DeepSeek 出圈了，它一扫中国 AI 市场的阴霾。在刚刚结束的 2025 年第一季度，长久以来在市场上苦苦挣扎的 SaaS（Software as a Service）企业迎来了春天。DeepSeek 使中国各行各业的企业家们对 AI 都有了一种“时不我待”的紧迫感。模型私有化部署的业务开展得如火如荼，有各种行业的，无论是大公司还是小公司，大家都希望部署自己的模型。日前，一名国产芯片的厂商负责人向澎湃科技表示，以往卖不出去的卡今年已经全部售罄。
多位业内人士接受澎湃科技采访时表示，大模型行业如今已经度过了盲目探索的时期。大家一致认为，倘若不能提供价值，就无法形成良好的商业模式。大模型的落地并非仅仅是将垂直业务简单叠加，而是需要进行系统性的规划、调整以及升级，这样才能够最终达成 1+1>2 的效果。在这其中，选择更为精准的场景是最为关键的。当前 AI 产品尚缺乏想象力。未来，AI 应用产品层将会迎来更多的改变。在这一过程中，比拼的是模型能力以及对场景的理解。
企业私有化部署模型需求旺盛
去年我们与众多客户进行了交流，然而他们却无法下定决心在本地部署大模型。自从 DeepSeek 出现之后，他们很快就做出了决定，这种变化是非常巨大的。从年后开始一直到现在，作为大模型技术与应用企业北京中关村科金技术有限公司的总裁喻友平，每周都在外出差，尽管他非常忙碌，但这种突如其来的忙碌也让他感受到了幸福。他和团队在客户现场进行咨询工作，进行培训工作，进行部署工作，提供服务工作，并且解答企业的困惑，这些困惑包括企业部署大模型有哪些好处，以及如何能够既便宜又简单地用上大模型。
DeepSeek 进行了市场教育，并且在垂直行业有前期积累，这带动了私有化部署行业的火热。农历新年过后到 3 月这段时间，我们积攒了很多商机。对于我们而言，企业的数字化和信息化发展程度越完善，所蕴藏的商机就越多。星环科技（688031.SH）的副总裁杨一帆表示，原先对成本极为敏感且对模型投入十分审慎的企业，如今也开始相信大模型能够为业务赋能，并且迈出了尝试的步伐。
DeepSeek 如同高压锅一般，让许多人领略到了高压锅的威力。企业购置了高压锅，然而炖煮的效果究竟如何难以确定。从能够吃到吃得美味可口，企业所需要的不仅仅是高压锅，更是一个专业的厨房。喻友平表示，企业实际需要的是企业级的大模型平台，该平台能够提供算力、数据、模型以及智能体的统一管理。
大模型不只是算法模型，它意味着人工智能的发展方向。杨一帆所看到的一个良好现象是，企业对大模型的落地表现出极高的积极性，认可度和信心都有所提升，对大模型体系的建设以及数据、知识、应用等方面有了更深刻的理解，期望借助大模型的特性引入更多智能体，以帮助企业完成任务。这种市场的繁荣能够挑选出更多优秀的应用，达成商业创新。私有化部署进程加快后，企业对于应用场景以及模型价值的探讨变得比以往更加深入且专业，而不是仅仅停留在模型技术自身。“最终的价值应当是提升业务效能并且实现业务创新，这是核心的评判标准，因为除了科研院所之外，没有一家企业仅仅是为了科研而部署大模型。”
达观数据的董事长陈运文感慨今年的商机明显增多了。春节过后，他们接到了各种各样的需求，像自动化审核材料以及分析标书等。并且，各个单位都向他们提出了基于 DeepSeek 构建应用的需求。陈运文在出差的间隙对澎湃科技表示，DeepSeek 激发了私有化部署的商机，从而带动了大模型在 B 端的落地。
模型成本下降驱动需求增长
企业需求在增长。一方面，这是由于 DeepSeek 进行了市场教育；另一方面，也得益于 DeepSeek 开源使得成本下降，且是真金白银的下降。
大模型私有化部署的成本涵盖硬件成本、模型成本、平台搭建成本以及垂直应用产品成本等。多位业内人士向澎湃科技透露，在 DeepSeek 尚未开源之时，企业以高价购入闭源模型，商业模型的采购价格达到几百万元乃至上千万元。倘若企业规模较大，且模型使用人数较多，那么就需要采购多套模型，其成本会呈指数级增长。DeepSeek 性能优异且开源后，企业能够直接进行免费下载并使用，这使得模型成本一下子降到了零。
硬件成本是一次投入但可长期使用。硬件包含两套方案，分别是英伟达 GPU 和国产 GPU。陈运文指出，企业的硬件成本通常在几十万元到一两百万元之间，“四五百万元已经算是非常好的硬件了。”他还表示，由于模型私有化部署成本降低，所以模型落地 B 端的速度加快了。
陈运文称，当下企业已不再有减少成本的顾虑，能够将预算投入到应用层。并且可以联合私有化部署供应商，共同开发出切实有效的应用产品。大模型行业正处于蓬勃发展的态势，业内人士都在全力开发应用型产品，“今年许多行业都有能力打造出大模型的创新应用系统。”
喻友平算了一笔总账，他发现根据企业需求的不同，DeepSeek 开源之后，企业模型落地交付的总体开支在百万元到千万元之间，并且算力成本依然比较高。如果企业想要拥有自己的“厨房”，那么规模性企业在模型落地方面的投入仍然处于千万元的级别。所以，企业的 AI 布局属于“一把手”工程，“一把手”的决心和洞见对 AI 战略起着决定性的作用。
杨一帆提及，企业无需再进行模型的预训练，这样能节省模型训练的成本。然而，硬件成本仍会有所上升。但要知道，大模型的私有化部署并不仅仅是关于成本的问题，安全以及数据不出域等红线方面的问题也是需要重点考虑的因素。
企业涉及业务时，需厘清核心业务的知识体系、数据流和业务流。要从单纯建设一个 AI 平台转变为系统思考数据、模型、应用、场景和运营，以形成价值闭环。模型和应用会产生更多知识和数据，这些知识和数据会反哺整个软件体系，从而升级模型，提升业务。杨一帆指出，大模型在企业服务端落地，绝不是简单地将模型与企业业务叠加就能做到的，而是必须进行系统性的规划、调整和升级，这样才能够最终达成 1+1>2 的效果。而那种不做更改、直接拿来使用的做法所带来的欠缺，最终必然会在供应链上体现出来。
“砸钱引流”被“价值导向”取代
去年 AI 行业的氛围较为沮丧，企业投入资金以提升用户体验。然而，类似移动互联网时代的那种打法却无法突破高知人群的圈子，甚至有人开始怀疑大模型是否能够通向 AGI。而 DeepSeek 成功地打破了这种局面，让 AI 实现了破圈，并且打破了烧钱引流的模式。上海秘塔网络科技有限公司的首席运营官王益为表示。大模型正从砸钱买流量的阶段迈向价值创造的阶段。大家都渴望出圈，然而，那种通过简单花钱买用户的方式，如今看来已不再奏效。产品自身能否吸引用户至关重要。当你的产品做得足够优良，或者你的能力足够强大时，投放所起到的助推力或许就不需要那么大了。
过去行业进行烧钱竞赛，实际上大家一直在进行研发探索，探索大模型商业化的路径，也在探索变现的可能。今年的形势依然是在烧钱，因为需要不断去尝试错误，不过正在慢慢收敛。如果完全不烧钱，就意味着行业在走下坡路，但实际上行业仍在向上发展。杨一帆表示，大模型行业已经迎来了曙光，度过了盲目探索的时期。价值导向已深入人心，若无法提供价值，就无法形成良好的商业模式。只要真心诚意且实实在在地做技术，是能够做出爆款的。正因如此，核心技术体系和核心场景越来越受到关注。
DeepSeek 出现之后，行业变得越发内卷了。王益为有着明显的感受，AI 赛道再度热闹起来，并且有更多的人激动起来。大模型行业在不断加速，激烈的竞争促使行业将焦点集中在技术能力和产品能力的提升上。基础大模型厂商更加兴奋，持续加大投入，以提升基础模型的能力。DeepSeek 具有强大的推理能力，这使得 AI 应用企业从中受益。生长在基础大模型之上的应用层，将会在垂直领域呈现出百花齐放的态势。这样一来，AI 智能体的供给会更加丰富，从而刺激需求。
去年开始，智能体的概念变得很火热。杨一帆称，今年爆款智能体 Manus 突然出现，为智能体的开发提供了范例。它的核心技术较为简单明了，但预示着未来智能体能够不再像大模型 Copilot 模式那样循规蹈矩地执行任务，而是更自动化地提供更优质的服务。个人消费端应用对智能体稳定性要求不高。而企业服务端应用注重可解释性、可溯源性、安全性、稳健性等红线问题。如果未来能在这些方面进一步加强性能，就能为企业服务提供更多更好的服务。我们今年会在更多行业、更多领域看到更多令人惊奇的智能体。
“套壳”开发应用之路越来越窄
北京智源人工智能研究院的行业研究组负责人倪贤豪今年表明，AI 应用即将迎来大规模爆发的前夕，国内外的发展趋势是相同的，并且 AI 应用的成熟度有所提高。“之前更注重 Agent（智能体）要实现高度的产品化以及端到端，从而能够被非常成熟地应用，然而今年大家的思维发生了转变，更多的是要让它们投入使用。”他觉得，大厂在推出高交互频次、高用户停留时长以及高日活的超级应用方面更具机会。然而，超级应用的开发对于创业公司而言并不友好。
王益为表示，当下 AI 应用的开发门槛提升了。“套壳”开发 AI 应用的途径会愈发狭窄。未来开发 AI 智能体的关键在于能够解决实际问题，并且降低容错率。核心问题是所做的究竟是个玩具还是可用的 AI 产品。就如同 AI 早就具备画画的能力了，然而它所画的画能否卖出，这需要进行验证。国内目前的供给情况是很充足的。就目前用户的使用习惯而言，任何一家都不敢轻易表示要收费。
创业公司在年后的 AI 热潮中，需要谨慎选择精准场景，让用户看到 AI 时代全新 AI 应用的样子。面对浪潮，从业者会感到无比兴奋，但兴奋之余必须冷静，不能盲目行动，就像现在没有初创团队再说要做基础大模型了，因为现在只有头部几家在继续竞争。王益表示，秘塔的课题是在 AI 应用的道路上进一步探索出新奇有趣且能够破圈的功能。AI 应用赛道尚未能看到终局，这一情况令人兴奋，大家都拥有非常多的机会。
搜索引擎或 AI 搜索并非信息获取的最终形态。用户被训练在框里输入问题来提问，然而大家实际上真正想要的是能够直接张嘴就问。我认为 AI 搜索的发展方向有可能会指向 AI 助手，也有可能会指向智能体。王益表示，当下的 AI 产品还欠缺想象力。未来，AI 应用的产品层将会有更多的变化。这其中比拼的是模型的能力以及对场景的理解。核心问题依然是要去解决人们获取信息的场景方面的问题。北京九章云极科技有限公司的董事长助理陆洋向澎湃科技表明，软件呈现出趋同的态势，AI 应用开发的门槛并非处于软件层面，而是私有化的数据以及行业的 know-how（行业知识）才是核心竞争力所在。
