如果被问到近期科技界最火的事物是什么？DeepSeek无疑位列榜首！自1月20日，国内的AI初创公司深度求索推出大模型DeepSeek R1，一股强劲的东方力量瞬间席卷了整个AI界，IT领域亦因此掀起了层层波澜。用“满城尽带DeepSeek”来形容这一盛况，实不为过。

作为企业数字化风向标，各互联网巨头也在第一时间采取行动，英伟达、华为云、天翼云、亚马逊、微软Azure，还有阿里云、百度智能云、腾讯云、京东云，等等，都宣布接入DeepSeek R1。DeepSeek被广泛应用，正逐步揭开其背后的无限可能。

从企业数字化的视角来看，DeepSeek通过深度学习与大数据分析，或将为企业数字化转型提供更加精准高效的解决方案。CIO们作为企业信息化的领航者，面对DeepSeek这样的先进技术，应当明确DeepSeek爆火的背后有哪些不容忽视的关键点？DeepSeek对企业数字化和CIO将带来哪些影响？如何在DeepSeek的加持下，调整自身的数字化战略，以适应快速变化的市场环境？

首先一起认识一下DeepSeek。

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，由幻方量化的联合创始人梁文峰创立。1月20日正式发布了其R1模型，并同步开源了模型权重。在第三方的基准测试中，DeepSeek-R1的表现优于 OpenAI、Meta 和 Anthropic 等美国领先的人工智能公司。DeepSeek的火热出圈，不仅促使全球人工智能重新聚焦于投资回报率和效率，也促使了越来越多的企业从AI实验转向真正由AI驱动。

有关机构的调研报告也显示，2025年AI在IT支出中的占比将是2024年的近三倍，并预计未来一年将有42%的投资流向生成式AI，同比激增近三倍。其中，IT运营、软件开发、网络安全和供应链管理将成为AI应用的热点场景。作为融合了东方的智慧与西方的科技的东方力量，DeepSeek对于AI领域带来了哪些深远的影响？DeepSeek之火快速蔓延，其核心优势又在哪里？

DeepSeek的核心优势，目前业内普遍认可的有三大方面：性能、开源、成本。当然除了以上三个方面，DeepSeek在诸多其他方面的表现也是可圈可点，例如双语处理能力、混合专家（MoE）架构、多模态处理能力。

从性能的角度来看，DeepSeek在数学推理、代码生成等核心任务中表现超越GPT-3.5，甚至部分能力接近GPT-4。其创新架构MLA（新型多头潜在注意力机制）和DeepSeekMoESparse结构，显存占用仅为传统模型的5%-13%，实现了高效推理。

成本的角度，此前大模型领域靠堆卡实现发展，行业的成本居高不下。通过技术优化，DeepSeek的训练成本仅558万美元，远低于Meta的Llama-3（5亿美元），被称为“AI界拼多多”。其API定价更低至每千Token输入0.003元，比行业均价低85%，推动AI进入“厘时代”。

创新路径上，DeepSeek的出现，推动了更多公司走科技创新路线。越来越多的公司重新审视科技创新战略，不再是一味地堆GPU来“大力出奇迹”，而是聚焦资源做真正有突破性的技术创新。

另外从AI未来的发展上来看，AI商业化序幕，正在缓缓拉开。得益于DeepSeek的爆火，国内算力生态迎来了新的发展契机。在几乎人人都谈论和使用DeepSeek的时代，全新的业态也在萌生……随着DeepSeek大幅降低AI技术成本，各行各业也掀起了本地化部署的浪潮，并加速落地AI，“AI普惠”迎来临界点。DeepSeek在企业中的应用广泛，具体来看可能会有以下应用场景（见下图）。

从目前企业对于AI的应用来看，全球企业对于AI的应用还是比较乐观的，有些企业对于AI也有的广泛的尝试，如下案例。此外对于一些AI落地滞后的企业来说，相关负责人也表示在不久的将来，应用AI也已在其计划内。

在生物医药和医疗诊断等领域，许多专用大模型已经在与人共事。 “某医院此前已积极探索AI辅助病理诊断、药师叮嘱、互联网服务等，DeepSeek出现后，我们鼓励医务人员和科研工作者应用，期望它为医疗和科研工作赋能，为患者提供更卓越、贴心、有温度的医疗服务。 ”某医院副院长的态度乐观积极。

但不容忽视的是仍有很多CIO对其能够产生的价值持怀疑或保留态度，不明确的ROI、数据隐私及伦理风险成为主要顾虑。即使当下企业已部署AI，大多数仍处于早期阶段。伴随AI技术进入规模化应用深水区，治理、风险与合规成为企业必须跨越的三重关卡，如下两个案例中谈到的顾虑正来源于此。

某律师事务所披露，其自主研发的“合同智能审查系统”将常规合同审核耗时从3小时压缩至20分钟，但复杂条款仍需律师人工研判。“我们不能直接用AI写代码，怕泄露，但用它搜集资料和学习的效率很高。”

在某大厂工作的程序员说，“由于项目专业程度较深，在深度逻辑思考整合的工作上，这类AI还无法取代算法工程师。”

诚然DeepSeek等AI技术的快速发展不仅对整个行业带来了深刻的影响，同时对于企业数字化也提出了新的要求。

首先就是技术战略与投资决策的重构，DeepSeek的大模型能力（如代码生成、数据分析）促使企业重新评估IT技术栈，将AI工具纳入核心战略，优化业务流程（如自动化开发、智能客服）。企业需平衡传统IT基础设施与AI创新投入，例如从单纯的数据存储转向AI训练所需的算力资源和高性能计算集群。另外就是ROI评估复杂度增加，AI项目的长期价值（如效率提升、创新潜力）需结合短期成本（模型训练、数据治理）综合考量。

在数据治理与合规领域，大模型更加依赖大规模、高质量数据，所以企业需进一步强化数据清洗、标注和生命周期管理能力。使用AI处理敏感数据时，也要确保符合法规要求，防范数据泄露与滥用风险。对于伦理责任，需建立AI伦理框架，避免模型偏见、算法歧视等问题影响企业声誉。

在团队和组织上，IT团队需掌握Prompt工程、模型微调等AI技能，需推动培训或引入复合型人才（如“AI翻译官”）。跨部门协作也必不可少，需与业务部门（如市场、运营）紧密合作，将AI的能力嵌入具体场景（如智能营销、供应链预测）。

在业务创新与敏捷性提升上，通过AI生成代码，IT团队可加速MVP（最小可行产品）开发，缩短创新周期。利用AI实现客户行为分析、个性化推荐，将推动客户交互系统（如APP、客服）的智能化升级。通过AI分析市场趋势、供应链风险，为高管层提供实时洞察和预测性支持，将进一步提升战略响应速度。

在安全与风险管理上，需升级网络安全策略（如AI驱动的威胁检测），对抗AI生成的钓鱼邮件、深度伪造等新型威胁。另外如果想要确保AI输出结果的准确性（如医疗诊断、金融风控），需建立严格的测试与监控机制。当然如果选择第三方的AI服务，还需评估供应商稳定性与替代方案。

最后就是企业数字化生态的拓展，通过集成API，快速扩展企业数字化服务（如智能文档处理、知识库问答）。同时与AI企业共建行业垂直模型（如法律、医疗），推动行业标准制定，抢占技术话语权。

无疑DeepSeek掀起的AI热潮，也在进一步推动CIO（首席信息官）从“技术管理者”向“业务创新领导者”转型，技术门槛越来越低，但是底座却越来越高。所以CIO和IT团队不得不持续提升综合能力，以更好的迎接AI快速发展所带来的新机遇。

针对新技术而言，首先CIO需要的就是技术敏锐度，CIO们应当对新技术具备足够敏锐的嗅觉，并且能够快速评估AI技术成熟度与落地场景，以通过新技术为业务赋能；接着还要具备战略思维，CIO应当从企业战略、IT战略视角出发，平衡短期收益与长期技术债务；另外就是风险管理能力，CIO需要根据实际情况来构建对应的AI治理框架，从而规避法律与伦理风险；最后就是跨界协作的能力，CIO应当持续提升沟通协同能力，成为业务部门与先进技术的“桥梁”。

未来，CIO的核心竞争力将体现在如何通过AI技术释放数据价值，驱动企业从“数字化”迈向“智能化”。放眼未来，DeepSeek或将在诸多场景帮助CIO们优化业务流程，提升运营效率，同时在数据洞察与决策支持方面发挥重要作用。通过深入挖掘数据背后的价值，DeepSeek或许还能够为企业提供更为精准的市场预测与风险评估，助力企业把握市场先机，实现可持续发展。因此，我们有理由相信，东方力量DeepSeek的崛起，AI的升级迭代，或将进一步影响并改变广大CIO们的数字化格局，赋能企业走向更加智慧与高效的未来。