV3 降至原价的50%,DeepSeek-R1 降至原价的25%。
本地化部署稳定性更强，成为企业重要选择。( 2 ) 本地化部署：把Deep Seek在本地电脑上部署，然后直接在本地访问。本地化部署对硬件要求高、运维更加复杂、成本高昂，下游客户表示，部署 一个DeepSeek R1,需要30万~40万元的成本。但本地化部署在稳定性、灵活性、数据安全方面具有显著优势。
4.2 用户规模
DeepSeek App用户规模迅速增长。DeepSeek App自2025年1月11日上线以来，截至2月9日，累计下载量已突破1. 1亿次。其中，1月20日至1月26日， DeepSeek App的周下载量达到226万次，而在随后的一周内，下载量激增至6300万次，环比增长超过2700%。这一增长主要得益于其开源 推理模型DeepSeek-R1的发布。
4.3 海外布局企业
海外科技巨头纷纷宣布上线DeepSeek大模型。DeepSeek热度持续席卷全球，微软Azure 、 英伟达等海外科技巨头纷纷宣布上线DeepSeek大模型。1月，微软最早宣布将 DeepSeek-R1 模型添加到云平台Azure Al Foundry, 开发者可用于构建基于云的应用程序和服务。1月25日， AMD宣布已将新 的DeepSeek-V3 模型集成到Instinct M1300X GPU上，该模型旨在与SGLang一起实现最佳性能。1月30日，美国人工智能巨头英 伟 达 (Nvidia) 在官网宣布， DeepSeekR1模型可作为NVIDIA NIM微服务预览版使用。1月31日，亚马逊云科技官方公告， DeepSeek的R1模型已正式在Amazon Bedrock及Amazon SageMaker Al平台上全面推出。
5、Deepseek 应用场景
5.1 能源领域
能源企业“牵手”DeepSeek 已成为一股新风潮。近来，能源企业“牵手”DeepSeek 已成为一股新风潮。据不完全统计，能源领域的央企如中国石化、中国石油、中国海油、中 国中化、国家能源集团、中国核电、中广核、华能集团、国家电投、华电集团、南方电网等多家能源企业相继宣布，已完成 DeepSeek 大模型私有化部署，全面接入企业自有的AI 大模型。DeepSeek 作为一款具有强大算法优化能力的人工智能平台，将为能源领域提供更加精准和高效的数据分析与处理方案。这意味 着，能源企业不仅可以在日常管理中更好地应对复杂的能源系统问题，还能够通过智能化手段提升能源业务的运营效率。
5.2 电信领域
三大运营商相继宣布全面接入DeepSeek。中国电信、中国移动、中国联通三大运营商相继宣布全面接入DeepSeek, 在通信与Al融合领域激起千层浪。运营商具备全国最大的流量通道和数据积累，同时在云业务硬件基础上具有较高的普及度，这些因素使得DeepSeek 的全面接入有望加速AI应用的发展，推动云业务的持续增长。运营商通过接 入DeepSeek，利用其在深度学习和多场景适应能力上的优势，旨在提升网络管理效率和客户服务质量。通过与DeepSeek的深度合作，运营商能够在网络优化、智能客服、个性化服务等领域实现突破，进 一 步巩固其在通信行业的领先地位。
5.3 金融领域
DeepSeek在金融领域的应用场景较为广泛。自 DeepSeek V3/R1模型发布以来，金融机构纷纷将其视为提升技术实力和市场竞争力的重要抓手，并加速推进部署与应用。已有多家金融机构宣布接入或部署DeepSeek。DeepSeek通过底层数据的深度关联和逻辑推演，为用户提供可靠的数据支持，还可将复杂的投资问题拆解为清晰的分析步 骤 ，深入理解市场逻辑 。 此外 ，DeepSeek赋能效率提升，成本优势凸显，尤其对人力和技术资源相对有限的中小金融机构更为友好。相比较其他AI工具 ，DeepSeek 性价比较高，再加上开源策略，金融机构可根据自身需求进行定制和优化，降低对外部供应商的依赖。当前DeepSeek投研、风险管理、文档处理、供应链金融等诸多核心业务场景。
5.4 政务领域
多地将DeepSeek应用于政务系统。作为日常生活中与公众交互最密切、最频繁的场景之一，政务服务与人工智能大模型在信息收集、文本总结、智能交互等方面 的能力高度契合。近日，多地宣布，已将DeepSeek 应用于政务系统，面向用户开展应用。当前，数字政府建设已进入深化提质 阶段，政务应用与人工智能结合，或将成为未来重要发展趋势。 DeepSeek不仅在内容生成、智能交互等方面提升办公效率，还能够与政务系统深度融合，助力城市治理和公共服务升级，从而推动政府从传统管理模式向智能化、数字化管理模式的转变。
6、AI大模型市场现状
6.1 AI大模型基本情况
Al大模型被视作通往通用人工智能的重要路径。2022 年底，由OpenAl 发布的语言大模型 ChatGPT引发了社会的广泛关注。在“大模型+大数据+大算力”的加持下，ChatGPT能够通过自然语言交互完成多种任务，具备了多场景、多用途、跨学科的任务处理能力。以 ChatGPT 为代表的大模型技术可以在经济、法律、社会等众多领域发挥重要作用。大模型被认为很可能像PC时代的操作系统一样，成为未来人工智能领域的关键基础设施，引发了大模型的发展热潮。AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)、通用性（不局限于特定领域）以及涌现性（产生预料之外的新能力）特征。以ChatGPT 为代表的 A 大模型因其具有巨量参数和深度网络结构，能学习并理解更多的特征和模式，从而在处理复杂任务时展现强大的自然语言理解、意图识别、推理、内容生成等能力，同时具有通用问题求解能力，被视作通往通用人工智能的重要路径按照部署方式划分，AI大模型主要分为云侧大模型和端侧大模型两类，云侧大模型分为通用大模型和行业大模型，端侧大模型主要有手机大模型、PC大模型等。
6.2 Al大模型发展历程
1956-2006年，深度学习和神经网络技术的提出和发展，为A!大模型的出现奠定了技术基础，大模型技术萌芽;2006年后自然语言处理技术、Transformer架构的发展，为大模型预训练算法技术和架构奠定了基础;2018年0penA!和Google分别发布GPT1与BERT，预训练大模型成为自然语言处理领域的主流:2022年底，0penAl推出ChatGPT引发全球大模型发展热潮，2023年中国国内大模型训练开始井喷，出现“百模大战”现象；2024年中国政策加大行业落地推动力度，商业发展加速。
6.3 Al大模型发展背景
国家和地方各级政府对AI大模型的创新发展给予了有力支持。在政策层面，国家和地方各级政府对A1大模型的创新发展给予了有力支持，推动传统产业数字化转型。近年来，我国始终高度重视人工智能发展机遇和顶层设计，发布多项人工智能支持政策，国务院于2017年发布《新一代人工智能发展规划》。科技部等六部门也于2022年7月印发《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》对规划进行落实。伴随人工智能领域中大模型技术的快速发展，我国各地方政府相继出台相关支持政策，加快大模型产业的持续发展。
6.4 Al大模型市场现状
价格方面，中国大模型价格下降趋势仍在继续。截止到2024年底，我国典型A1大模型的输入价格下降至1.5元/百万Tokens以内。再到DeepSeek的横空出世，一度将百万Tokens的输入价格拉进“毛时代”。应用方面，随着大模型技术成本的持续下降和应用场景的不断拓展，A!大模型正迎来从高门槛专业技术向大众化、普惠化转变的关键节点，应用规模持续壮大，2022-2027年中国A1大模型应用市场规模复合增长率将达到148%。2024年中国A1大模型应用市场规模达157亿元，预计到2027年市场规模将超1100亿元。
语言大模型为市场主流。为促进生成式人工智能服务创新发展和规范应用，2024年，网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，持续开展生成式人工智能服务备案工作。截至2024年12月31日，共302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案,其中2024年新增238款备案；对于通过API接口或其他方式直接调用已备案模型能力的生成式人工智能应用或功能，2024年共105款生成式人工智能应用或功能在地方网信办完成登记。从模态结构来看，语言大模型为市场主流，占比78%;从类型结构来看，通用大模型占比28%，垂直大模型占比72%。
6.5 AI大模型结构
Al大模型架构不断完善。AI大模型架构包括基础设施层、模型层、应用技术层、应用层。基础设施层包括GPU、CPU、存储和网络等硬件设施。这些硬件设备为A1大模型的训练与推理提供了关键的运算资源和存储能力。模型层包含各种AI大模型，如大语言模型、视觉-语言模型等，具备强大的学习和推理能力。应用技术层包括Agent智能体技术、检索增强生成技术、大模型微调、提示词工程、思维链技术等。这些技术利用大模型的推理能力对任务进行规划拆解，并使用外部工具完成复杂任务。应用层展示了A大模型在具体场景中的应用，如增强检索类应用、智能体类应用、事务处理类应用等。
6.6 AI大模型应用部署
大模型应用需求落地一般分为四个阶段。大模型应用需求落地一般分为四个阶段：1、场景需求评估：评估企业当前的大模型技术、应用场景和能力，做好大模型应用落 地的准备，包括技术能力评估、应用场景梳理、能力分析等。2、部署能力建设：设计和构建符合战略规划和业务需求的大模型 能力体系，包括大模型建设方案设计、系统研发和功能测试、数据与算法准备等。3、大模型应用部署：将大模型部署到具体的 业务场景中，提供定制化的智能解决方案，实现大模型的商业化应用，包括定制化优化与应用开发、效能评估与闭环管理、全 生命周期管理等。4、大模型运营管理：建立大模型运营管理体系，保障大模型的长效运行，并通过实时监测和反馈机制提升运 营效率，包括实时监测与动态追踪、持续优化与管理体系完善等。
6.7 AI大模型商业模式
Al大模型市场应用的商业化模式逐渐清晰。
7、Deepseek对Al行业影响总结
7.1 对Al模型层的影响
对Al模型层：开源与价格优势将导致大模型层竞争加剧。
7.2 对AI算力层的影响
对AI算力层：短期降低对先进算力需求预期。
7.3 对云厂商的影响
对云厂商：利好云厂商下游需求增长，有望进一步提升国产云厂商利润率。
7.4 对AI应用层的影响
对AI应用层：降低AI应用研发与落地的成本，加速AI应用发展。
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