有感于微信接入DeepSeek

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趋势判断

2月5日笔者对大模型行业发展的判断：“总结一句话：大模型全栈都应围绕DeepSeek做生态”。

之后见证芯片企业一拥而上，设备商争先恐后，大模型厂家被动跟随，应用集体嗨翻天。

芯片 -> 编译器 -> 设备 -> 大模型 -> Agent智能体，过去两周国内全面拥抱DeepSeek形势如海啸一般。

2月16日微信接入DeepSeek则是标志性事件，灵珠魔丸合体，官媒助力，同仇敌忾的感觉。

下一步，DeepSeek需要规划好版本发行的节奏，创新参数融合机制，减少大家迁移的成本。

创新参数融合机制，应借助现在MoE，以生态力量构建超级世界模型，之后就无敌了。

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应用观点

公司内部也部署了DeepSeek V3 和 R1 满血版671B。我的建议，供企业参考：

1. 用作全员赋能，成本作为Opex不算ROI、不考虑降本增效；

2.使用方式：当成领进门的师傅，咨询建议和指导，但记着师傅可能犯错，要自己理解和判断结果是否可用。

对用户能力的要求：刨根问底，自主定夺。

注意的点是，真正理解智能体Agent开发的不多，现在绝大多数Agent开发都是换了个名字的低代码传统应用；

假的Agent，一如十年前的大数据、5年前的AI，泥沙俱下的时期又来了，大家做好判断。

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人才人才

DeepSeek为什么能成，杭州好的营商环境功不可没，其他城市可以对标看看自己；

DeepSeek为什么这么牛，跟DeepSeek做起邻居 揭示冰山一角：融科资讯中心，办公楼的天花板存在；

顶级高校、中科院环抱，实习生都能撑起中国互联网和AI的十分之一，所以牛不在办公楼，牛在人才，二十一世纪最贵。

未知未来

有朋友问笔者担不担心AI 智能超越并取代人类，个人不担心，因为：

1.如果AI不比我聪明，不必担心；

2. 如果AI 比我聪明，担心也没用。况且，聪明不是唯一标准。

今后为了跟 AI 顺畅交流，听懂“祂”说什么，我们需要 --

跟Stephen Wolfram学自然科学思想，数学和物理；

跟Ray Dalio学社会科学认知，行业和经济；

两位都是笔者最最推崇的大神，两人共通之处，都是自己透过纷繁复杂的表象，看透并总结出本质原理，然后灵活运用这些原理，运筹帷幄决胜千里。

本文转载自 ​​清熙​​，作者： 王庆法