一、AI技术的分层及DeepSeek所处位置

1、通用VS专用

▪  什么是AI：AI是用数学模拟人类智慧的技术

▪  专用AI技术：用自己企业的数据，训练专属自己的AI算法

▪  通用AI技术：使用别人做好的AI算法，做自己企业的业务

▪  通用AI技术的代表：大语言模型（DeepSeek，chatgpt等）

2、专用&通用技术对比

▪  专用AI技术：数据、算力、专业知识门槛高，不容易落地

▪  通用AI技术：各方面门槛低，比较容易落地

3、通用工具的落地形式

▪  提示词工程：人直接用大语言模型工具

▪  智能体：有思维链，不需要人实时驱动，真正能够解放生产力

案例：微软百度等顶尖科技公司，如何让使用通用工具

二、通用大模型的细分及DeepSeek的特点

1、推理模型VS通用大模型

▪  通用大模型：能够胜任简单明确的任务

▪  推理模型：能够胜任需要多步思考的复杂任务

▪  简单任务vs复杂任务：写个宣传稿VS写个项目策划书

2、两类模型的特点和用法

▪  两类模型特性对比

▪  两类模型提示词技巧

▪  总结：推理模型更厉害，更好用

3、中美两国的推理模型

▪  美国推理模型王者：GPT-o1

▪  中国推理模型冠军：DeepSeek-R1

▪  中美推理模型的性能对比

▪  结论：DeepSeek打破了美国的技术垄断和封锁

案例：用珠穆朗玛峰攀登竞赛类比此次大模型技术竞赛

三、DeepSeek对中国的价值

1、DeepSeek的突破点在哪

▪  足够好：能够跟世界最顶尖的模型比肩

▪  省算力：开发成本足够低

▪  全开源：彻底解决数据保密问题

2、DeepSeek对中国科技的价值

▪  开辟了全新的技术路径

▪  美国的算力封锁宣告失效

▪  技术水平已经跟美国相当

▪  彻底打破了美国的技术封锁

▪  为何说DeepSeek是典型的中国式的胜利

3、DeepSeek对中国经济的价值

▪  美国龙头芯片厂股价大跌

▪  中国科技股价格飞涨

▪  中国资产整体上扬

▪  引发港股新一轮牛市

3、DeepSeek对中国产业的影响

▪  国内产业界也能接入最顶尖的大模型

▪  开源导致大模型落地的数据保密问题彻底被解决

▪  中国的产业化能提全球领先

▪  AI最终比拼的是落地效果，中国赢面很大

四、DeepSeek等新一代大模型工具如何影响企业

1、提示词工程对企业和员工的影响

▪  量变：让员工效率暴增

▪  量变案例：3小时完成原本需要2个月周期的定制方案

▪  质变：让员工掌握原本不增拥有的能力

▪  质变案例：用人话完成3D建模设计，用人话完成数字仿真

▪  质变案例：人人都能编程（用人话编程）

▪  质变案例：办公自动化（大模型帮你完成所有需要用电脑完成的工作）

▪  质变案例：数据分析（大模型帮你完成商业智能和人工智能建模分析）

▪  结论：提示词工程能使员工效率暴增，但是对企业几乎没有效果

2、智能体

▪  智能体：把大模型的使用过程固化下来

▪  智能体供应链自动化案例

▪  智能体合规性审查案例

▪  结论：智能体会让办公室里的人越来越少

▪  问题：是谁代替了这些人？（谁来主导智能体开发）

▪  答案：率先选择拥抱新技术的员工，替代那些不愿意拥抱的

（有效的智能体只能有企业内部业务专家主导）

五、DeepSeek等大模型对时代的影响

1、大模型会逐渐替代所有办公室里的人

▪  前期大模型会大大减少人的工作强度

▪  智能体彻底成熟后，能够逐渐替代所有岗位

案例：某企业智能体项目

2、人类社会将迎来翻天覆地的改变

▪  AI为我们带来的终局

▪  绝大部分的工作会被替代

▪  只有两类人会留下：做决策&有想法

案例：18年图灵奖得主案例，智能化终局解读，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选择对行业的影响