摘要：注：作为中国AI应用服务推广平台，x创业家推出《寻找中国AI应用100人》专栏系列报道，致力于打造中国AI应用落地的“核心枢纽”，让技术供给侧的“火花”与需求侧的“干柴”高效碰撞，点燃产业智能化的燎原之火。本篇为第一篇报道，与您共享：

“AI技术井喷的浪潮下，2025年会是AI应用大规模落地的元年。”

注：作为中国AI应用服务推广平台，x创业家推出《寻找中国AI应用100人》专栏系列报道，致力于打造中国AI应用落地的“核心枢纽”，让技术供给侧的“火花”与需求侧的“干柴”高效碰撞，点燃产业智能化的燎原之火。本篇为第一篇报道，与您共享：

创新工场董事长兼零一万物CEO李开复认为： “各家模型公司必须要回归商业本质，想清楚公司如何利用技术真正为客户创造价值。今年的一个焦点问题应该是：Make AI Work，让大模型真正赋能千行百业。”

李开复提到，现在模型训练的过程变得非常有意思，先训练一个“文科生”，阅读所有的书籍，然后再向理科方向训练，证明数学题、写代码，最终得到“文理双全”的模型。他还指出，现在行业正进入到一个非常有意思的“AI教AI”时代。

在此前的采访中，李开复曾犀利地表示，中国市场最终可能只会剩下三家大模型厂商，DeepSeek、阿里和字节。

在2025中关村论坛的现场，李开复继续为DeepSeek发声。中国迎来了属于自己的“DeepSeek Moment”，能够支撑ToB、ToC 应用百花齐放，将大幅加速大模型在中国的全面落地。

每个企业CEO 都在追问 IT 部门： “什么时候能在企业里接入大模型？”

DeepSeek模型很强，但是如果要落地企业生产力场景，还有一些卡点需要克服。

李开复详细分享了 《企业级DeepSeek部署定制解决方案》：

1）安全部署，快速实现私有化、安全部署的DeepSeek；

2）应用实践，针对行业场景把DeepSeek用起来；

3）行业定制，更懂行、能进化的DeepSeek。

真正实现“可用-有用-好用”，最终让DeepSeek等基座模型持续进化，成为企业专属的“行业大脑”。

本文为创新工场董事长、零一万物CEO李开复博士在2025中关村论坛上的深度分享。在不改变原意的情况下，采用第一人称视角，进行了梳理和编辑。

本文共三部分：

01 我对DeepSeek 的四个观察

02 如何把DeepSeek落地到企业

03 今年是AI应用大规模落地的元年

01

我对DeepSeek 的四个观察

最近，社会各界都在讨论DeepSeek，我也来分享一下我对 DeepSeek 的四个观察。

第一个观察，DeepSeek破解并开源推理模型的思考训练过程，进一步缩小与美国的差距。DeepSeek很快让模型具备了 Reasoning （推理）慢思考的能力。DeepSeek-R1 真正切实掌握了这一技术，并且还公开了 DeepSeek-R1 的思维链。这是非常令人震惊的，因为 OpenAI o1 一直隐藏着思维链，就是防止友商复现，结果 DeepSeek 还是从零起步做到了这一点。

第二个观察， DeepSeek极其高效的 工程效率，这走出了一条与OpenAI天量级融资的底层逻辑迥然不同的中国道路。在同样标准下进行比较，DeepSeek-R1 要比美国的类似模型更快，也更 便宜了 5 到 10 倍，这背后是工程能力的巨大进步。

第三个观察，也是我认为最重要的一点， DeepSeek证明了开源模型能力追赶上闭源模型，进一步推进SOTA模型的商品化。DeepSeek 证明了闭源的路径是不可取的，开源才能有更好的发展。如果 DeepSeek 没有开源，我大胆揣测，它的影响力会远远不如今天。在美国的开源社区和社交媒体，大部分人都在热情拥抱 DeepSeek，过往很少有中国软件在海外收获如此广泛的欢迎。这很大程度上就来自于，与闭源的 OpenAI 相比，DeepSeek 更为开放。

第四个观察，中国迎来了属于自己的 “DeepSeek Moment”，将大幅加速大模型在中国的全面落地。大概9 个月前，我曾经沮丧地说，中国还没有“ChatGPT moment”，虽然过去也有表现不错的模型出现，但是却始终缺少一个一枝独秀的模型，能够支撑 ToB、ToC 应用百花齐放，能够让每个企业 CEO 都在追问 IT 部门“什么时候能在企业里接入大模型？”现在企业和用户已经经过“DeepSeek Moment”的市场教育，中国市场真正觉醒了，这也为中国AI-First 应用的爆发扫清了一大障碍。

过去做大模型应用最大的瓶颈之一，就是需要教育市场。如果一个初创公司需要教育市场，那它几乎没有成功的可能，因为教育市场需要的时间太长，前景未卜。今天DeepSeek 完成了对中国 ToB、ToC市场的市场教育， AI-First 应用爆发又多了一个强有力的支撑。

02

如何把DeepSeek落地到企业

DeepSeek的基座模型很优秀，但是如果要落地企业生产力场景，还有一些卡点需要克服。

1）安全部署-可用。很多企业CEO 希望能够本地部署、安全部署，因为部分 CEO 处于数据安全的考虑不希望公司数据上网，所以不能直接用 API。

2）应用实践-有用。在应用实践方面，很多公司需要有更好的联网搜索、Deep Research（深度研究） 等功能，也需要用RAG技术（检索增强生成，Retrieval-augmented Generation） 链接企业数据库，如ERP、CRM等系统。此外还有企业希望能够在基座模型基础上开发应用、打造企业专属智能体。

3）行业定制-好用。最后还有很多企业需要基于DeepSeek 模型进行模型微调，甚至需要继续预训练，从而让DeepSeek 等基座模型持续进化，最终成为能在企业专属的“行业大脑”。

03

今年是AI应用大规模落地的元年

AI 2.0是有史以来最伟大的科技革命与平台革命，大模型走出实验室，穿透各行各业成为驱动实体经济的新质生产力。

在过去两年间，从ChatGPT 推出之后，大模型智力在不断地提升，而且目前看起来 远没有触及天花板。

与此同时，大模型的推理成本在以每年降低十倍的速度快速下降，这为AI-First应用爆发提供了非常重要的条件。

两年前模型性能不够好的模型，现在已经够好了。

两年前推理成本太贵的模型，现在已经是“白菜价”了。

所以在我看来，AI-First 应用很快将井喷，2025 年将会是 AI-First 应用爆发、大模型“落地为王”的元年。

(本文完)

来源：大力财经