vbcpm ◎記者 柴劉斌 郭成林
“剛剛我還在用DeepSeek-R1模型測試本地知識庫，它的文本生成能力比預期的更好。”2月6日，心動公司媒體公關總監陳承對上海證券報記者說。
1月20日，DeepSeek正式發布DeepSeek-R1模型，並同步開源模型權重。DeepSeek模型的橫空出世掀起行業浪潮，多家公司迎來“破圈時刻”：在軟件端，一批上市公司宣布接入DeepSeek，加速自身AI應用產品升級；在硬件端，端側AI迎來加速發展契機，2025年或將出現一波AI硬件創業浪潮。
在董事長兼CEO方漢看來，DeepSeek的高性價比模型證明了，隻要算法先進，訓練成本跟推理成本都可以大幅度下降。這將會刺激整個大模型行業快速落地，對於整個行業非常有益。從行業長期發展來看，DeepSeek對下遊應用落地起到很好的促進作用，所有和編程、數理推斷相關的行業，如金融、互聯網、法律等領域，都會得到極大發展。
中小企業湧入 AI迎來“破圈時刻”
據了解，DeepSeek-R1的訓練費用不到OpenAI GPT-4o的十分之一，且API定價僅為OpenAI o1的三十分之一。這意味著中小企業和個人開發者也能夠輕鬆使用這種高性能的人工智能技術。
蟻智島科技采用DeepSeek的服務已有半年之久，見證了其版本從v1到v3再到R1的更迭。蟻智島科技CEO隋闊認為，DeepSeek最核心的影響是讓AI“破圈”了，憑借產品硬實力，很多圈外人得以迅速了解這一產品形態。“春節回來後不少老板主動聯係我，想加速推動AI在企業的落地。雖然還是有理解上的差異，但是DeepSeek接受度大大提高。”
市場對於DeepSeek的濃厚興趣，也體現在各行各業的加速布局中。
在2月5日發布的調研紀要中提到，DeepSeek-R1開源推理模型成本低、推理能力強，對大宗商品語義理解的複雜性，能有更好的處理能力。公司表示，希望盡快把基於DeepSeek的“小鋼”做出來，在一季度借助DeepSeek-R1快速蒸餾出全新的“宗師”模型，並切換“小鋼”的基座模型。
2月6日，智雲健康宣布將DeepSeek-R1模型接入公司自研醫療人工智能係統“智雲大腦”。這一舉措將增強智雲醫療大腦的數據挖掘能力，提高慢病管理效率。
發布研報稱，DeepSeek是國內AI生態級的突圍，有望帶動國內AI全產業的快速發展。同時，其開源與低成本的特性亦有望賦能AI應用廠商，加速推動端側AI落地。
也有專家提出，未來，大部分的企業或個人都可以輕鬆地本地化部署DeepSeek，隨後DeepSeek對於AIGC類公司的影響將逐漸下降。企業的競爭力依然取決於自身的AI應用場景與產品。
“行業需要在算法迭代與芯片製造和設計上更進一步，才能真正進入世界先進水平之列。”方漢告訴記者。
隋闊表示，DeepSeek的“破圈”是一個利好，隨著算力、算法、數據等其他環節的迭代優化，會有更大的應用前景。DeepSeek開源了R1的訓練方法和流程，大幅提升了訓練效率，但如果企業要訓練依舊是“天價”。蒸餾模型依舊更適合企業，高質量數據依舊是核心。
端側AI加速跑 激活硬件生態
事實上，相較於AI軟件，此次由DeepSeek帶動的端側AI加速發展，有望大幅激活AI硬件的商業化生態。
受訪的業內人士告訴記者，端側AI能優化硬件性能，提高運算速度、降低延遲，同時實現更複雜任務與增強交互，並支持更多離線等應用場景，全麵提升AI硬件的能力與價值。2025年將是AI眼鏡、AI玩具等AI硬件行業發展的重要一年。
從技術層麵來看，DeepSeek模型采用改進的算法和架構，實現了算法、框架和硬件的優化協同，提高了模型在端側設備上的運行效率，使端側AI部署變得更加具有普惠性。同時，通過知識蒸餾，將大模型的能力高效遷移到輕量化模型上，開發者可快速將其AI能力部署至硬件設備並針對場景定製化，降低了智能產品的AI功能集成門檻。
Rokid投資者關係負責人方雨晴表示，在智能眼鏡行業，企業是否接入大模型主要取決於Token（詞元）價格、平台穩定性和響應速度等因素。企業可以在前期選擇多個AI大模型供用戶自由選擇。從行業來看，AI軟硬件公司普遍期待DeepSeek等國產或開源大模型能有更好的發展，有助於降低行業開發周期和投入。據介紹，Rokid專注於AR智能眼鏡的軟硬件研發，並已與通義千問等多模態大模型建立合作關係。
研報表示，目前不少國內手機整機廠商推出端側AI功能。基於DeepSeek-R1在推理能力上表現出色，該模型若能進入AI智能終端，將形成具有強大AI功能的產品，有望提升用戶體驗，增強產品吸引力，在與其他廠商的競爭中更具優勢。
從產業鏈來看，DeepSeek也有利於SoC芯片和存儲等行業的發展。
“從行業的長期發展來說，DeepSeek會催生上遊的推理芯片跟訓練芯片的大幅進步。”方漢說。
副總經理、COO金海鵬對記者表示，隨著蒸餾技術的成熟，可以預見在泰淩微AI芯片上運行的模型也會更強大。不過，這些目標無法在短期內達到，需要時間的積累。公司未來或將在技術適配與優化、應用場景融合與生態合作方麵與DeepSeek有交集。從行業來看，DeepSeek推動端側AI成本降低，使整個端側AI市場需求增長，從而將帶動端側AI芯片公司的市場拓展。
在AI硬件的商業化落地中，有了DeepSeek也並非高枕無憂。
人形被視為AI硬件應用的終極集成形態。DeepSeek如果被植入人形機器人中，是否會迎來更大的商機？對此，國內一家機器人公司的相關負責人認為，DeepSeek屬於ChatGPT的大類別，目前還無法深度驅動人形機器人。
陳承也表示，DeepSeek盡管在文本處理方麵十分突出，但目前多模態功能尚屬短板，因而使用場景更聚焦於文本處理及其衍生場景。
