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]