老板们树立正确的期待：部署DeepSeek了，然后就可以了么
DeepSeek爆火之后，很多企业纷纷本地化快速部署了DeepSeek，并开始号召内部各岗位员工用起来。然而，不少员工发现，老板们对于部署DeepSeek的应用成效，似乎有着偏高的期待，老板的美好预期和冰冷的现实间，还有着不小的鸿沟。对多数企业来说，要真正实现用AI实现降本增效，部署DeepSeek距离实际能达成效果还有很远，未来一段时间内，估计很多部署了DeepSeek的企业后续会多多少少遇到以下一些问题：DeepSeek也没那么乖
尽管DeepSeek相比于之前的大模型有了提升，但依然有很多技术局限，如上下文限制、幻觉等。DeepSeek能输入的文档最多几万字，能一次性输出的内容更是只有几千字，企业内部很多大厂文档DeepSeek依然不能直接搞定。DeepSeek幻觉也是仍然存在的，尤其其有理有据的分析推理过程，更加容易让人把它编造的理由认为是正确的事实，加剧幻觉的影响。此外，作为推理模型，DeepSeek有时候会有自己的思考，可能会无视指令的一些要求企业级很多应用场景对幻觉和偏差的容忍度是0，这些直接应用DeepSeek是不够的，外加很多外围的工作倒是能够一定程度上解决，但对应的是不小的工作量和成本。想办法搞提示词
尽管DeepSeek作为推理模型，对提示词的要求降低了很多，但很多时候要想得到好的输出结果，精准的提问依然是重要的工作，于是用多了的人会慢慢意识到，日常很多专业化内容的提升，还是需要一些固定的提示词模板框架才行。在开发智能体和工作流时，提示词也是重要的一个环节。在C端，有一大票博主会分享专业提示词模版，在B端，各个专业领域的模版可能都没有人分享，那就只能自己想办法，或者丢给IT同学了。算力扛不住
满血版DeepSeek对算力的要求并不低，有些供应商为了低成本使用，DeepSeek一体机部署的是B级别的蒸馏模型，效果并不如满血版千亿模型。或者即便满血版DeepSeek一体机，能支持的用户并发量也很有限，很多企业内部上线之后，一段时间内大量员工都去尝试，并发要求还是很高的，最后结果还是“服务器无响应”。当然，一些大型集团过去2年建设了AI算力中心，部署满血版大模型倒是不担心算力问题，但这也仅限于部署推理，不包含训练。很多企业用着用着就会发现，要想取得更好的效果，至少微调还是免不了的。知识库效果不好
知识库问答是上手门槛很低的大模型应用，很多人和企业也会很迫切的开始结合DeepSeek和自己积累的一些专业文档等，去构建各种知识库问答类应用。但很多企业把自己的知识库建起来之后，估计很快就会发现，知识库问答的效果远不及预期。知识库的效果跟原始文件格式、文件切分方法、嵌入模型等众多因素都有关系，反而模型用的是DeepSeek还是原有其他模型对效果的影响并不大，而前面这一大串的事情，还是得需要有经验的人，针对场景和文档做调优才行。这些东西很显然是要燃烧不少软妹币的，效果还不一定完全达到预期。垂域模型DeepSeek不够
众所周知DeepSeek并不掌握很多行业、企业的具体知识，所以希望模型能够掌握专业知识，更好的服务企业内部应用，训练垂域模型就是绕不开的方向。但是，将千亿级参数的DeepSeek做微调训练成垂域模型，需要的算力可就不是一体机这点了，很多企业没这个财力去部署训练级算力。基于B级别模型做垂直模型的训练算力成本倒是不高，很多企业也都做了尝试探索，但一来B级别模型本身能力差些，二来这事的核心还是需要垂域的数据基础，很多企业梳理下来发现，自身在垂域的数据质量其实不咋样，要想把数据整理好，又是个极其庞大的工作量，光这部分烧软妹币就是难以承受的。智能体开发做起来很难
很多企业慢慢都会意识到，通过大模型实现工作流程自动化，光靠模型问答是不行的，还需要去编排很多的智能体来完成。尽管很多智能体的开发平台号称做到了无须写代码，但实际上要能掌握智能体开发，需要的技术基础依然不低，学习时间也得以10小时级别来论。即使IT相关团队花费了一定的时间掌握了智能体开发平台的使用，各个业务线茫茫多的业务流程，哪些重复性强值得去专门开发个智能体的场景依然需要仔细辨别。简单且高度重复的工作，以前的RPA工具可能早就弄好了，更多工作虽然可以做智能体，但是有开发智能体的时间，人可能早就做完了。此外，智能体在企业内部的应用离不开现有各种业务系统的对接和集成，对于没有做好系统接口和数据集成的企业，这又是不小的问题。即便智能体真的开发出来，在幻觉问题没有完全解决之前，没几个企业敢直接让智能体对接业务系统执行操作，更多还是得让人从中间过一道审核，达不到很好的提效效果。新模型新技术不断出来，得持续跟进
DeepSeek刺 激下，一众互联网大厂都在加足马力搞出自己的DeepSeek，DeepSeek自己的下一代据说后面也快出来，更别说国外GPT5近年还有可能发布，各种更强的底座模型曾出不穷，是不是每个新的模型都得去测测效果？此外，manus为代表的另一个路径的大模型智能体，指出了另一条智能体的技术发展方向，这个是不是也要跟进下？每个新技术出来研究一段时间刚整明白，结果又一代新技术又来了，又得去跟进怎么办
综上，DeepSeek让很多对大模型望而却步的企业老板们，燃起了对DeepSeek的兴趣，并抱有了很高的期待，但实际要想DeepSeek在企业级内部达成好的业务效果，仅部署了DeepSeek只是完成了千里之行中的第一个跬步，后面还需要包括但不限于 提示词工程、数据治理、平台和算力扩展、智能体开发、新技术跟进等一系列更复杂和需要经验的工作，以及对应的肉眼可见的大量时间以及软妹币在燃烧。市场上的确有一些企业使用DeepSeek类大模型取得了还不错的单点场景应用成效，但是也是在较好的数据基础以及大量的外围工作基础上达成的，目前的大模型应用的成熟度还远达不到Office那样上手即用。在以上情况下，对于想部署DeepSeek的老板们，几个简单的建议：1.如果想实打实结合DeepSeek在一些关键业务上取得成效，那就找个业内有丰富经验的供应商，一起做深入的交流和规划，他们能够给出具体的应用场景，大概的资金人力投入情况等预期。2.如果以探索和了解为主，可以结合本地化部署，让员工们先都用起来，梳理出一些场景，再和IT沟通，筛选一些投入少，见效快的场景先去重点突破。3.先想下自己在哪些专业领域内有足够的结构化的数据积累，这些方面可能是更容易通过大模型出效果的方向，如果暂时发现数据基础不足，或者只有一堆乱七八糟未经整理的历史数据，那不如先通过2C的大模型应用们，继续跟进了解模型能力，不急着做企业的私有化部署和应用。或者，以大模型的应用部署为契机，反向推进一些领域的数据治理工作。4.很多企业内部有一些员工对DeepSeek兴趣很大，也会学习应用的很深，不妨内部先多交流起来，说不定会有意外收获。 著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载
首次发布时间：2026-04-27
最近编辑：4月前
