(网经社讯)DeepSeek爆火后,在本地端部署大模型的热潮迅速兴起业内预测,端侧AI的发展将明显提速。这不仅拓展了人工智能的应用模式,也为相关产业带来了新的发展契机。
对此,山东航空学院教授刘国光表示,
首先是互联网与软件服务行业,程序员开始使用AI进行辅助编程,自媒体内容创作用AI进行辅助内容生成,智能搜索引擎、在线客服等领域马上就要开始大面积裁人。
然后就是知识型的行业,例如教育培训:未来会完全的个性化教学,知识管理变得简单。照本宣科的教师们如果不拥抱AI,就会被AI淘汰。
另外之前一些注重数据隐私的行业,例如医疗、金融等,开始拥抱DEEPSEEK,因为可以通过本地部署降低数据泄露风险。
为什么很多人尝试在电脑上部署DeepSeek,最主要的原因之前的大模型对硬件要求太高,少量资金很难实现,如今模型经过轻量化优化,已经可以适合普通电脑运行;另外有开源社区技术支持,个人和小团队很容易进行部署和探索。例外,最重要的就是数据隐私保护的需求。既然能本地部署,为何要使用在线模型。
至于优势,最大的优势就是数据保存在本地,降低隐私风险;应用更加灵活,响应速度更快,可完全掌控模型的运行。
缺点就是硬件资源不可能支持大量复杂的任务,训练、升级、进化、维护,都需要更大的工作量。
DeepSeek之前,端侧AI主要依赖轻量级模型和边缘计算硬件,应用场景较窄;大型复杂模型基本依赖云端运算,难以在终端设备上运行;DeepSeek实现了大模型的轻量化突破,为端侧AI的普及和应用打开了新局面。
国内厂商纷纷接入DeepSeek,将会推动硬件(如专用AI芯片)、软件开发工具和SDK的升级,会进一步促进行业标准化,激发更多厂商间的合作与竞争,也会拓展智能制造、智慧城市和物联网等多种应用场景。
至于下一步,相信DeepSeek会进一步优化模型轻量化和跨平台支持,涵盖多模态能力(如语音、图片、视频处理),构建开放生态和社区合作,尽快推出插件或API服务,便于第三方快速集成。
在多渠道整合方面,可以利用DeepSeek整合线上线下数据,包括用户信息、交易数据和售后记录等,为消费者提供一致的全渠道购物体验,使消费者在不同渠道之间切换时能保持连贯的购物流程。同时,可以利用DeepSeek进行跨平台分析,分析用户在多个平台上的行为,提供全面的用户洞察,帮助电商企业更好地了解用户需求和行为习惯,制定更有效的运营策略。
【小贴士】
网经社深耕数字经济行业18年,长期关注云计算领域,我们关注的对象:阿里云、京东云、华为云、腾讯云、金山云、易点云、七牛云、百度智能云、移动云、华云、青云、深信服、天翼云、浪潮云、金蝶云等。
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对此,山东航空学院教授刘国光表示,
首先是互联网与软件服务行业,程序员开始使用AI进行辅助编程,自媒体内容创作用AI进行辅助内容生成,智能搜索引擎、在线客服等领域马上就要开始大面积裁人。
然后就是知识型的行业,例如教育培训:未来会完全的个性化教学,知识管理变得简单。照本宣科的教师们如果不拥抱AI,就会被AI淘汰。
另外之前一些注重数据隐私的行业,例如医疗、金融等,开始拥抱DEEPSEEK,因为可以通过本地部署降低数据泄露风险。
为什么很多人尝试在电脑上部署DeepSeek,最主要的原因之前的大模型对硬件要求太高,少量资金很难实现,如今模型经过轻量化优化,已经可以适合普通电脑运行;另外有开源社区技术支持,个人和小团队很容易进行部署和探索。例外,最重要的就是数据隐私保护的需求。既然能本地部署,为何要使用在线模型。
至于优势,最大的优势就是数据保存在本地,降低隐私风险;应用更加灵活,响应速度更快,可完全掌控模型的运行。
缺点就是硬件资源不可能支持大量复杂的任务,训练、升级、进化、维护,都需要更大的工作量。
DeepSeek之前,端侧AI主要依赖轻量级模型和边缘计算硬件,应用场景较窄;大型复杂模型基本依赖云端运算,难以在终端设备上运行;DeepSeek实现了大模型的轻量化突破,为端侧AI的普及和应用打开了新局面。
国内厂商纷纷接入DeepSeek,将会推动硬件(如专用AI芯片)、软件开发工具和SDK的升级,会进一步促进行业标准化,激发更多厂商间的合作与竞争,也会拓展智能制造、智慧城市和物联网等多种应用场景。
至于下一步,相信DeepSeek会进一步优化模型轻量化和跨平台支持,涵盖多模态能力(如语音、图片、视频处理),构建开放生态和社区合作,尽快推出插件或API服务,便于第三方快速集成。
在多渠道整合方面,可以利用DeepSeek整合线上线下数据,包括用户信息、交易数据和售后记录等,为消费者提供一致的全渠道购物体验,使消费者在不同渠道之间切换时能保持连贯的购物流程。同时,可以利用DeepSeek进行跨平台分析,分析用户在多个平台上的行为,提供全面的用户洞察,帮助电商企业更好地了解用户需求和行为习惯,制定更有效的运营策略。
【小贴士】
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