蛇年春節(jié)前，DeepSeek陸續(xù)發(fā)布了 v3版本和r1版本，除夕夜發(fā)布了Janus-Pro，引起了轟動。

整個春節(jié)假期，DeepSeek在github和huggingface屠榜。

同時，DeepSeek也遭到了國家級的DDoS攻擊，服務(wù)時不時中斷，嚴(yán)重影響了廣大AI愛好者的體驗(yàn)。

星空君申請的API服務(wù)，半個晚上只能輸出error。

好在年初二早上基本恢復(fù)了正常（聯(lián)網(wǎng)功能還是時斷時續(xù)）。

DeepSeek最大的功勞，是把AI的成本打到了最低。

OpenAI試圖構(gòu)建一個巨額資本打造的護(hù)城河，然后關(guān)門收錢。成為AI時代的壟斷者。

DeepSeek做了兩件事，讓OpenAI的夢想變成了水漂。

一是用更低的成本實(shí)現(xiàn)了接近甚至超越ChatGPT的效果（當(dāng)然是否超越還有爭論，但在同一個段位并沒有廣泛的異議）；

二是開源，讓每一個企業(yè)和個人，都有機(jī)會本地部署頂級AI大模型。這一點(diǎn)很重要，尤其是對于亞非拉第三世界國家，之前的AI算力游戲，幾乎和他們毫無關(guān)系。DeepSeek改變了游戲規(guī)則，全球任何國家的企業(yè)和個人都可以參與其中。

這就是人民戰(zhàn)爭的汪洋大海。

那么問題來了，DeepSeek靠什么賺錢呢？

搞笑的答案是：做空英偉達(dá)和美股就足夠了。

正經(jīng)的答案是：DeepSeek是一家量化投資公司，它的主業(yè)是搞投資，AI不需要賺錢。

之前星空君的觀點(diǎn)一直是AI終將成為類似云計算的底座，成為輔助性的功能，不可能單獨(dú)收費(fèi)。星空君設(shè)想最終成功的應(yīng)該是阿里這樣的云計算廠商，把AI做成一個云原生服務(wù)。沒想到量化企業(yè)劍出偏鋒（同花順每年也幾十億的燒錢搞AI，不排除搞出第二個DeepSeek），不過基本邏輯和星空君預(yù)測的一致。

事實(shí)上阿里過年期間也發(fā)布了qwen的新版本，實(shí)力也很強(qiáng)，只是風(fēng)頭完全被DeepSeek蓋過了。

可以預(yù)測，不遠(yuǎn)的將來，AI將成為及低成本的資源類服務(wù)，到時候AI卷什么？

卷應(yīng)用，卷場景。

這也是DeepSeek敢開源的底氣所在，這個星球上，沒有任何國家比中國的應(yīng)用和場景更豐富。

如今，AI的應(yīng)用頂多算早期應(yīng)用，主要是提高工作效率為主，什么寫稿子、審合同，這都是很低級的應(yīng)用。

什么網(wǎng)文、圖文自媒體... ...隨著AI的迭代，即將消失在歷史的塵埃里。

你看看春晚的機(jī)器人扭秧歌，其實(shí)宇樹部署了云側(cè)和端側(cè)AI大模型，只不過它是相對細(xì)分領(lǐng)域的AI大模型。

未來DeepSeek這種級別的大模型接入機(jī)器人，簡直無所不能。

星空君手頭正在經(jīng)手的幾個應(yīng)用：

一個是AI客服，現(xiàn)在很多企業(yè)都在做，某科創(chuàng)板待上市企業(yè)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了50%左右的客戶電話溝通通過AI客服閉環(huán)處理，大大降低了人工。不過我不是搞電話，而是搞企業(yè)微信群。

一個是AI做憑證，這個對于廣大財務(wù)牛馬是降維打擊，好消息是硬件成本比較高，一般是集團(tuán)型企業(yè)才使用。通過硬件設(shè)備（不是傳統(tǒng)掃描儀，類似ATM機(jī)柜，員工只需要將單據(jù)塞進(jìn)去即可）識別單據(jù)，然后根據(jù)訓(xùn)練好的邏輯自動識別單據(jù)提交到報銷系統(tǒng)并生成SAP的會計憑證。

至于輔助審合同，自動出題庫等效率類的提升，就不提了。

AI做憑證的應(yīng)用，可以延伸到個人助理。

比如在手機(jī)端裝個AI應(yīng)用，平時記錄用戶的消費(fèi)習(xí)慣，買高鐵票買機(jī)票逛拼多多逛淘寶，甚至開抖音快手小紅書等APP。

AI個人助理可以實(shí)現(xiàn)什么？

用戶抓起手機(jī)來對AI說，我下周休假，我要去趟張家界。

從訂票到訂酒店到行程，全部搞定。

沒錯，它就是我們的賈維斯。

另外，多模態(tài)大模型是真正的未來，多模態(tài)才能用于工業(yè)，而工業(yè)領(lǐng)域的大模型，即將迎來爆發(fā)式增長。

以電力行業(yè)為例：

輸電人工智能大模型對鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識別精度，基本實(shí)現(xiàn)了對人工的替代。目前，廣西電網(wǎng)機(jī)巡管理平臺和輸電運(yùn)行支持系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)與輸電大模型的對接調(diào)用，平均缺陷識別率為91.24%。

國網(wǎng)山東電力組織由業(yè)務(wù)骨干和業(yè)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)專家構(gòu)成的科研團(tuán)隊，探索人工智能大模型技術(shù)在無人機(jī)巡檢缺陷排查方向的多層次應(yīng)用，現(xiàn)已開發(fā)出桿塔異物、絕緣子破裂等10個常見缺陷的智能識別模型。

這一系列模型在一線班組試點(diǎn)應(yīng)用后，設(shè)備缺陷識別準(zhǔn)確率由原來的85%上升到92%，照片誤檢情況大幅減少。

       原文標(biāo)題 : 如何看待deepseek對AI大模型產(chǎn)業(yè)的影響