一、AI技術的分層及DeepSeek所處位置

1、通用VS專用

?  什么是AI：AI是用數學模擬人類智慧的技術

?  專用AI技術：用自己企業的數據，訓練專屬自己的AI算法

?  通用AI技術：使用別人做好的AI算法，做自己企業的業務

?  通用AI技術的代表：大語言模型（DeepSeek，chatgpt等）

2、專用&通用技術對比

?  專用AI技術：數據、算力、專業知識門檻高，不容易落地

?  通用AI技術：各方面門檻低，比較容易落地

3、通用工具的落地形式

?  提示詞工程：人直接用大語言模型工具

?  智能體：有思維鏈，不需要人實時驅動，真正能夠解放生產力

案例：微軟百度等頂尖科技公司，如何讓使用通用工具

二、通用大模型的細分及DeepSeek的特點

1、推理模型VS通用大模型

?  通用大模型：能夠勝任簡單明確的任務

?  推理模型：能夠勝任需要多步思考的復雜任務

?  簡單任務vs復雜任務：寫個宣傳稿VS寫個項目策劃書

2、兩類模型的特點和用法

?  兩類模型特性對比

?  兩類模型提示詞技巧

?  總結：推理模型更厲害，更好用

3、中美兩國的推理模型

?  美國推理模型王者：GPT-o1

?  中國推理模型冠軍：DeepSeek-R1

?  中美推理模型的性能對比

?  結論：DeepSeek打破了美國的技術壟斷和封鎖

案例：用珠穆朗瑪峰攀登競賽類比此次大模型技術競賽

三、DeepSeek對中國的價值

1、DeepSeek的突破點在哪

?  足夠好：能夠跟世界最頂尖的模型比肩

?  省算力：開發成本足夠低

?  全開源：徹底解決數據保密問題

2、DeepSeek對中國科技的價值

?  開辟了全新的技術路徑

?  美國的算力封鎖宣告失效

?  技術水平已經跟美國相當

?  徹底打破了美國的技術封鎖

?  為何說DeepSeek是典型的中國式的勝利

3、DeepSeek對中國經濟的價值

?  美國龍頭芯片廠股價大跌

?  中國科技股價格飛漲

?  中國資產整體上揚

?  引發港股新一輪牛市

3、DeepSeek對中國產業的影響

?  國內產業界也能接入最頂尖的大模型

?  開源導致大模型落地的數據保密問題徹底被解決

?  中國的產業化能提全球領先

?  AI最終比拼的是落地效果，中國贏面很大

四、DeepSeek等新一代大模型工具如何影響企業

1、提示詞工程對企業和員工的影響

?  量變：讓員工效率暴增

?  量變案例：3小時完成原本需要2個月周期的定制方案

?  質變：讓員工掌握原本不增擁有的能力

?  質變案例：用人話完成3D建模設計，用人話完成數字仿真

?  質變案例：人人都能編程（用人話編程）

?  質變案例：辦公自動化（大模型幫你完成所有需要用電腦完成的工作）

?  質變案例：數據分析（大模型幫你完成商業智能和人工智能建模分析）

?  結論：提示詞工程能使員工效率暴增，但是對企業幾乎沒有效果

2、智能體

?  智能體：把大模型的使用過程固化下來

?  智能體供應鏈自動化案例

?  智能體合規性審查案例

?  結論：智能體會讓辦公室里的人越來越少

?  問題：是誰代替了這些人？（誰來主導智能體開發）

?  答案：率先選擇擁抱新技術的員工，替代那些不愿意擁抱的

（有效的智能體只能有企業內部業務專家主導）

五、DeepSeek等大模型對時代的影響

1、大模型會逐漸替代所有辦公室里的人

?  前期大模型會大大減少人的工作強度

?  智能體徹底成熟后，能夠逐漸替代所有崗位

案例：某企業智能體項目

2、人類社會將迎來翻天覆地的改變

?  AI為我們帶來的終局

?  絕大部分的工作會被替代

?  只有兩類人會留下：做決策&有想法

案例：18年圖靈獎得主案例，智能化終局解讀，元宇宙加持下的后AI時代。辨析大模型和小模型選擇對行業的影響