如果說前幾年大家對大模型還持觀望態度，那么 DeepSeek 的登場，徹底打破了“AI建設成本高、效果未知”的固有印象。尤其是 DeepSeek R1 系列在開源、高性能、低成本三者之間實現了平衡，讓企業第一次有機會以更務實的姿態真正上陣“搞AI”。問題來了：企業到底該怎么系統性地建設AI？ 是一腔熱情堆人、燒錢、試項目？還是有章可循、有據可依？

第一步：把 AI 提升為“戰略項目”，別再當技術試水

企業做AI最忌諱的就是“試試看”。現在不是“玩技術”的年代，而是“找機會”的節點。要讓AI真正發揮價值，首先必須把它明確為公司戰略級別的事項——不是某個業務部門的優化工具，而是要服務整個組織轉型。

DeepSeek 的出現，強化了這種戰略認知：算力門檻降了、生態起來了、開源路徑穩定了，企業再不“定目標”，就會徹底錯過這輪智能化大潮。

第二步：審視自己，別盲目開干

AI能不能做、做哪些，得看底子。建議從四個維度自查：

數據儲備夠不夠？ 有沒有結構化 + 非結構化數據？有沒有語料沉淀？

資源是否到位？ 算力、開發工具、數據平臺……你真的準備好了嗎？

團隊有沒有人？ AI落地不是喊口號，要有工程、業務、算法交叉型人才。

戰略是否清晰？ 場景有沒有想清楚？目標是否統一？這決定了是否“干得穩”。

第三步：場景選擇要“夠準”，降本增效優先走

別想著一口吃成胖子，大模型項目第一階段千萬別“圖酷”。建議優先圍繞三大方向挑場景：

降本：比如客服提效、知識文檔提問；

增效：例如合同審核、報告生成；

創新：像銷售機器人、個性化推薦。

DeepSeek的優勢之一是“快驗證”，無需寫代碼、無需工程支撐，業務人員直接就能試場景，這大大加快了企業從“能不能做”到“到底值不值”的判斷周期。

第四步：快速做出“驗證Demo”，一錘定音

選好場景后，馬上驗證。比如某制造業企業做了一個合同審核場景：把一段文本丟給模型，直接能提取出金額、供應商、交付周期等關鍵字段，精度直接上90%。這就是業務團隊自己干的，沒用技術團隊。

結論很直接：先用小場景試效果，判斷好不好用，才往下走。

第五步：資源準備不能拖，數據/算力/工具/人都得跟上

一旦驗證場景有效，就得立即啟動資源配套建設，包括：

數據： 包括結構化、非結構化、垂類語料等，尤其是高質量QA對、文檔摘要；

算力： 根據預期模型規模選擇，比如訓練用70億參數模型需要至少2塊80G顯存卡；

工具： DeepSeek已支持蒸餾、RAG、Agent等工具鏈，使用門檻極低；

團隊： 早期搞 Prompt 工程、數據清洗、文檔解析，后期再考慮微調團隊。

第六步：項目實施講“分階段”，別想一步登天

我們建議企業采用“分階段打法”：

第一階段：RAG起步，三個月見效?場景選文檔問答、知識庫檢索類，投入少、效果快。比如某裝備制造企業用 DeepSeek 做物料選型，從3天降到3分鐘。

第二階段：復雜場景延伸，AI成“核心助理”?深入到銷售推薦、個性化客服、生產建議等核心業務系統。

第三階段：持續反饋、持續優化?任何大模型都會“老化”。要不斷優化檢索策略、采集反饋數據，建立運營閉環。

第四階段：深入核心鏈條?未來，AI 甚至能參與產品設計、工藝參數推薦、設備維護建議，真正嵌入業務鏈。

第七步：評估不能少，數據、用戶、成本全要看

每個階段都需要評估，內容包括：

業務價值： 轉化率、滿意度、響應時間是否提升；

用戶體驗： 留存率、點擊量、錯誤率；

模型性能： 精度、推理時間、隱私合規；

成本評估： 算力資源消耗、人力ROI、迭代頻率等。

第八步：打造“數據飛輪”，讓AI越用越聰明

AI的競爭力在于“越用越準”。這就需要長期運營：

持續采集反饋數據：點贊、點踩、QA準確性；

定期優化Prompt和數據：打磨模型；

全員參與場景挖掘：鼓勵業務團隊提出問題，技術團隊做快速響應。

這不是一次性項目，而是一次長期“組織變革”。AI轉型不能成為一句空談，必須切實轉化為行動，通過高層共識、愿景定義、戰略對齊，三個方面的動作，實現將AI納入到企業的智能化轉型戰略。

第一，高層領導要達成共識，明確AI的戰略意義，是智能化成功的基礎。只有建立了這種共識，才能幫助團隊理解AI將如何支持企業的業務增長、運營優化和業務創新，從而在資源分配和項目推進中獲得支持。通過在高層戰略會議中討論，應明確把AI建設納入到企業戰略級項目中，并且給予更高的優先級。

第二，企業一把手的推進至關重要，一把手要牽頭，各個業務負責人參與，設定長期目標和關鍵業務領域的AI應用，這樣才能有助于為企業的AI戰略提供更加清晰的方向。

第三，AI落地絕非一個部門所能獨立完成的，它需要多個部門協同推進，要確保AI建設與企業整體戰略保持一致，同時需要設定相關績效指標并跟蹤進展。