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企業想知道,DeepSeek如何從外力變内力?

2025-03-18 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:企業想知道,DeepSeek如何從外力變内力?,歡迎閲讀。

DeepSeek 爆火,讓萬千企業看到了智能化的巨大機遇,争先恐後接入 DeepSeek 成為近段時間的企業風潮。但在大多數企業選擇 DeepSeek 一體機或者雲上部署接入的時候,往往會發現一個問題:

對于企業來説,DeepSeek 能力雖強,但歸其根本是一種 " 外力 "。這種外力很難與企業自身的業務需求進行工程化結合,最終導致 AI 能力無法給企業帶來真實收益。

如何将 DeepSeek 的智能化機會,與企業自身的知識工程、數據工程結合,讓 AI 成果從社會層面的外力,變成企業自身的内力?

DeepSeek-R1/V3 大模型發布後,華為雲第一時間推出了基于昇騰雲的 DeepSeek 解決方案,并且提供了從雲端到客户業務現場的邊緣側解決方案。本月 17 日,華為雲 DeepSeek 解決方案又全面推出商業級 Tokens 付費服務。

從華為雲一系列解決方案中,我們可以選擇與企業自身特性緊密相關的企業知識庫與數據兩個切入點,來共同探讨如何通過低門檻的一站式工程,将 DeepSeek 融入企業自身發展。

或許只有這樣,才能把洶湧而來的 AI 時代,變成企業源源不絕的内力奔湧。

企業都知道 DeepSeek 能力強,效果好。但對于企業來説,DeepSeek 的能力是通用的、外置的,企業真正需要的 AI 能力,卻是個性的、内置的,并且與企業數據、知識緊密耦合。應用 DeepSeek 以及其他 AI 大模型能力,企業總是會遇到這樣的問題:

1. 通用模型能力,無法與企業自身的知識庫、數據體系進行結合。對于企業來説,大多數通識類的 AIGC 是沒有實際意義的,但真正在業務場景中要問 AI 的問題,比如產品批号、訂單查詢等,又是通用模型所不具備的。因此 AI 融入企業,必須與企業或者行業自身的知識庫與數據進行結合。

2. 由于數據、知識不通,導致 AI 無法與企業業務場景進行适配,與企業業務之間存在技術鴻溝。企業讓 AI 發生效力,必須以場景作為出發點和落腳點。如果不能準确找到應用場景,再強的 AI 能力都是鏡花水月。

3. 場景的不适配,導致企業對 AI 的投入產出相對模糊,帶來了難以估量的成本邊際,以及過多的試錯成本。企業究竟能從 AI 中獲取什麼價值?怎樣設定投資回報比才是合理的?試錯成本達到怎樣的阈值需要發生警惕?這些問題對于今天大多數企業來説都是未知數。

究其本質,是大部分企業在使用大模型 PPT、策劃等的 " 辦公流 ",只需淺層接入,而真正發揮大模型給業務帶來的提質增效價值,必須與專有數據、行業知識、内部業務等進行深度整合。

如何破解這些 AI 之障?華為雲的答案是,要通過低門檻、高效率的解決方案,将 DeepSeek 變為企業自身能力的有機組成部分。

想要破除 AI 之障,就不能讓企業僅僅停留在接入 DeepSeek 的初級階段,而應該通過一站式解決方案,讓 DeepSeek 直接成為企業業務場景的一部分。

華為雲 DeepSeek 解決方案,就為企業提供了一系列可以将 DeepSeek 融于企業需求、企業場景的解決方案。我們可以節選其中非常關鍵的兩個能力——智能知識庫與智能數據洞察,來透視華為雲如何幫助企業将 DeepSeek 變為内力。

為了實現将 DeepSeek 與企業自身的知識庫、業務數據進行結合,華為雲推出了企業級知識庫 + 智能助手解決方案,以及智能問數方案。

先來看知識。在大量專業業務場景中,企業對 AI 的需求是可以回答專業問題,給出企業級的内容檢索與生成需求。這就需要将 DeepSeek 能力與行業知識庫、企業知識庫進行結合。

華為雲推出的企業級知識庫 + 智能助手解決方案,可以搭配華為雲 KooSearch,構建企業級的智能知識問答,供業務場景進行 API 調用,并且還能夠提供智能問答助手等應用形式。

解決方案中,盤古大腦内置智能客服方案,通過 Workflow、Agent 復雜任務編排,實現復雜任務問答,單輪問答搜索準确率 >95%。這一能力已經可以在醫療等專業場景中得到有效利用。

同時,除了這種具備深度咨詢、需求定制的解決方案,華為雲還提供基于開源產品的超低門檻解決方案。通過全球當前最流行的開源生成式 AI 應用創新引擎 Dify,華為雲提供一鍵部署基于 Dify 的企業級知識庫解決方案,并且針對 Dify 開源社區版本所使用的 Redis、NGINX、數據庫性能無法滿足企業大規模部署應用的痛點,獨家推出了自研的高性能 Dify 版本,滿足企業基于 Dify 構建生產級 DeepSeek+ 專業知識庫的需求。

而在智能問數方面,華為雲提供了基于 DeepSeek+DataArts Insight+ 華為雲數據庫 + 數倉的智能取數、問數方案,構建滿足 10 億數據秒級響應、自然語言生成圖表、業務态勢智能洞察的智能問數助手,來滿足金融、政務、電力能源等行業更加極致的業務需求場景。基于此方案,企業可以通過自然語言對話的方式快速獲得某訂單的具體内容,統計年銷量等業務數據,甚至從數據層面追蹤不同業務的開展進程,讓每一個企業員工都成為高級數據分析師,為業務提質增效。

同樣的,華為雲提供了通過 Dify 搭建低成本的智能問數方案,給企業的業務需求提供更多選擇。

打通從知識庫到數據體系的通路,華為雲不僅提供能夠讓項目快速上馬的、基于開源產品的解決方案,還提供一系列基于自身業務實踐與客户場景沉澱的、經過 AI 全棧賦能的雲服務產品,以滿足各行業用户更為復雜的業務場景需求。

基于華為雲多種解決方案及豐富產品,可以讓 DeepSeek 不僅停留在通識知識的問答,而是真正成為企業業務、企業效率的組成部分。

更重要的是,這些方案中的絕大多數,都提供了一鍵部署能力,極大地縮減了業務上線周期,滿足企業智能化轉型更新的迫切需求。

DeepSeek 變為企業内力,也就由此從願望變成現實。

從知識庫與數據兩個解決方案中可以看出,DeepSeek 融入企業并不是簡單的可部署、可調用就萬事大吉,而是需要從企業自身的業務場景出發,推導如何将 DeepSeek 能力與大量優秀的數字化實踐結合,進而在具體需求的驅動下成為企業業務的組成部分。

華為雲 DeepSeek 解決方案支持從 DeepSeek V3/R1 671B 滿血版到全部參數大小的 DeepSeek R1 蒸餾版模型的部署,并且全面推出商業級的 Tokens 付費服務,支持全場景部署方案,諸多解決方案可以一鍵部署。

從企業角度出發,華為雲 DeepSeek 解決方案可以實現三重價值:

1. 全棧 DeepSeek 大模型,多種付費模式,滿足企業多樣需求。讓企業不再困擾于 DeepSeek 的共性化能力無法滿足企業的個性化需求。

2. 通過解決方案模式部署,能夠真正融入企業的業務場景,帶來可見可感的價值。企業可以尋找最适合業務需求的不同 DeepSeek 解決方案,從而實現 AI 開箱即用,應用即上崗,上崗即產生回報,做到智能化反饋清晰可見。

3. 對于在安全、高效等方面有嚴格要求的企業來説,通過華為雲應用 DeepSeek 是更好的選擇。其具備的低成本、高安全特性,可以滿足企業多樣性的 DeepSeek 實用需求。相比一體機在備件更換、模型迭代、業務上線等按天級、月級周期來推進,華為雲 DeepSeek 解決方案可以兼顧安全和效率,無論是安全性要求極高的大型企業,還是對效率、成本更加看重的中小企業和開發者,都能找到最适合自身特性的 DeepSeek 解決方案。

在當下關口,企業或許必須知道這樣一件事:DeepSeek 乃至未來更多算法創新,在本質都是 AI 時代賦予的社會資源,是公共性的基礎設施。它們會形成強大的 " 外力 ",推動企業智能化發展。

但在企業這裏,只有學會把這些 "AI 外力 " 轉化為與企業知識、數據、業務場景融合的 " 内力 ",AI 才能從社會資源變成企業資源,成為企業發展的競争力與驅動力。

除了上文提到的企業級知識庫 + 智能助手解決方案、智能問數方案,華為雲還推出了一系列 DeepSeek 解決方案。

比如DeepSeek+ 數字人解決方案,可以面向企業營銷、辦公等場景,提供數字人 Meta Studio 服務,讓數字人調用 DeepSeek 的優秀模型能力;

網站搭建 + 智能運營方案,可以利用 DeepSeek 來實現一系列智能運營場景,比如在跨境電商網站中實現視頻的實時字幕翻譯、接入企業微信的智能客服應用、網站 SEO 内容更優化等,幫助用户獲得更加智能高效的建站體驗;

在代碼開發方面,華為雲 MaaS+Cursor/Cline 構建了智能編程平台,可以讓 DeepSeek 的編程能力賦能開發工作;

Deep Research 智能深度研究工具,是基于華為雲 MaaS+Deep Research 的開源項目,可以快速實現行業調研、學術研究調研等工作;

華為雲 DeepSeek 聯網搜索增強解決方案,可以讓企業基于華為雲部署 DeepSeek 獲得大模型問答能力,達到堪比 DeepSeek 官網的問答體驗。

不難發現,華為雲 DeepSeek 解決方案從模型能力上非常全面,勝過很多 " 閹割版 " 或者玩文字遊戲的一體機,并且在解決方案上非常多元,全面理解了企業 AI 需求的各個層面,并進行針對性地滿足與增強,可以幫助企業實現可感知、可量化、可持續的 DeepSeek 業務價值交付。

全面的 DeepSeek 解決方案已經證明,華為雲就是完成從 " 外力 " 到 " 内力 " 轉化的最佳接口。

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