如据报道，在浙江，就有从港口物流到民航服务，从数字营销到金融投(tou)研，多家省属(shu)企业密集接入DeepSeek，实现其在多场(chang)景多产品中的广泛应用。三大电信运营商、中石油、中石化(hua)、百(bai)度、腾讯等中企巨头(tou)，也纷纷宣布与DeepSeek展开合作。

就在近日(ri)，国资委也召开中央企业“AI+”专(zhuan)项行(xing)动深化(hua)部署会，提出国资央企要抓住人工(gong)智能(neng)产业发展的战略(lue)窗口期，坚定(ding)攻关大模型，积极参与开放生态建设，推(tui)动产生更多“从0到1”的原始(shi)创(chuang)新，加(jia)速推(tui)进成果转化(hua)和产业化(hua)发展。

以DeepSeek为代表，忽如一夜春风来，AI大模型在短时间内(nei)正从高高在上的尖端科技，快速深入寻常百(bai)姓家，成为“AI+”行(xing)动的重(zhong)要抓手，成为经(jing)济社会发展的新动能(neng)。

这自然是(shi)得益于DeepSeek在技术上的过人之处。DeepSeek在算法优化(hua)、计算效(xiao)率、模型精度等方面均取得重(zhong)要进展，其开源和性价(jia)比高的特点(dian)，也大幅降低了AI应用的门槛(kan)。

但DeepSeek本身的成功，以及当下全社会快速大规模跟进的背后，其实还是(shi)技术、环境、需求、生态等多重(zhong)因素共同作用的结果。

从政策层面看，早在2017年，“人工(gong)智能(neng)”就首(shou)次被写入政府工(gong)作报告，但直到2024年，“人工(gong)智能(neng)+”行(xing)动才(cai)首(shou)次出现在政府工(gong)作报告中。

2024年12月，中央经(jing)济工(gong)作会议再(zai)次明确提出，开展新技术新产品新场(chang)景大规模应用示(shi)范行(xing)动；开展“人工(gong)智能(neng)+”行(xing)动，培育未(wei)来产业。到今天，经(jing)过远不止七年的不懈努力，“AI+”才(cai)终于瓜熟(shu)蒂落(luo)。

为什么DeepSeek能(neng)出现在今天的中国？正是(shi)因为中国付(fu)出了长(chang)期而巨大的努力营造(zao)了DeepSeek成长(chang)的土壤。

众所周知，决定(ding)AI技术发展和应用的是(shi)算力、数据和算法三要素。DeepSeek的成功，首(shou)先就是(shi)建立(li)在中国算力基础建设的快速进展之上。

算力即国力，大模型70%的训练和95%的推(tui)理都依托于算力基座，而中国算力总规模居世界前列。各(ge)行(xing)业数字化(hua)转型，也积累了海量数据，为AI训练提供了充足“燃料”。这些(xie)都是(shi)DeepSeek所离不开的。

而各(ge)行(xing)各(ge)业之所以能(neng)够快速跟进，也是(shi)因为5G网络普及和算力中心(xin)建设为AI应用提供了有力支撑，加(jia)上高校和产业实践培养了大批应用型人才(cai)，更有国家政策的大力引导与扶持。

总之，是(shi)各(ge)种因素叠加(jia)之下，才(cai)有了今天DeepSeek乃至杭州“六小龙”的异军突起。

从这个角度讲，DeepSeek背后其实是(shi)中国在多年努力后为自己赢得的一个AI产业重(zhong)要战略(lue)窗口期，是(shi)塑造(zao)产业新优势、培育发展新动能(neng)的新机遇(yu)。

有组织地引导各(ge)行(xing)各(ge)业和央企融入国家算力布局，积极参与开放生态建设，加(jia)大AI大模型应用落(luo)地力度，也是(shi)“AI+”行(xing)动的题内(nei)应有之义。

应用AI要“守正”

可以说，国内(nei)企业拥抱DeepSeek等AI应用已是(shi)水到渠成、顺理成章。各(ge)企业纷纷跟进接入DeepSeek这一现象，反(fan)映出企业抓住发展机遇(yu)的迫切需求，但同时也引发了对AI应用实效(xiao)的深入思考。

目前看，无论(lun)企业还是(shi)地方政府，接入DeepSeek的主要目的集中在提升效(xiao)率、优化(hua)决策和创(chuang)新服务三个方面；具体到企业，则更着眼于降本增效(xiao)、提升市场(chang)竞争(zheng)力。这些(xie)诉求，体现了各(ge)主体对新技术赋能(neng)作用的期待。

但在接入过程中，需要注意避免(mian)几(ji)个关键问题：首(shou)先是(shi)数据安全风险，需要建立(li)完善(shan)的数据保护机制；其次是(shi)技术依赖风险，要防(fang)止过度依赖单一系(xi)统；再(zai)次是(shi)要关注技术应用的伦理边界，确保AI应用符合社会价(jia)值导向(xiang)。

比如，正在召开的广州市两会上，市人大代表李学(xue)锋(feng)就以DeepSeek为例提到了“AI+”应用中存在的数据安全与隐私问题。

李学(xue)锋(feng)代表提及的主要核心(xin)挑战包括数据治理难(nan)题难(nan)以克服；权责界定(ding)模糊，数据所有权、使用权、收(shou)益权缺乏(fa)法律界定(ding)协同动力不足等，“同时算法黑箱隐患(huan)很多，复杂模型决策过程不可解释，也可能(neng)引发公(gong)众质疑，老(lao)年人、残障人士也容易(yi)被智能(neng)服务边缘化(hua)”。

“AI+”应用的技术依赖风险，主要体现在两方面，而首(shou)先就是(shi)要在AI应用中防(fang)止主次颠倒，盲目以AI取代人工(gong)。

比如，湖南省医保局近日(ri)就发布通(tong)知，明确规定(ding)互联(lian)网医院严禁(jin)使用AI等自动生成处方，“处方应由接诊医师本人开具”。而在回(hui)答用户寻医问药的问题时，DeepSeek也会提示(shi)，给(gei)出的建议“仅供参考”并“请遵医嘱”。

另一重(zhong)风险，则来自DeepSeek固有的“AI幻觉”。这其实是(shi)当前所有大模型的通(tong)病，也就是(shi)AI经(jing)常会“一本正经(jing)地胡(hu)说八道”，原因可能(neng)是(shi)源于训练所用数据遭“污(wu)染”或者(zhe)训练过程中的一些(xie)技术缺陷，也可能(neng)是(shi)其他未(wei)知原因。

在目前“AI幻觉”无法完全克服的情况下，使用AI的同时就需时刻保持警觉，避免(mian)过于依赖AI输出内(nei)容，勤做(zuo)多方面验证。

AI应用的“道德盲区”也须关注。AI聪明，但终究是(shi)工(gong)具，还没发展到进化(hua)出类人主观意识阶段，在与人类交流中并不具备道德自觉。

这就导致，AI不但有可能(neng)侵犯用户隐私，也可能(neng)被用来从事违法行(xing)为，其输出的答案也可能(neng)存在偏(pian)见(jian)、歧视等价(jia)值观偏(pian)差，也不负责提供道德伦理上的正确答案。所以，AI应用也要坚持“守正创(chuang)新”。

除此之外，企业应用AI还应重(zhong)视实效(xiao)评估，避免(mian)形(xing)式主义倾(qing)向(xiang)，也就是(shi)不宜“蜂拥而上”。DeepSeek应用虽然门槛(kan)低，但也是(shi)有成本的，企业接入前应当进行(xing)充分(fen)的需求分(fen)析和成本效(xiao)益评估，避免(mian)盲目跟风。

在AI应用上，一些(xie)企业可能(neng)面临投(tou)入产出比低、应用场(chang)景有限等问题，仓促接入AI不仅造(zao)成资源浪费，还可能(neng)影响正常工(gong)作开展，对生产经(jing)营也并无助益。

还需警惕的是(shi)，如果一些(xie)企业把接入AI当作营销噱头(tou)，甚至成了在市场(chang)上“割韭菜”的工(gong)具，这就严重(zhong)偏(pian)离了“AI+”价(jia)值创(chuang)造(zao)本质。这不仅影响技术应用实效(xiao)，还可能(neng)扰乱市场(chang)秩(zhi)序，阻碍人工(gong)智能(neng)产业的健康发展。

归(gui)根(gen)结底，DeepSeek等AI大模型的广泛应用是(shi)大势所趋，也必(bi)然会提升我们(men)社会的整体效(xiao)率，但同时应理性看待相关应用，立(li)足实际需求，坚持守正创(chuang)新。同时值得一提的是(shi)，我国当前的AI大模型发展已然百(bai)花齐放，并非(fei)只(zhi)有DeepSeek可选(xuan)。

事实上，也只(zhi)有让技术真(zhen)正服务于发展需求，而非(fei)盲目抱持技术浪漫主义想象，才(cai)能(neng)实现AI大模型应用的可持续(xu)发展，让“AI+”真(zhen)正造(zao)福于美好社会。

撰稿 / 信海光（媒体人）

编辑 / 何睿

校对 / 刘越