不管你有沒有在關(guān)注AI，可能都聽說過DeepSeek（深度求索）。這個(gè)最新國產(chǎn)大模型究竟有什么魔力？不僅在AI領(lǐng)域“破圈”，還做到全國，甚至全世界都認(rèn)識(shí)。

我在集中閱讀了DeepSeek相關(guān)資訊，并深度實(shí)踐了DeepSeek之后，寫下了此文。我總結(jié)了10個(gè)最應(yīng)該了解的主題，讓你一文讀懂DeepSeek。

一、DeepSeek簡(jiǎn)述

DeepSeek是一家專注于通用人工智能（AGI）技術(shù)研發(fā)的中國公司，位于中國杭州。

該公司成立于2023年，由其母公司幻方量化創(chuàng)立并投資，創(chuàng)始人是梁文鋒。

DeepSeek自成立起就放棄做追隨者，致力于大模型創(chuàng)新。它的故事就是一系列開源產(chǎn)品的發(fā)布，兩年內(nèi)它已經(jīng)做出：

以上，我們可以看出DeepSeek從代碼模型起步，逐步擴(kuò)展至通用、數(shù)學(xué)、長(zhǎng)上下文及推理領(lǐng)域，通過開源策略推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，其核心突破在于高效架構(gòu)（MLA、MoE）和低成本訓(xùn)練，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)高資源投入的AI開發(fā)模式。

其實(shí)早在V2時(shí)期，DeepSeek成本降低就已經(jīng)引發(fā)業(yè)內(nèi)人士關(guān)注，但直到2025年1月20日DeepSeek-R1發(fā)布，才開始破圈，迅速引爆全球關(guān)注。

總的來說，DeepSeek是一家年輕的AI創(chuàng)業(yè)公司。它們才剛開始，卻已經(jīng)登上高峰。

二、創(chuàng)始人及背后開發(fā)團(tuán)隊(duì)

與DeepSeek的故事一樣吸引人的，是它背后的公司和人。

DeepSeek的創(chuàng)始人梁文鋒，1985年出生于廣東湛江吳川市，父母均是小學(xué)教師。他自小在學(xué)習(xí)上就展現(xiàn)出很高的天賦，尤其是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

梁文鋒在初中階段就完成了高中的數(shù)學(xué)課程，并開始學(xué)習(xí)大學(xué)數(shù)學(xué)。17歲時(shí)，他便以吳川市第一中學(xué)“高考狀元”的身份進(jìn)入了浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)系，相繼獲得本碩學(xué)位后，于2010年畢業(yè)。

在大學(xué)期間，梁文鋒就對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生了濃厚的興趣。2008年，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)探索機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在全自動(dòng)量化交易中的應(yīng)用。兩年之后的2010年，隨著滬深300股指期貨推出，量化投資迎來了春天，梁文鋒和他的團(tuán)隊(duì)大賺了一筆，自營資金超過5億元。

要知道，此時(shí)他才剛剛畢業(yè)。

畢業(yè)后，梁文鋒在許多領(lǐng)域都嘗試引入人工智能，但這些嘗試都失敗了。于是他又將目標(biāo)瞄準(zhǔn)了老本行金融，重新將人工智能引入金融交易。

就這樣，2015年梁文鋒與另外兩名浙江大學(xué)的校友創(chuàng)立了幻方量化（High-Flyer），立志成為世界頂級(jí)的量化對(duì)沖基金。憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)，幻方量化迅速成為國內(nèi)量化對(duì)沖基金的龍頭。至2019年，其管理資金規(guī)模突破百億元，展現(xiàn)出卓越的商業(yè)化能力。這一階段的成功不僅為其積累了雄厚的資金基礎(chǔ)，更錘煉了團(tuán)隊(duì)在高性能計(jì)算領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

在此期間，梁文鋒越發(fā)認(rèn)識(shí)到AI的影響力，因此幻方量化不斷投資AI，包括購買芯片。

到2023年時(shí)機(jī)成熟之后，梁文鋒宣布進(jìn)軍通用人工智能（AGI），正式成立杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司（DeepSeek），標(biāo)志著其從金融領(lǐng)域向硬核科技的跨越。

我們可以看出，在成立DeepSeek之前，梁文鋒創(chuàng)建的幻方量化是一家專注于量化投資的中國金融科技公司。

幻方量化的核心優(yōu)勢(shì)在于“技術(shù)閉環(huán)”。旗下子公司幻方科技專門研發(fā)底層技術(shù)平臺(tái)，包括高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)建模等，為投資策略提供算力支持。兩者團(tuán)隊(duì)高度重疊，共享辦公地址，形成“技術(shù)研發(fā)+資產(chǎn)管理”的協(xié)同模式。其策略融合高頻交易、統(tǒng)計(jì)套利和機(jī)器學(xué)習(xí)，例如以毫秒級(jí)速度捕捉價(jià)差，或通過歷史數(shù)據(jù)挖掘股票間的關(guān)聯(lián)規(guī)律。這種自動(dòng)化操作減少了人為情緒干擾，同時(shí)通過分散投資和對(duì)沖工具控制風(fēng)險(xiǎn)。

或許，DeepSeek在最開始是為了“投資做決策”，但今日，DeepSeek已經(jīng)不僅僅是決策，它的目標(biāo)一定是星辰大海。DeepSeek有如此突破性的發(fā)展，主要?dú)w功于其開發(fā)團(tuán)隊(duì)。

這支團(tuán)隊(duì)的成員大多來自中國頂尖高校，以90后和95后為主力，平均年齡僅28歲，90后占比超過75%，95后占比達(dá)50%以上。團(tuán)隊(duì)成員學(xué)歷背景卓越，其中85%以上擁有碩士學(xué)位，40%為博士，核心成員大多畢業(yè)于清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)等國內(nèi)頂級(jí)學(xué)府，且完全由本土培養(yǎng)，無“海歸”背景。例如，高華佐（北大物理系）、曾旺?。ū编]通信專業(yè)）、邵智宏（清華人工智能博士生）等成員主導(dǎo)了關(guān)鍵模型架構(gòu)的創(chuàng)新，而“AI神童”羅福莉（北師大本科、北大碩士）在DeepSeek-V2的研發(fā)中貢獻(xiàn)了突破性思路。

團(tuán)隊(duì)管理采用扁平化模式，打破了傳統(tǒng)的職級(jí)制度，鼓勵(lì)自下而上的“自然分工”。成員可自由選擇研究方向并組隊(duì)，資源調(diào)配不設(shè)上限，甚至允許在讀博士生參與核心項(xiàng)目。

這種靈活性使得團(tuán)隊(duì)能夠快速響應(yīng)技術(shù)挑戰(zhàn)，例如僅用600萬美元預(yù)算就開發(fā)出媲美GPT-4的DeepSeek-R1模型，成本僅為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的1/30。此外，團(tuán)隊(duì)拒絕“賽馬機(jī)制”和資歷優(yōu)先文化，更傾向于招募應(yīng)屆生和競(jìng)賽獲獎(jiǎng)?wù)撸缱屖澜绯愎谲娳w成鋼負(fù)責(zé)搭建高效訓(xùn)練架構(gòu)。

技術(shù)創(chuàng)新方面，團(tuán)隊(duì)通過自主研發(fā)的MLA架構(gòu)和GRPO算法顯著降低了訓(xùn)練成本，其開源的DeepSeek-V2模型在中文綜合能力上對(duì)標(biāo)GPT-4 Turbo，英文能力與LLaMA3-70B并列第一梯隊(duì)。成員朱琪豪主導(dǎo)的DeepSeek-Coder-V1優(yōu)化了代碼生成能力，而代達(dá)勱則推動(dòng)語言模型升級(jí)至DeepSeek LLM V3。這些成就印證了團(tuán)隊(duì)“原創(chuàng)式創(chuàng)新”的理念—他們不僅開源代碼與論文，更通過基礎(chǔ)研究突破（如稀疏模型架構(gòu)）重構(gòu)行業(yè)成本標(biāo)準(zhǔn)。

盡管團(tuán)隊(duì)規(guī)模僅約140人，但憑借高人才密度與充足的算力支持（依托梁文鋒創(chuàng)立的幻方量化資源），DeepSeek實(shí)現(xiàn)了從推理模型到文生圖模型的多維度突破。其成員多為“技術(shù)理想主義者”，例如梁文鋒強(qiáng)調(diào)“工程師而非商人”的定位，拒絕短期商業(yè)化壓力，專注于通用人工智能（AGI）的長(zhǎng)期目標(biāo)。這種文化吸引了大量頂尖畢業(yè)生，例如小米曾以千萬元年薪試圖挖角團(tuán)隊(duì)成員羅福莉，但DeepSeek通過高薪（如深度學(xué)習(xí)研究員崗位年薪達(dá)154萬元）和自由創(chuàng)新的環(huán)境保持了人才凝聚力。

DeepSeek團(tuán)隊(duì)以本土年輕科學(xué)家為核心，通過自主創(chuàng)新與高效協(xié)作，在成本控制和技術(shù)性能上樹立了新標(biāo)桿，其成功印證了中國科技人才在全球化競(jìng)爭(zhēng)中的突破潛力。

三、DeepSeek為什么會(huì)成功？

媒體經(jīng)常把DeepSeek的成功塑造成一個(gè)奇跡，就像是天降神兵一樣。但在科技競(jìng)爭(zhēng)激烈的今天，沒有什么成功是隨隨便便的，DeepSeek不是一個(gè)“副業(yè)”，而是一群有理想、有實(shí)力的人打造的驚艷作品。

它的成功有以下4個(gè)原因：

（1）技術(shù)突破，實(shí)現(xiàn)低成本、高成效。

DeepSeek的核心競(jìng)爭(zhēng)力，在于用“精準(zhǔn)激活”替代“暴力堆料”。通過Multi-Token Prediction（MTP）和Multi-Head Latent Attention（MLA）等原創(chuàng)技術(shù)，DeepSeek大幅降低了計(jì)算資源需求，將每次推理所需的KV緩存（Key-Value Cache）減少93.3%，相當(dāng)于原本需要100度電才能完成的任務(wù)，現(xiàn)在只需6.7度電。這種技術(shù)像“節(jié)能燈”一樣，只在需要的區(qū)域點(diǎn)亮算力，而非全盤激活。

更令人驚嘆的是其R1模型，通過純深度學(xué)習(xí)的自發(fā)涌現(xiàn)能力，在數(shù)學(xué)和編程任務(wù)中達(dá)到頂尖水平，甚至超越Claude 3.5 Sonnet（Anthropic公司推出的AI模型），而推理成本顯著低于后者。這背后是多階段訓(xùn)練法的革新：用規(guī)則獎(jiǎng)勵(lì)替代人工標(biāo)注，砍掉冗余環(huán)節(jié)，將訓(xùn)練成本壓縮至OpenAI的1/20。

此外，它的V3模型性能也已接近GPT-4o（OpenAI為聊天機(jī)器人ChatGPT發(fā)布的語言模型），但成本僅需600萬美元（預(yù)訓(xùn)練階段），而OpenAI同類模型的訓(xùn)練成本高達(dá)數(shù)億美元。

（2）硬件提前布局。DeepSeek母公司幻方量化是一家中國對(duì)沖基金，也是最早在其交易算法中采用AI的先行者。他們?cè)缭缇鸵庾R(shí)到了AI在金融以外領(lǐng)域的潛力以及擴(kuò)展能力的重要性，因此不斷增加GPU的供應(yīng)。

此外，為了讓DeepSeek進(jìn)一步發(fā)展，幻方量化2023年就將其分拆獨(dú)立出去，并且為其構(gòu)建了5萬塊GPU的超級(jí)集群，用的是H800（算力等同H100）和 H20（高帶寬版）合規(guī)芯片。

這種布局使其在算法突破時(shí)能夠快速驗(yàn)證。

（3）組織模式：極客驅(qū)動(dòng)的“特種部隊(duì)”。DeepSeek的團(tuán)隊(duì)像一支“算法特種部隊(duì)”：其人才來自北大、浙大等頂尖高校，提供130萬美元（約934萬元）年薪，遠(yuǎn)超國內(nèi)同行；總共不足150人的小團(tuán)隊(duì)+無官僚層級(jí)，讓它們的決策和反應(yīng)遠(yuǎn)高于大公司，且這些高精尖人才可無限制調(diào)用超1萬元的GPU。它們還自建了數(shù)據(jù)中心，掌控全技術(shù)棧，避免外部依賴。

這種“小而精”的模式，讓DeepSeek能像初創(chuàng)公司一樣敏捷，卻擁有巨頭級(jí)的算力資源。

（4）開源免費(fèi)策略。在DeepSeek之前，最好的大模型是以ChatGPT、Claude（Anthropic發(fā)布的大型語言模型）、豆包等為首的閉源大

模型。普通人只能使用，無法知道它背后的實(shí)現(xiàn)。而同期的開源大模型，如LLama、Qwen更多用在特定領(lǐng)域，整體給人的感覺與第一梯隊(duì)的ChatGPT有差距。但是DeepSeek完全改變了此現(xiàn)象，原來開源也能如此好用。讓大量普通人也來使用和傳播DeepSeek，此舉讓DeepSeek成為了現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品。

四、DeepSeek造成的影響

DeepSeek如此成功，產(chǎn)生的影響也不可估量。

我們大多數(shù)人都會(huì)因?yàn)橛羞@個(gè)產(chǎn)品而高興，因?yàn)樗俏覀儑a(chǎn)的。不僅產(chǎn)品是國產(chǎn)的，連開發(fā)團(tuán)隊(duì)也都是中國人。近年來，人工智能技術(shù)一直由美國主導(dǎo)，而國內(nèi)則處于跟隨狀態(tài)。

我估計(jì)不少人心中都憋著一股氣，在等待國產(chǎn)產(chǎn)品真正領(lǐng)先的時(shí)候，沒想到這個(gè)時(shí)候來得這么快、這么突然，怎能不讓人驚喜。

除了民族自豪感，對(duì)普通人最大的影響是可以免費(fèi)用到如此好用的AI工具。DeepSeek在開發(fā)、數(shù)學(xué)、推理等方面，都處于第一梯隊(duì)，是真正可以提高你生產(chǎn)力的產(chǎn)品，這也是所有人都想要的原因?，F(xiàn)在在媒體平臺(tái)上，很多人都在講DeepSeek，盡管有流量的原因，但更本質(zhì)的還是DeepSeek真正滿足了人們的需求，有需求才有流量。

得益于DeepSeek的優(yōu)秀性能和開源特性，更多普通用戶得以接觸前沿AI技術(shù)，大大幫助到了每一個(gè)普通人。

DeepSeek的出現(xiàn)顯著改變了國內(nèi)AI行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局。它憑借低成本和開源的發(fā)展策略，迫使字節(jié)跳動(dòng)、騰訊、阿里等科技巨頭不得不重新調(diào)整價(jià)格和技術(shù)路線。更重要的是，其開放的技術(shù)框架吸引了大量的開發(fā)者參與，加速了醫(yī)療診斷、多模態(tài)等領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

在商業(yè)領(lǐng)域，極大地降低了企業(yè)應(yīng)用AI的門檻。這不僅讓眾多中小企業(yè)有機(jī)會(huì)部署AI解決方案，還在智能家居、數(shù)字營銷、教育等領(lǐng)域催生了新的商業(yè)模式。特別是其簡(jiǎn)化的交互方式，讓用戶無需掌握復(fù)雜的提示詞就能獲得服務(wù)，逐步改變了人們的使用習(xí)慣。

在國際競(jìng)爭(zhēng)方面，引發(fā)了西方國家的高度關(guān)注。美國采取限制芯片出口等措施，歐洲則加強(qiáng)監(jiān)管審查，反映出西方對(duì)中國AI技術(shù)發(fā)展的戒備。這種局勢(shì)也促使谷歌、微軟等科技巨頭加速技術(shù)創(chuàng)新，以維持其市場(chǎng)地位。

五、DeepSeek面臨什么問題？

雖然DeepSeek取得了重大突破，獲得了廣泛關(guān)注，表面一切欣欣向榮。但所謂樹大招風(fēng)，何況DeepSeek也會(huì)觸及到一些企業(yè)的利益。所以反噬和競(jìng)爭(zhēng)會(huì)接踵而至。

第一，硬件問題仍然是卡點(diǎn)。

DeepSeek的核心突破在于“用算法換芯片”：其創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)計(jì)算技術(shù)，讓同等算力下模型訓(xùn)練效率提升數(shù)倍。這相當(dāng)于用“戰(zhàn)術(shù)創(chuàng)新”打破了傳統(tǒng)算力競(jìng)賽的僵局。但算法優(yōu)勢(shì)有天花板，隨著DeepSeek的進(jìn)一步發(fā)展，芯片不夠的問題還是會(huì)出現(xiàn)，在全球封鎖的今天，依然需要依賴和期待國內(nèi)芯片的發(fā)展。

第二，來自美國的反擊。

DeepSeek估計(jì)會(huì)面臨與華為一樣的國際封鎖。

不管是OpenAI第一時(shí)間的蒸餾指控，還是近期持續(xù)的DDoS（Distributed Denial of Service，分布式阻斷服務(wù)）攻擊，以及各級(jí)美國政府部門強(qiáng)調(diào)來自DeepSeek的威脅，都表明來自美國的反擊會(huì)持續(xù)加劇。

第三，人才面臨國內(nèi)大廠和硅谷大廠挖角。

DeepSeek出名之后，整個(gè)團(tuán)隊(duì)都會(huì)成為其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手高薪“挖掘”的目標(biāo)。DeepSeek團(tuán)隊(duì)不足150人，如果最頂級(jí)的人才都被挖走了，影響還是很大的。接下來人才的走與留，是DeepSeek需要處理好的問題。好在DeepSeek現(xiàn)在太過出名，對(duì)于有理想、有技術(shù)的人才是具有吸引力的。

六、如何安裝使用DeepSeek？

你可以通過兩種方式訪問DeepSeek：直接訪問電腦版（官網(wǎng)）或者在手機(jī)應(yīng)用商店搜索“DeepSeek”下載安裝。

DeepSeek的界面與一般大模型相差不大，重點(diǎn)在其“深度思考”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”功能。選擇“深度思考”，大模型在回答之前會(huì)自行推理問題的方方面面，使得結(jié)果更加可靠和準(zhǔn)確；

選擇“聯(lián)網(wǎng)功能”，大模型會(huì)先全網(wǎng)搜索再回答，從而可以獲得最新的信息。

七、如何正確提問DeepSeek？

網(wǎng)絡(luò)上盛傳許多DeepSeek的使用技巧，比如“直接提需求，而不是給指令”，或者“賽博人格分裂”“陰陽怪氣模式”，甚至還有人根據(jù)每一個(gè)行業(yè)給出一套提問詞。這些方法真的有效嗎？

提問DeepSeek可以直接給指令，比如當(dāng)我主動(dòng)提問DeepSeek：該如何給指令？以下是它的回答（如圖1所示）：

總結(jié)這些要點(diǎn)，我們不難得出：要想讓DeepSeek更好地回答，關(guān)鍵在于清晰地說出你的需求。你越清楚自己想要什么，DeepSeek就越能更好地幫助到你。

明白了用好DeepSeek的關(guān)鍵是需求清晰，那么如何才能做到需求清晰呢？除了自己頭腦清晰、文字表達(dá)準(zhǔn)確，你還可以做這兩件事：第一步，進(jìn)行元提問，讓DeepSeek自己給出需求清晰的提示詞。

第二步，告訴DeepSeek，你輸出的結(jié)果是給誰看的。比如添加上“說人話”“給小孩聽的”“給領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)”等。

比如同樣問DeepSeek：“什么是通貨膨脹？”，我分別加上“說人話”“學(xué)術(shù)研究”“小孩聽得懂”3種要求，它給出的答案就各不相同。

總的來說，你想要更好地用好DeepSeek，只需做到：需求清晰+讀者身份清晰，這樣你就大概率能獲得滿意的答案。

八、DeepSeek如何本地部署？

DeepSeek突然火爆，加之來自海外的DDos攻擊，導(dǎo)致它算力不足。我們最近在使用時(shí)，還會(huì)經(jīng)常遇到模型崩潰的問題。于是許多人掀 起了一場(chǎng)“本地化自救”—在本地部署DeepSeek。有的人在本地部署之后，期望使用效果可以像官網(wǎng)一樣，卻發(fā)現(xiàn)效果相差很遠(yuǎn)，為什么會(huì)這樣？

因?yàn)楸镜夭渴鸬拈_源模型，參數(shù)規(guī)模集中在1.5B～7B區(qū)間（例如DeepSeek-R1-1.5B、DeepSeek-R1-7B），而云端服務(wù)實(shí)際調(diào)用的是千億級(jí)參數(shù)模型。它們的推理能力、長(zhǎng)文生成能力都不是一個(gè)量級(jí)。不僅如此，受限于本地顯存，本地運(yùn)行大模型會(huì)非常慢，使用效率也大打折扣。

在本地部署大模型，最大的意義是讓你學(xué)會(huì)使用最新開源工具，發(fā)現(xiàn)別人還未曾發(fā)現(xiàn)的商機(jī)。在開源風(fēng)潮的趨勢(shì)下，且有AI強(qiáng)大助力的情況下，本地部署開源項(xiàng)目、體驗(yàn)最新科技發(fā)展越來越簡(jiǎn)單，也越來越重要。你可以借此機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)起來。

部署DeepSeek總共分4步：

第一步，安裝Ollama。Ollama是一個(gè)大模型運(yùn)行工具，它制定了開源大模型的下載和運(yùn)行規(guī)范，用它能下載運(yùn)行各大開源大模型，DeepSeek也不例外。訪問Ollama官網(wǎng)（https://ollama.com/）下載即可。

第二步，下載DeepSeek。先在Ollama界面搜索DeepSeek-R1，選擇適合硬件配置的版本（如1.5B或7B），復(fù)制命令。

第三步，打開本地命令行窗口，執(zhí)行復(fù)制到的命令，它就會(huì)自動(dòng)下載DeepSeek（如果本地已經(jīng)下載過，它就會(huì)直接運(yùn)行），此后每次在本地運(yùn)行大模型也是同樣的步驟。

第四步，安裝Chatbox AI。這一步可自行選擇，如果你覺得不習(xí)慣命令行窗口想要對(duì)話窗口，也可以通過Chatbox AI官網(wǎng)（https://chatboxai.app/zh）下載Chatbox AI，它提供了各種大模型的對(duì)話窗口。

九、DeepSeek崩潰了怎么辦？

上節(jié)提到DeepSeek崩潰了不適合本地部署，真正的解決方法是選擇線上平替。因?yàn)镈eepSeek是開源模型，有許多有實(shí)力的廠家已經(jīng)將DeepSeek-R1 671B部署上了，你直接用就可以，其中許多還是免費(fèi)的。

總共有10種方法，分別是：硅基流動(dòng)、秘塔AI搜索、英偉達(dá)、國家超算互聯(lián)網(wǎng)、perplexity AI、poe、Groq、Lambda.chat、Cursor、官方API。

如果你在國內(nèi)，建議使用硅基流動(dòng)或者秘塔AI；如果你在海外，建議使用perplexity AI或Lambda.chat。

十、普通人如何抓住DeepSeek機(jī)遇？

AI革命的本質(zhì)，是讓每個(gè)人多了一個(gè)“數(shù)字分身”。DeepSeek的價(jià)值，不在于替代人類思考，而在于成為普通人的“能力杠桿”。

我們每一個(gè)人，在遇到歷史級(jí)別的機(jī)遇時(shí)，要躬身入局。

要學(xué)會(huì)站在技術(shù)擴(kuò)散的前排。不必看懂代碼，但要看懂趨勢(shì)：當(dāng)朋友圈開始刷屏AI產(chǎn)品時(shí)，立即注冊(cè)試用；時(shí)刻關(guān)注技術(shù)突破的“實(shí)用半徑”，比如新發(fā)布的API（應(yīng)用程序編程接口）能優(yōu)化客服、自動(dòng)化報(bào)表，可先動(dòng)手測(cè)試。

要學(xué)會(huì)和AI“說話”。開始在日常生活中把問題丟給AI，開始學(xué)會(huì)用AI聽得懂（AI提示詞）的方式與它交流。

要學(xué)會(huì)成為行業(yè)接線員。把你的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和DeepSeek結(jié)合起來，這或許會(huì)創(chuàng)造新的商業(yè)模式。比如房產(chǎn)中介用AI生成個(gè)性化房源視頻，轉(zhuǎn)化率翻倍。不用擔(dān)心你比別人晚，即使你今天才開始使用DeepSeek，你仍然領(lǐng)先于99%的人。DeepSeek才剛開始，它正等著各行各業(yè)的人才，去把它應(yīng)用到每一片土地上。

正所謂，AI消滅的是“信息中間商”，獎(jiǎng)勵(lì)的是“價(jià)值連接者”。當(dāng)技術(shù)民主化的浪潮襲來，普通人真正的護(hù)城河是：比算法更懂人間煙火，比機(jī)器更會(huì)解決問題。