DeepSeek 带来的国民级热度，很大程度上，是让整个社会都意识到，AI 大模型对于生产力提效的巨大价值，同时也带来了 AI 的洪流势不可挡、不拥抱就落伍的危机感。今年以来，很多公司都在积极拥抱 AI 实践，希望通过 AI，一方面提升自己企业、自己业务的效率，另一方面也希望为自己的用户提供 AI 的能力。

我们在新闻通稿中，会看到很多公司，都使用了“接入 DeepSeek”的说法，那么，所谓的“接入 DeepSeek 等大模型”，究竟都有哪几种形式？

其实不论是 DeepSeek，还是其他大模型，企业能够接入的方式，一般就是以下 5 种：

1. 1. 个人直接使用平台功能
2. 2. 通过智能体平台搭建 Agent
3. 3. API 调用
4. 4. 私有化本地部署
5. 5. 通过云服务商间接部署

个人直接使用平台功能

个人直接使用平台功能，就是以个人身份，直接使用大模型官方的 C 端的服务，比如直接登录 ChatGPT 官网、DeepSeek 官网使用，或者通过一些集成产品使用，但都是以个人身份使用通用的大模型产品。

这种方式对于小公司来说，实际落地的方式也就是作为内部的提倡，鼓励员工使用，或者公司出钱，买几个 ChatGPT 账号。比如我已知的几家大厂，程序员编程已经大规模使用 Cursor（一款 AI 编程软件），代码写得又快又好。

这种方式轻量简便，好处是能最快感受 AI 带来的工作变化，劣势是仅能作为个人工作提效的辅助，没有定制功能，数据安全也有风险。

通过智能体平台搭建 Agent

如果只是在官网中与 AI 进行简单的对话，AI 能够进行工作，也很有限，AI 的产出物也不太可控。实际工作当中，任何工作都有一个流程和标准的限制，才能让产出的结果，达到预定的标准。

比如「小红书运营」这项工作，如果让 AI 直接进行工作，是没有办法完成的，因为小红书运营包含着多种不同的工种环节。我们拆解一下，「小红书运营」这项工作，其实包含以下步骤：

选题-撰写文案-配图-发布-数据分析

这种把工作拆解成标准执行动作的过程，就是一个工作流，在工作流中，我们分别识别出 AI 可以应用的点，然后调用不同的 AI，帮助我们完成一长串的工作。

就好像有好几个“AI 员工”相互配合，最终做出一个成品。

比如以上的「小红书运营」工作流，AI 介入后，就可以：

• 通过可联网的大模型收集今日热点新闻
• 通过大模型分析有哪些选题
• AI 为选题生成文案
• 通过大模型为文案的配图，创作一个生图的 Prompt
• 调用文生图的大模型，使用 Prompt，生成配图
• 【人工】将文案和图片手动发布至小红书（实际上，这一步通过 RPA 也能自动发布，但不可控因素比较多，亨亨 V：xiaozidaheng 建议手动发布）
• 通过发布的笔记链接，抓取点赞收藏评论数据，进行数据分析

在每个环节，AI 都只解决一个具体的问题，然后把许多个 AI 的工作串起来，就成为了 AI 工作流（如下图）。

这种串联起来的工作流，就被称作 Agent 或者智能体，通过智能体搭建平台，可以方便的搭建出适合自己业务的智能体，并可以将智能体发布到企业内部的飞书、微信等平台，解决各种各样实际的问题。

智能体搭建平台，国内做得比较好的是扣子，集成了多种大模型。通过智能体平台，在企业内部部署 AI 的方式，好处很明显，就是能够低成本的将 AI 融合进企业的工作流当中，解决企业的实际问题，并且也不用开发，对于大多数不涉密的工作，这是性价比非常高的一种方式。缺点依然是使用公共的能力，不涉及私有部署，并且对于一些深度复杂的工作，还是没办法做好。

通过 API 调用

API 调用本质上也是在访问大模型厂商的能力，只不过无需去官网的对话框发消息，而是直接通过技术接口，将数据传递给大模型，大模型处理完成后，再通过 API 接口将处理结果返回。

调用 API 的好处是，能够将 AI 与自己的产品相结合，而无需跳转到 AI 大模型的网站。

私有化本地部署

DeepSeek R1 能够掀起 AI 应用的大浪潮，一方面是模型实力顶尖，另一方面是模型开源（DeepSeek 使用 MIT 协议开源）。开源就意味着，任何企业，都能够将 DeepSeek R1 部署到自己的服务器当中，并且可以通过微调，拥有一个属于自己的大模型。

目前宣布接入 DeepSeek 的企业中，几家大厂基本上都是采用私有部署的方式，为用户提供 DeepSeek 的能力。

私有部署的优势和劣势都很明显，适合有技术实力的公司。

优势：

1. 1. 企业自主可控的本地大模型，业务安全等级最高；
2. 2. 可对模型进行一定程度的微调，使其更符合企业业务需要。

劣势：

1. 1. 成本较高，不仅需要足够的算力，也需要人力进行运维；
2. 2. 需要比较高的技术能力，才能实现大模型的训练。

通过云服务商间接部署

DeepSeek 火爆之后，阿里云、腾讯云等云服务厂商，也第一时间推出了部署能力。这个过程，本质上是云服务厂商进行了私有部署，然后帮助使用云服务的企业，快速获得私有部署的能力。

这种部署方式，算是完全本地私有部署的优化版，牺牲一部分自主性，获得更方便的部署能力。

优势：

1. 1. 无需自行准备算力，可以使用云服务商的算力；
2. 2. 接入方便，成本较低，有一定的技术能力就可以完成接入；
3. 3. 可以进行小量的私有数据部署，实现大模型输出结果的小量定制。

劣势：

1. 1. 服务质量受到云服务商服务质量的影响；
2. 2. 并非完全自主可控，大部分信息是安全的，但绝密信息依然有风险。

总结

基本上，企业内部接入大模型的方式，就是以上 5 种。企业可以根据不同的情况和需要，选择合适的方式，进行部署。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

大模型就业发展前景

根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，AI相关岗位的需求在2024年就已经十分强劲，TOP20热招岗位中，有5个与AI相关。
字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺，包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。

除了上述技术岗外，AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位，如AI产品经理、产品主管等，平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业，行动力强的人，早已吃到了第一波红利。

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