（文/陈济深 编辑/张广凯） 近期，字节对其AI研发体系进行了调整，旗下核心研究部门AI Lab和大模型团队Seed合并，这也是年初字节在引入Google DeepMind前副总裁吴永辉博士担 任基础研究负责人后，公司在AI领域的再一次调整。 曾经多线发展的字节AI业务，正在进一步走向收敛。 在2025年3月18日的字节跳动Seed团队全员会议上，吴永辉曾强调，Seed的首要目标是探索智能的上限，特别是在AGI（通用人工智能）领域。他表示，将 加大对"Seed Edge"计划的投入，为从事长期、具有不确定性的研究课题的团队成员提供充足的算力支持，并取消季度OKR和半年考核，以保障研究的稳定 性和创新性。 值得注意的是，3月20日，字节再次启动Top Seed专项计划，特别优秀的在校硕士也能进入。该项目在去年5月启动，主要针对应届博士和在校博士生，实习 薪资最高可达2000/天，而本次则放宽至优秀的硕士参与实习，展示了字节对于网罗AI人才的重视。 2020年年中，马维英离开字节，AI Lab负责人一职由李航接任至今。之后团队重组，2023年开始，AI Lab下属负责大语言模型的 NLP 组及开发视频生成模 型的 ...

文章核心观点 文章分析了deepseek热度下降的原因，并探讨了SEO行业对AI及AI搜索优化的看法，鼓励SEO从业者关注并利用AI提效[7][19][34]。 deepseek热度下降原因 - deepseek凭借深度思考模式爆火，但AI时代更新快，新进AI明星网红manus抢过其风头，用户产生审美疲劳[7] - 腾讯元宝、微信、百度等互联网大厂接入deepseek，用户可通过大厂产品体验其功能，导致搜deepseek的人减少[9][11] - deepseek在垂直领域回答可能出错，且常出现服务器繁忙问题，推测其更想做TOB基础服务，而非面向C端用户[13][16][18] SEO行业对AI及AI搜索优化的看法 - AI搜索优化有多种说法，目前无统一标准，行业主要推GEO，其微信指数最高[19] - SEO行业从业者对AI及AI搜索优化主要分两类，一类跟随，一类无视；跟随者又分关注未深度使用和已深度使用并服务客户两种[22] - AI搜索优化与SEO品牌发新闻有相通性，目前AI内容引用主要来源于网站、自媒体和百科，高权重网站成权威性来源，该领域尚处早期，方法论待完善[30] AI搜索优化相关活动 - 3月AI搜索优化训练营反馈良好，学员已在执行，训练营目录已上传百度网盘，可购买并加入交流群[29][34] - 暂定4月底或5月中，上海将举办白杨SEO付费圈AI搜索优化交流线下聚会[31]

多层级保障，织密数据安全网 数据安全对于金融业务的发展至关重要，因此数禾科技充分借助前沿技术，构建起一套严密的多层级加 密防护体系，致力于全方位守护用户信息安全。 在数字金融飞速发展的当下，金融交易的线上化、智能化程度不断攀升，从日常的小额支付到大规模的 投融资活动，都通过数字网络流转。然而，伴随这一发展，数据泄露、网络攻击等安全隐患也如影随 形，严重威胁着金融体系的稳定。因此，数据安全已然成为金融行业稳健前行的关键基石。 作为行业内的先行者，数禾科技始终将数据安全视为金融安全的核心要素，凭借持续的技术创新，构建 起多层级的数据安全保障机制，为金融领域的数据安全筑牢了坚实的"安全墙"。近期，数禾科技在技术 创新之路上再迈新步，借助DeepSeek的强大赋能，致力于为消费者打造更为坚不可摧的数据安全防护 体系。 在金融科技深度融合的时代，数据安全成为行业发展的关键基石。数禾科技敏锐洞察这一趋势，积极投 身数据安全领域的探索与实践，其努力不仅为自身业务稳健发展筑牢根基，更为整个金融行业树立了卓 越典范。 凭借在技术创新与研发的深厚积累，数禾科技收获了一系列令人瞩目的荣誉。其先后荣获"专精特新"企 业、上海市级企业 ...

文章核心观点 - DeepSeek引发行业效应，完成大模型市场教育，驱动AI实践，但应用初期面临成本性能平衡、模型选择、技术适配和数据质量等挑战 [1][2][6] 大模型市场教育阶段 - 2022年ChatGPT发布完成基础市场教育，客户对AI将信将疑 [2] - 2025年初DeepSeek完成更大一轮市场教育，成全民现象级话题，客户不再犹豫 [2] DeepSeek对各企业业务的促进 - 蜜度客户对一体机需求转向DeepSeek，1月后业务咨询和合作增加 [1][3] - OPPO首批接入DeepSeek，以周为单位迭代功能 [3] - 极飞科技研究团队转为作战团队尝试落地大模型应用 [4] - 枫清科技产品接入DeepSeek，R1模型性能突出且性价比高 [7] - 美图将DeepSeek用于设计室和口播工具，其在中文理解和成本控制上有优势 [7][8] 成本和性能的平衡 - DeepSeek实现成本和性能平衡，效果好且成本低，拉近大模型落地距离 [6] - 不同企业认为DeepSeek降低本地化部署复杂度与成本，成行业共识和标准 [7][8] 模型选择问题 - 不同场景需挑选性价比最高的模型，DeepSeek不同版本适用于不同深度问题 [10][11] - 私有化部署要考虑模型利用率和成本，细分领域专业小模型是更好选择 [12] 应用端挑战 - 手机厂商通过“意图分流”平衡性能和成本，整合多模型面临技术调试难题 [13][14] - 复杂应用场景如视频对话需大量泛化努力，现有技术难以满足多样需求 [14][15] - 客户内部数据源质量影响大模型潜力挖掘，需大量清洗和预处理工作 [15] - 企业拥抱AI需调整业务流程和组织结构，部分客户准备不足 [16]

文章核心观点 印度押注“低成本创新”和庞大科技人才库，欲在全球AI竞赛中迎头赶上并分得份额，但企业需加大投入，目前印度科技巨头在AI领域投资少，私人科技集团过于关注眼前利润，不敢冒险支持创新 [1][2] 印度政府举措 - 政府认为印度可开发用当地语言训练、成本更低的大模型，构建AI应用程序解决特定问题，以在人工智能领域具备竞争力 [1] - 官员阿比舍克·辛格筛选67份来自科技初创企业和研究实验室的申请，为印度本土AI模型争取资金支持 [1] - 政府做出打造印度本土模型的“战略决策”，通过为期五年、价值12亿美元的人工智能战略“助力构建生态系统” [1] - 政府已向印度研究人员和初创企业提供1万个GPU，并计划为有潜力的创意提供初始资金 [1] 印度企业现状 - 印度科技巨头在人工智能领域宣布的重大投资相对较少，2024年全球430亿美元的人工智能投资中，印度仅获得1.793亿美元，而中国获得33亿美元，美国获得342亿美元 [2] - 印度私人科技集团过于关注眼前利润，不敢冒险支持创新，印度的IT公司没有从服务公司转型为产品公司的雄心，不认为自身优势在于创新 [2][3] 创新成果差距 - 班加罗尔顶级风险投资家认为印度在人工智能领域虽有活动和热度，但原创性创新不足 [2] - 2014 - 2022年期间全球授予的人工智能专利总数方面，印度仅占0.22%，远远落后于中国的60%和美国的20% [2]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：人工智能、金融、教育、医疗、制造业、智库 [2][6][40][44][46][55] - **公司**：DeepSeek、OpenAI [3][4] 纪要提到的核心观点和论据 DeepSeek的技术优势及影响 - **技术优势**：在架构、技术路线和开源成分方面有独特特点，R1模型推理过程拟人化，降低C端和B端用户使用AI的交互成本和门槛，能更精准识别中文复杂表达、行业术语和方言特征 [3][4][5][10] - **行业影响**：基于金融行业与数据和算法的深厚积累推出，代表在有限算力下追求极致效率和性能的技术目标，激发人工智能创新和各行业参与浪潮，使更多中小和初创公司可参与创新 [7][8][9] 人工智能对工作和生活的影响 - **工作方式变革**：人工智能将成为特殊技术和生活实体，带来全新工作和生活组织方式，可将其视为潜在雇佣的多个员工，提升个人工作效能，形成超级个体，但不能简单将其视为替代工作的工具 [13][14][22][26] - **行业岗位变化**：短期内，互联网领域中高层岗位数量可能下降，组织管理机制将发生颠覆式变化；长期看，就业岗位会增加，但不同行业受冲击程度不同，首波受冲击的是白领，第二波是简单重复性流程工作岗位 [35][38][40] 人工智能在各行业的应用 - **金融行业**：可用于交易软件的数据分析和市场判断，帮助投资者更理性分析数据，降低情绪影响 [44] - **医疗行业**：在病灾识别和交易监管等方面有应用 [46] 人工智能发展趋势 - **产业生态变革**：降低企业成本，形成新的竞争优势，打破传统经济调控和产业政策的二元对立讨论，形成与AI深度融合的新产业生态 [47][49] - **技术经济回潮**：创新技术与生产力的结合将成为未来经济发展的重要原动力 [51] - **人才为本**：未来投资将更注重人，人才从教育培养到认知及待遇等机制问题将变得重要 [52][54] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **新书介绍**：《高教玩转DeepSeek》分认知篇、基础篇和定界片三个板块，介绍使用方法和技巧，包括如何快速上手、与AI高效互动、结合真实库和生态软件联动等 [11][27][31] - **幻觉问题解决方法**：通过从已有文档提取答案和在提示词过程中运用技巧，可有效解决AI幻觉问题 [42][43] - **未来场景畅想**：AI将带来生产力解放，在智库领域实现信息知识大生产，下一代在AI环境下成长将解锁更多应用场景 [55][56][57]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：智能家居、医疗、脑机接口 - 公司：迪奈克 纪要提到的核心观点和论据 公司业务发展方向 - 从自费社区拓展至医院，再向大健康领域发展，重点布局医疗、脑机接口赛道 [3][4][5] - 智能家居业务从商品转向互联互通，推出 DCEP 平台 [5] 产品与技术应用 - 中控屏接入官方推理模型，尝试针对应用场景对 14B 和 32B 小模型进行微调与部署 [6][7] - 智能语言交互问答功能剥离，设备有两套运行流程，实现差异化 [9] - 罗宇对讲可能采用自由化部署方式接入小模型，目前在摸索和交流中 [11][12] 市场表现与预期 - 医院赛道过去几年业绩增长，2024 年市场艰难，2025 年充满信心，看好国内外市场 [4][14][16] - 楼宇对讲市场容量小，公司市占率集中在 40%-70%，未来将稳固市场，拓展老旧小区改造、自费酒店等业务 [23][24] - 2025 年海外市场布局更集中，希望三年内海外市场占比从 10%提升到 30% [26] 产品研发与规划 - 脑机与睡眠结合产品预计四月底发布，先面向消费端，医院端正在申请医疗资质和进行临床测试 [20][21] 人工智能应用 - 公司内部 AI 团队从视觉算法转型通用大模型优化微调，通过外部合作对接资源 [28][29] 其他重要但可能被忽略的内容 - 中控屏接入大模型推理成本高，671B 模型部署一台机器需两三百万以上 [7] - 鸿蒙系统在医院赛道定价费率比安卓系统高，但国产替代趋势明显 [17][18] - 公司人脸识别算法自研，挪威对讲设备人脸识别成本比同行少几十到三百块 [28]

纪要涉及的行业或者公司 未提及具体公司，主要涉及金融行业，聚焦于货币政策分析 纪要提到的核心观点和论据 - **核心观点** - 利用DeepSeek辅助判断货币政策取向，通过定性和定量分析，结合货币政策结构性解读，能更精准分析货币政策[1][5] - DeepSeek在文本理解和分析上有优势，但需结合人类经验和专业知识，半自动模式是较优选择[3][27][39] - DeepSeek的引入可提高货币政策分析效率，节省人力物力成本[22][38] - **论据** - **定性分析**：传统机器学习依赖关键词和特定情绪，DeepSeek能把握整体风格和用词微小变化，适合判断货币政策立场[2][3] - **定量分析**：半自动模型给定AI分析框架，结合历史文本判断当前文本并打分，效果较好；国信货币政策力度指数由五个价格指标和五个数量指标构成，经加权叠加形成[3][7][9] - **文本选择**：选择季度货币政策委员会例会文本分析，因其精炼、结构明确、时间频率固定，但内容凝练、细节少，后续会纳入其他政策文本[10][11] - **DeepSeek优势**：能对文本进行情感语义分析、倾向性分析和打分分析，将文字转成定量判断；学习情感分析可规避简单语音和文本情感测试的不准确性，以更低成本训练更多词条，给出更准确效果[17][23] - **不同模式效果**：全自动模式准确性尚可但有方向性误判，前瞻性有一定意义；辅助人工模式可减少重复性劳动，提高工作效率；半自动模式结合人类分析师框架和AI优势，是最优选择[27][37][39] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **使用DeepSeek的准备工作**：包括介绍使用准备、货币政策分析框架，说明与DeepSeek沟通话术的重要性，以及定量分析中使用的国信货币政策力度指数的背景、原理和构成[2][6][7] - **参数设置**：使用API接口调用DeepSeek时，Model参数选择V3模型兼顾质量和效率，Temperature参数设定为0.3使输出稳定结论，top b参数影响回答多样性[18][19][20] - **案例分析**：以2025年一季度例会为例，DeepSeek判断总体基调更宽松，政策工具和战略量及与前表述相差不大，利率管理更宽松，外汇市场量差不大；全自动模式下结果与真实货币政策力度指数大体方向一致，但有短期背离；半自动模式可让AI连续记忆学习，构建函数对应式结合政策文本和指数[21][29][33]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI行业，包括大模型、算力、AI应用、端测AI等细分领域 - **公司**：DeepStake、OpenAI、Xtropic、CPC、英伟达等 纪要提到的核心观点和论据 大模型厂商发展机会 - **中国大模型厂商追赶美国**：中国在大模型上进展超预期，以CPC为代表的模型在算力资源受限情况下，模型携带能力基本追赶到美国主流模型水平，且DeepSeek努力实现大模型的算力、模型、应用和终端四个环节跑通[3][4] - **OpenAI发布CPT5.0及规模法则有效性**：OpenAI重心从预训链往post - training后训链倾斜，今年CP5能否发布决定未来模型演化方向，前去年的screen lock是否继续是接下来季度重点关注的产业变化[4][5] - **国产AI大模型市场格局**：通用大模型和垂直大模型目前不冲突，各自积累，核心竞争要素是用户、数据和生态，沉淀的数据是模型进一步迭代的核心要素，不会出现一家公司赢者通吃局面[6][17] 国产算力进展情况 - **DeepSake与国产算力适配**：DeepSeek发布不到半月就有与国产专利金券适配的新闻，其对大模型推理算力要求相对不高，国产芯片更适配，价格合理且供应可控[8] - **国产算力芯片与海外差距**：国产算力芯片综合性能力不如海外芯片，原因包括先进半导体制程不足，所需EOV光刻机被海外禁运，关键设备材料和工艺与海外差距大，应用生态方面未建立通用生态体系[9] - **国内数据中心建设计划**：2025年国内运营商和互联网厂商人工智能基础设施资本支出相比去年增长超50%，总金额近5000亿人民币，但与美国头部互联网企业资本支出规模有4倍差距，国内AI推理流量增长周期刚起步，当前投入规划合理但稍显不足[10][11] AI应用部署情况 - **国内企业部署阶段及算力需求**：国内处于企业快速部署deepfake时期，早期部署企业需大量扩容算力，金融行业算力需求预计达几十甚至上百bflops，未来算力需求高[13] - **大模型与业务流程结合效果**：大模型与业务流程深度结合，提升企业经营效率，如与企业知识库结合输出文案、进行合规审查，在人力资源部门协助招聘等[14] - **AI Agent发展情况**：AI Agent是发展最快的AI应用形式，可理解分析复杂任务、自动生成任务规划并调用外部工具完成闭环，但受限于底层大模型能力，存在幻觉风险和黑箱问题，商业模式不稳定，不会出现一家公司赢者通吃局面[15][16][17] 端测AI发展情况 - **端测AI普及时间及功能实现**：国产模型发展快，小参数模型可在现有笔记本电脑和手机上顺畅运行，AI进入端测后会出现新应用形态，如AI耳机实时翻译、AI眼镜实时感知环境、AI PC和手机成为个人生活助理[19] - **端测AI对硬件的影响**：若本地算力需求大，需更新手机、笔记本电脑等硬件产品，使用更强大的端测算力芯片和更大存储空间，中国在端测硬件更新过程中受益，相关芯片、零组件、产品组装及移动互联网应用等环节受益[20] - **中美端上AI技术差距及创新应用**：未来端测AI普及将推动移动互联网走向原生AI应用时代，强化国内龙头企业用户流量业务逻辑[21] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 国产算力将在未来三年进入快速发展周期，国产芯片将逐渐实现进口替代，纯国产算力基座可期[22] - AI应用正在进入AI agent时代，更强大的AI智能体将提升工作效率和生活便利，AI应用时代有无限可能[22] - 端测AI正在走进生活，新一轮硬件更新周期即将到来，将加速整个AI原生应用时代的到来[22]

纪要涉及的行业和公司 行业：科技、煤炭、化工、人造太阳、人工智能、机器人 公司：DeepSeek、Azure Peak、OpenAI 纪要提到的核心观点和论据 市场整体情况 - 市场延续分化状态，今日沪深两市量能接近但不到1.3万亿，处于近期较低水平，需关注缩量是否跌破全市场换手率1.5%的门槛值，若多日换手率持续低于1.5%，要留意板块轮动和分化行情[1][2] - 市场经历多轮放量缩量后可能面临挑战，1月触底后市场有缩量或放量状态，12月开始持续放量，换手率高于1.5% [1][2] - 3月市场风格偏分化，4月有“四月决断”，需关注四月机会 [2] 科技板块 - 科技股成为当前市场重要卖出方向，1月中旬至3月中旬有短暂拉升，部分热点领域涨幅超50%，之后有回落，需寻找大级别买入结构决定是否追逐 [3][4] - DeepSeek模型升级，参数从6700多亿提升到6800多亿，编程能力接近Azure Peak旗舰模型，且免费开源，展现出国产大模型实力进步，基于其建立的产业链体系有稳固基础，但科技股行情未明显改善 [6][7][8] - 科技股持续回落，三四月份尤其是4月中下旬批量公司发布财报，无业绩支撑的高位板块面临考验，需关注基本面和技术面转折点 [9] 煤炭板块 - 煤炭板块今日走强，创近段时间新高，2月底3月初见底跌破1900点后迎来震荡，目前有主动拉升迹象，若不能快速拉升摆脱长线中枢牵制，可能陷入震荡行情，最佳介入时机或已过去 [14][15][16] - 煤炭价格受坑口煤价抬升、进口变数等因素影响，走势反映了已知和未知信息，需关注走势变化 [17][18] 化工板块 - 化学原料、太白粉、华阳病丸等周期板块表现强势，产品价格变动受供需形势影响，太白粉下游用于颜料、染料、涂料等领域，华阳病丸是化工细分领域 [19][20] 人造太阳领域 - 国内在可控核聚变和人造太阳领域相对领先，参与国际共同打造项目并提供设备，该领域有广阔发展前景 [21] 人工智能领域 - DeepSeek模型在国内大模型市场处于领先地位，网页端浏览量断崖式领先，好用且开源，围绕其形成了产业链，对券商、医药、政务等行业产生显著影响 [32][34] - OpenAI的GPT正往GPT - 5过渡，GPT - 4.5是非四维链模型，DeepSeek在深度思考和复杂逻辑思考方面实力更强，GPT - 5预计综合多种模型，微软预期五月底发布，OpenAI创始人认可DeepSeek实力，且GPT - 5可能免费提供给用户 [33][34] 机器人领域 - 马斯克的Optimus今年计划实现约5000台产量，明年目标产量提升十倍至5万台，后续可能年产量达几十万台，国内语书、幽闭讯、正晴、志源等厂商也在推出产品，机器人加速进入量产阶段 [35] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 市场主线不清晰，处于酝酿过程，进入上行周期第二轮缩量阶段时，市场分化走弱可能成为重要特征，主线机会缺失 [22] - 明天将有光大新机遇专场直播，聚焦一季度行情特征和二季度市场机遇，还会推出文章前瞻四月行情 [24][36] - 复杂线段分解在缠论中是要点内容，需聚焦特征序列分析，处理包含关系，出现顶分型或底分型才意味着前一线段被破坏 [28][29][30]