DeepSeek的爆火迅速推动了多个行业对端侧AI的关注。其中，医疗诊断、教育培训、智能家居、机器人以及边缘计算等领域纷纷开始积极尝试其落地。

DeepSeek支持本地部署的原因在于技术上的优化，例如模型精简化、硬件兼容性提升以及开源趋势，这些在过去的大模型中都是技术难点。

DeepSeek的崛起将引发了多个行业广泛应用，不仅仅是制造业、生活性服务业和生产性服务业，而且将进一步衍生到公共服务业。

比如，在制造业进行实时检测生产中的质量问题，强化质量控制。零售业的个性化推荐，即根据用户行为推荐商品，提升转化率。

DeepSeek降低了端侧AI应用的研发成本这意味着更多的中小企业可以负担得起端侧AI的研发，从而促进了端侧硬件智能化的普及。

DeepSeek的技术促使传统硬件厂商与新兴AI硬件创业公司探索与AI技术的深度融合，要求在架构设计、数据传输以及存储管理等多个方面进行创新与优化。

消费电子与智能硬件，如智能眼镜、AI玩具、AI手机/PC电脑等，DeepSeek的轻量化模型为智能终端行业带来全新机遇。就像智能眼镜，凭借本地化AI能力，如实时翻译、导航等功能，成为当下消费电子领域的新热点。

就像智能眼镜，凭借本地化AI能力，如实时翻译、导航等功能，成为当下消费电子领域的新热点。

DeepSeek应用在上线仅20天后，其日活跃用户数便迅速突破2000万大关，相当于ChatGPT当前日活的41.6%。

DeepSeek在提供高质量AI服务的同时，能够保持较低的成本。DeepSeek的训练成本500多万美元，远低于OpenAI的训练成本。DeepSeek的推理成本也较低，单次推理成本仅为OpenAI的百分之几。

从数据隐私与安全的角度来看，本地部署意味着所有数据处理都在本地服务器上进行，无需将数据上传至云端，这大大增强了数据的安全性和隐私保护。用户可以更好地控制数据访问权限，有效防止数据泄露。

此外，本地部署减少了网络延迟，特别是在对实时性要求较高的应用场景中，能够提供更快的响应速度。

多家券商已完成DeepSeek模型的本地化部署，将其融入多个核心业务领域，如信息检索、文档处理、行业研究、市场研判、辅助软件研发、制定营销方案、合规问答、业务办理指引等。

国内外主要的云厂商纷纷接入DeepSeek模型，如微软的Azure云服务、亚马逊AWS、华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等，以提升自身在AI时代的产品竞争力。

大规模的应用可以加快AI链中语言信息处理的进展，同时大量的应用也可以给Deep seek更好的自学习环境，未来deepseek与行业结合，会产生新的火花和机会，一些搜索机制也可以移植到AI的其它领域。

值得一提的是，本地化部署可以充分结合相应的行业特点，满足企业个性化的需求，同时可以保障信息的安全性。

DeepSeek强大的数据处理和分析能力，可以为物流企业提供深入的洞察. LLMs可以整合供应链中的各种信息整合，为决策者提供全面的数据支持。

辅助决策者做出更加精准的决策。LLMs可以从海量数据中挖掘有价值的信息，LLMs可以将复杂的数据转化为易于理解的图表，为决策者提供依据。

DeepSeek 的开发团队通过创新的架构设计和训练方法，大幅降低了模型的训练成本。例如，DeepSeek-R1 的训练成本仅为 560 万美元，而 OpenAI 的 GPT-4 等高端模型的训练成本则高达数亿美元。

API 定价：在 API 定价方面，DeepSeek 的价格极具竞争力。其 API 价格仅为每百万代币 2.19 美元，而 OpenAI 的 API 价格则高达每百万代币 60 美元。

通过在设备端直接运行AI模型，端侧AI 能够提供即时响应，实现数据的本地处理和分析，同时保护用户隐私。

DeepSeek的出现，降低了AI模型训练和部署的门槛，使得更多企业能够以较低成本部署AI应用，推动了端侧A I的快速普及，也加速了AI技术的落地步伐。

其实人工智能的迅速发展，在各行各业中都已经开始在探索应用。

deepseek火爆以后，由于其开源和低成本，大大拉低了人工智能大模型的门槛。也会迎来各行各业大规模应用人工智能大模型的热潮。

智能商品翻译与本地化优化。DeepSeek的本地端AI能力可以帮助跨境电商平台实时翻译商品描述，并进行语义优化，减少人工翻译成本，提高跨文化营销的精准度。

多语言客服与智能问答。传统的AI客服通常需要云端计算，导致跨时区的客户服务响应延迟，而本地部署的DeepSeek AI可以使智能客服即时回答买家问题，提高转化率。

本地部署的优势在于对数据隐私的保护，在本地处理数据不用担心泄露风险；能适应离线场景，响应速度快运行也更稳定；可以根据需求进行定制，灵活性高。

缺点可能是部署和使用有一定技术门槛，对非技术人员要求高。本地部署对硬件资源还是有一定要求，本地电脑性能有限，难以处理大规模数据和复杂任务要求。

DeepSeek构建覆盖金融、教育、智能制造等行业的解决方案矩阵，如医疗保健领域，通过分析大量的医疗数据，帮助医生更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案，显著提高了医疗服务的质量和效率。

DeepSeek部署因为开源共享机制，之前大模型采用封闭模式。本地部署优点：成本低、数据可控、实时响应、定制化服务。本地部署挑战：技术依赖、算力瓶颈、可持续低。

Deepseek的爆火后，不仅AI等数字行业，而且许多实体经济领域也会加快Deep seek应用，而不是仅仅是积极的拥抱它。

在deep seek之前，端侧AI在电商领域得到了广泛地应用，如微盟面向企业客户推出AI应用产品WAI Pro。亚马逊品牌旗舰店上线“大洞察新工具”。

DeepSeek作为新一代AI工具，通过辅助人类完成信息采集、处理等基础性认知工作，显著提升了工作、学习和生活场景的效率。

它的出现可能加速社会分工的演化——具备核心创新能力（如跨界整合、复杂决策、价值判断）且积极拥抱技术变革的个人或组织，将借助DeepSeek实现能力跃迁；而过度依赖标准化流程。

DeepSeek的爆火，标志着端侧AI技术的进一步成熟，多个行业和新赛道将因此受益。首先，消费电子领域，尤其是智能手机和平板电脑，将成为DeepSeek应用的首批受益者。

其次，可穿戴设备与IoT设备也将积极拥抱DeepSeek。从智能手表到智能家居，甚至各类工业物联网终端，都有本地AI需求。

DeepSeek爆火，已引起全民对人工智能的关注，各行各业都会重视AI应用，接下来将会掀起学习和应用AI大模型的热潮，特别对在商业销售、金融、医疗、智能汽车等行业的应用起到很大推进作用。

杜理明指出，以前出现了很多大模型，在自己电脑上部署由于需要海量数据资源、高性能硬件、专业技术团队、巨大资金投入等条件，对大多数人来说非常困难。

教育、医疗、金融和制造业、物流业将是deep seek的开源的直接受益者 , 芯片和算力企业是间接受益者。

此外，本地化部署的主要原因在于模型轻量化和开源生态的支持，随着数据主权的觉醒和对隐私保护的担忧，本地部署下企业可以借助轻量化模型所赋予的低成本运营和维护取得隐私保护和效率的平衡。

DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的大语言模型。其性能上与OpenAI等顶级模型相匹敌，甚至在某些任务上表现更为出色。

特别值得一提的有两点。一是超高性价比。DeepSeek-V3模型在2024年底发布，拥有6710亿个参数，训练成本仅为558万美元，而GPT-4等模型的训练成本高达数十亿美元。

教师行业是很积极拥抱使用的，尤其是开年高校各项项目开始申报，教师在撰写材料时使用AI工具，可以提升工作效率，拓宽搜索范围、提高材料质量。

AI出现已有几年，很多人也只是偶尔应用，DeepSeek过年期间的迅速爆红，让使用者真正的进入到了办公AI时代、生活AI时代、AI+时代。

DeepSeek故名思义，深度求索之意！深自何来？求往何去？深来自对问题的更深刻思考，求给出了问题的更精准答案。

在供给侧，DeepSeek的AI技术通过提升效率、推动创新、降低成本和优化决策，帮助企业增强竞争力；在消费端，则通过提升用户体验、增强便利性、提高服务质量和促进消费升级，改善消费者的生活质量。