DeepSeek接入潮：是智能升級還是跟風作秀？

近日，北京、廣東、江蘇、內蒙古、江西等多地宣布，其政務服務系統接入DeepSeek系列大模型。而一些行業巨頭、地方媒體也將接入DeepSeek當作新聞發布。一時間，好像接入DeepSeek成為一種時髦，不接入就有落伍之嫌。

那么，到底什么樣的機構適合接入大模型？具體接入方式是什么？接入后會帶來怎樣的改變呢？

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為什么要接入DeepSeek

無論是政府還是企業，接入DeepSeek，就是要做一個自身的智能體，也就是自己的分身，以此來優化流程，提升效率，減少誤差。

那么說到智能體，就得提到AI發展的五個階段。智能體是第三階段。

有媒體報道，OpenAI于去年年中提出通用人工智能發展的五級標準，分別是：第一級：聊天機器人，具有會話語言的人工智能，即交互的能力；第二級：推理者，解決人類水平問題的人工智能，即推理的能力；第三級：代理（智能體），能夠代表用戶采取行動的人工智能，即調用的能力；第四級：創新者，能夠幫助發明的人工智能，即發現、發明的能力；第五級：組織者，能夠完成組織工作的人工智能，即組織協同的能力。

現階段為智能體階段，也可以稱作分身，能代表政府和企業在不同場景之下回應用戶需求，或自動進行分析推理等工作。

由此可見，很多單位對外宣稱接入了DeepSeek，就是要打造自己的智能體，從而實現質效雙提升。

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怎么接入DeepSeek

從技術角度來講，所謂“接入”，表現在三個方面，即技術集成、數據交互和功能調用。

技術集成，是將DeepSeek的AI能力（如大模型、數據分析工具等）嵌入到單位的現有系統中，通過API（應用程序接口）、SDK（軟件開發工具包）或云服務等方式實現。

數據交互，是單位將自身數據（如文檔、數據庫等）輸入DeepSeek的系統中，由AI進行處理（如分析、生成內容、預測等），再將結果返回給單位。

功能調用，是單位可以通過接口直接使用DeepSeek的特定功能，例如智能客服、文檔自動摘要、數據建模等。

具體到操作層面，有三種接入方式，分別是云端調用、私有化部署和混合模式。

云端調用：即通過互聯網直接使用DeepSeek的云服務，適合需要快速部署、輕量級使用的場景。

私有化部署：是將DeepSeek的模型部署到單位本地服務器，適合數據敏感性高、需要完全控制權的場景（如金融機構、涉密單位）。

混合模式：部分功能云端調用，部分功能本地化處理，平衡效率與安全性。

這里插一句，為什么原來很少聽到某某機構接入ChatGPT呢?一方面因為DeepSeek是開源的，而ChatGPT的API接口是要收費的，字符（包括標點符號和空格）輸出也是要收費的；另一方面，ChatGPT本地化部署需要消耗大量的計算資源和內存，而DeepSeek則根據用戶需要，設計了多個可接入版本，讓本地化部署成為可能。

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沒有知識庫的接入就是偽命題

很多單位貌似宣稱接入了DeepSeek，但如果沒有自身知識庫的加持，那這個“接入”也就是個偽命題。你想啊，本地接入全網檢索，和直接使用DeepSeek有啥區別？

這就涉及到了自身知識庫的建立，它是數據的重要組成部分。

我們都知道，人工智能有三個要素，分別是算法、算力和數據。打個比方，算法就是菜譜，算力就是炊具，數據就是食材。

DeepSeek的開源，就意味著一個五星級酒店的大廚把菜譜公開了，同時還非常貼心地告訴你，做不同的菜要匹配不同的炊具，比如671B的滿血版對硬件的要求最高，而8B的版本，可能一臺高配置的筆記本就能運行。

而接下來就是數據了，呃不對，是食材。有的食材滿大街都是，而有的則比較稀缺，或不愿意讓別人看到。所以我希望關起門來，翻著菜譜，自己做，做好了可以大家嘗。

那么這些私有食材，就是自己的知識庫。比如我創建了自己的智能體“媒體人胡二刀”，把近幾年寫的1000多篇文章分門別類裝到知識庫里。如果前臺有人提問的時候，我的智能體就會自動調用并分析這個知識庫中的文章來生成答案。相當于這個智能體深度學習了我的思想，模仿了我的口吻，即便讓我真人來答，也不過如此。

政府機關的知識庫，往往包括高質量的政策文件、專業術語以及內部流程等，可以進行專業領域的深度適配。

同樣，醫院的知識庫，就可以包括歷年來的患者病歷、醫生處方、成功案例和醫療事故等，通過前臺數據對比，自動生成治療建議，供醫生參考。

律師事務所的知識庫，就可以包括歷年審判司法文書、庭審記錄、辯護詞等，生成司法方面的建議。

“接入DeepSeek”本質是單位通過技術手段調用其AI能力，實現業務流程的智能化升級。這既是AI賦能千行百業，也反映了各單位在數字化轉型中的積極探索。但具體實現方式需結合自身需求、數據敏感度、合規要求等因素綜合考量，切不可為了接入而接入。

部分圖文源自中國之聲、環球時報熱點、澎湃新聞