新赛道 新蓝图 | 抖圈为赌而生大模型应用宁静详解
宣布时间 2025-02-27“让每一句人机对话都宁静可信 ，让每一次智能交互都风险可控——这是属于AI时代的宁静允许 。 —— 抖圈为赌而生”
2月26日 ，抖圈为赌而生召开“新赛道 新蓝图 | 大模型应用宁静详解”主题会议 ，首席战略官潘柱廷围绕产物矩阵构建、赛道价值论证、工业格式重构三大递进维度展开分享 ，系统论述了集团在大模型应用宁静领域的战略结构 ，并深度剖析DeepSeek对宁静行业的范式革新 。
以下为演讲全文 。
前一段时间抖圈为赌而生密集宣布了很多相关产物 ，今天给各人做一些细致的解说 。
我先以一个故事性的场景作为开场 。
上周日晚上 ，正值我们宣布新产物套件的前夕 ，其时已确定宣布两个产物：一是MASB（大模型访问宁静署理） ，二是MAVAS（大模型宁静评估系统） 。关于越日具体宣布方案 ，我陷入决策困境——是单独宣布其中一个产物 ，还是将两者合并宣布？若选择后者 ，则需要将MAF（大模型应用防火墙）同步纳入 ，形成完整的三件套组合 。
最终决定接纳三件套方案后 ，当晚10:30我便着手撰写总领性宣传文章 ，计划越日10点正式宣布 。为构建宣传框架 ，当晚10:30 ，我向DeepSeek提出一个命题来组织宣传文案：
DeepSeek经过约20秒的思考 ，生成了一篇令我深感惊艳的宣传文稿 。其中令我尤为欣赏的是其生成的金句——“让每一句人机对话都宁静可信 ，让每一次智能交互都风险可控——这是属于AI时代的宁静允许” 。
该表述虽由“可信”“可控”“风险”等工科术语组成 ，但经过系统组合后泛起出强烈的感性张力与文艺气质 。
值得强调的是 ，此次宣传文案的整体框架完全由DeepSeek生成 ，仅因涉及新宣布产物的技术细节 ，系统无法基于现有果然资料完成具体参数描述 ，故由我方团队增补完善产物特性部门 ，而核心行文结构与金句均保持原稿形态 。上述完整创作过程均发生于产物宣布前夜 。
自该日起 ，在后续所有涉及大模型宁静的产物宣布及宣传文案中 ，这句金句连续作为Slogan进行泛起 。我对此表述尤为欣赏 ，而且希望可以作为工业中的一个配合愿景 。
回到今天的主题 ，我将通过三个递进的话题展开论述 。
第一 ，系统梳理抖圈为赌而生自2月6日春节复工至今连续宣布的9款大模型宁静产物 ，我认为其已构建出一种大模型应用宁静产物矩阵 。
第二 ，我认为大模型应用宁静MAS新赛道已经形成 ，并将论述我的判断依据 。
第三 ，关于DeepSeek ，其不仅推动了大模型应用宁静赛道的形成 ，更重要的是对整体宁静工业格式进行了重构 ，为整个行业带来了全新的生长机遇 。
一、抖圈为赌而生大模型应用产物矩阵
首先以抖圈为赌而生的大模型应用宁静产物矩阵作为切入点 。
2024年整个宁静工业都在积极推进人工智能技术 ，特别是以ChatGPT为代表的大模型技术与宁静业务的融合应用 。
事实上 ，我们并非因为DeepSeek的泛起才启动这项事情 。当前行业主要沿着两个偏向推进：其一是大模型赋能宁静业务 ，这一偏向已获得工业界广泛实践 ，各企业均有大量落地案例；其二是聚焦大模型自身宁静性的研究与应用 ，这属于更具学术前瞻性的领域 。
去年 ，我们始终围绕两个核心偏向展开结构——既包罗将大模型技术融入宁静领域（M+Security） ，也涵盖针对大模型本体宁静性的防护体系构建（Security for大模型） 。
简要论述大模型技术对宁静工业的赋能路径 。
从抖圈为赌而生实践视角视察 ，2024年公司已宣布泰合宁静垂类大模型及安星智能体 ，并探索智能体技术在威胁检测、宁静运营、情报分析等场景的赋能模式 。同期行业诸多企业亦在类似偏向展开探索 。
2025年后大模型深度赋能宁静的趋势将进一步强化 。以DeepSeek技术体系为例 ，其在宁静领域的融合应用已发生实质进展——例如移动云云宁静系统集成DeepSeek能力实现架构升级、XDR产物线引入大模型增强分析决策、宁静运营体系构建九天大模型与DeepSeek协同的双模型架构等技术迭代 。核心聚焦仍在于大模型应用宁静偏向的技术演进 。
另一方面 ，AI自身宁静 。2023年行业焦点主要集中于大模型宁静防护 ，而随着智能体等技术的成熟 ，宁静领域已延伸至智能体层面 。由于智能体涉及大模型工具调用、知识库对接等交互 ，差异系统部件之间发生疏散和关联,这就在其内部有了智能体自身宁静问题 。
事实上 ，大模型宁静相关议题并非全新命题 。彼时这些宁静隐患尚未催生产物或者形成独立市场 。当前阶段 ，我更倾向于将其界说为“后DeepSeek时代”——该表述特指DeepSeek技术体系引刊行业广泛关注后 ，大模型应用宁静作为新命题正式进入工业视野 。具体而言 ，大模型应用宁静并非伶仃看法 ，其领域既涵智能体宁静与大模型本体宁静 。
与过往技术做类比 ，大模型自身宁静就像早期操作系统宁静生长阶段——其宁静防护聚焦于系统本体架构 ，相关研究具有显著学术属性 。后来 ，从大型机操作系统生长到网络阶段、互联网解读 ，才有了网络宁静问题 。而当下 ，DeepSeek推动的大模型应用场景发作式扩展 ，种种新智能都以DeepSeek为核心 。现在 ，AI自身宁静的外延就已经扩展到“大模型应用宁静”这个领域了 ，相对于大模型自身宁静 ，其领域就可以类比网络系统宁静相对于操作系统宁静了 。
1.新一代宁静三件套：MAF/MASB/MAVAS
从产物宣布时序视察 ，公司自2月6日启动全面技术对接后即确立产物宣布计划 。公司对MAF（大模型应用防火墙）已有明确认知——是传统WAF（Web应用防火墙）的技术演进形态 �；诖斯彩� ，团队于越日（2月7日）快速完成MAF产物首发 。通过产物命名即可了解其技术沿袭关系：大模型应用防火墙（MAF）与Web应用防火墙（WAF）形成跨时代的技术代际映射 。
从技术演进路径审视 ，大模型应用防火墙（MAF）存在清晰的技术谱系传承——其防护理念可追溯至IPS（入侵防御系统） ，更早的源头则植根于传统防火墙技术 ，这组成了连续迭代的完整脉络 。
需要澄清的是 ，这类宁静技术并非春节后突击研发的结果 ，其核心技术沉淀源于行业恒久积累：在大模型自身宁静需求尚未成为显性命题前 ，抖圈为赌而生已展开技术预研 ，这种研发前瞻性不仅体现在单一企业层面 ，更是整个网络宁静工业应对技术厘革的共性计谋 。
DeepSeek技术体系通过大幅降低大模型应用的成本 ，直接推动两类机构数量激增：一是使用DeepSeek提供大模型服务的技术供应商；二是接纳大模型进行业务创新的应用机构 。
回顾演进历程 ，早期大模型服务市场泛起高度集中化特征 ，仅有少数科技巨头具备服务能力 。在此阶段 ，大模型应用宁静需求主要体现为内部工程价值 ，尚未形成具备商业规模的市场空间 ，因此对应宁静产物处于工业缺位状态 。
基于对演进趋势的研判 ，春节后我们作出一个稍有冒险的判断：随着大模型应用门槛的连续降低 ，针对大模型应用宁静的市场化需求必将形成独立赛道 。作为该决策的落地验证 ，MAF（大模型应用防火墙）自产物首发至今已逾20日 ，我认为其时的冒险式判断还是具备合理性 。
2025年第六周第五天 ，我们正式宣布MAF（大模型应用防火墙） 。第八周周一 ，增补推出MASB（大模型访问宁静署理）与MAVAS（大模型宁静评估系统） ，形成完整的三件套体系 。
MASB的研起源于对市场趋势的前瞻性研判：虽然传统CASB（云访问宁静署理）在国内市场生长受限 ，但随着大模型在云端的广泛部署 ，机构使用场景将泛起庞大化与多样化特征 。差异于过去仅面向公有云的简单访问模式 ，未来需要应对疏散在云端的多个大模型服务 ，这种演变使北美CASB的应用逻辑在中国MASB场景中得以复现 。MASB产物基于既有技术框架快速迭代 ，专注解决大模型访问路径的宁静管控问题 。
MAVAS产物则由传统漏洞扫描工具演进而来 ，在保留基础漏扫功效的同时 ，新增针对大模型的专项检测能力 ，可支持合规性检查与风险评估 。
三件套接纳勾股定理架构隐喻：MAF偏重服务侧宁静防护 ，MASB聚焦访问通道管控 ，MAVAS则负担评估者角色 。既能作为监管机构的测评工具 ，也可用于企业采购者或自查使用 。
这种设计对应大模型应用环境中的三类宁静需求——服务部署宁静、访问路径宁静与合规保障宁静 ，每个单品均能针对性解决特定维度的核心问题 。
2.服务组合创新：柔性服务助力能力酿成宁静能效
面对客户希望快速展开应用的Deepseek超融合一体机路线 ，我们决定推出宁静超融合服务 。超融合服务通过三重融合实现价值输出——其一是 ，建设与宁静同步实施；其二是 ，网络宁静/数据宁静/大模型宁静的体系化整合；其三是 ，大模型应用宁静的多方面能力的灵活配置 。而将一体机的硬融合转变为宁静超融合服务 ，使得客户不会被单一的硬件选型束缚 ，能更契合客户建设和宁静的具体情况和需求 。
关于大模型宁静运营前哨基地的构建 ，这源于我们恒久面临的行业难题——如何在数据不离场的前提下实现有效宁静运维 。当前业内存在两种典型模式：一种是通过将客户数据回传至自有平台进行分析 ，主要服务于中小型客户；另一种则是传统驻场运维模式 ，这需要投入大量人力成本 。然而抖圈为赌而生的核心客户群体多为大型特殊机构 ，他们既严格禁止数据外流 ，又期望获得专业级远程服务 ，这种矛盾使得我们恒久处于方案选择困境 。
转机泛起在DeepSeek大模型技术的应用突破 。该模型的超轻量化特性 ，支持7B/14B/32B参数级部署 ，显著降低了边缘侧算力需求 ，特别是32B参数版本展现出极佳的性价比优势 。这使得我们能够将原本部署在中心云的核心宁静能力�？橄鲁林帘咴到诘� ，构建起"云-边-端"协同的火力部署体系 。
这种模式本质上并非技术突破 ，而是现有能力的创新性重组——将总中心的部门核心功效向边缘侧迁移 ，既制止了数据离场风险 ，又克服了传统端点设备能力单薄的缺陷 。
具体实施中 ，通过在客户侧部署具备类运营中心能力的前哨节点 ，也可灵活部署于网络边缘的SaaS架构节点 ，结合MAVAS自动化评估产物与人工专家服务的组合 ，形成了兼顾数据合规与运维深度的新型服务模式 。
而基于MAVAS产物的SaaS化的大模型自评估服务 ，可以借助云端资源 。目前已在移动云进行部署 ，客户只需通过API调用 ，即可在低成本投入下完成大模型宁静自评估 。
2月24日 ，抖圈为赌而生宣布“大模型应用宁静服务组合”：SaaS化MAVAS大模型应用宁静评估服务、MASHFS大模型应用宁静超融合服务、MFSOB大模型宁静运营前哨基地 。
其血脉传承非常清晰 ，如MAVAS的SaaS化服务源自原有漏扫系统的SaaS化自评估检查体系演进；大模型宁静超融合服务 ，从价值对标来说 ，对标的是大模型超融合、大模型一体机 ，告竣三方面的融合；大模型的宁静运营前哨基地不是一个新服务 ，而是新的服务供应方式 ，满足数据不离场宁静运营诉求 。
3.白皮书宣布：界说AI就绪宁静基座
针对深度应用场景 ，2月25日抖圈为赌而生宣布三份重量级的《白皮书》 。此举源于客户对初期"三件套"（MAF/MASB/MAVAS）“能力简单”的反馈 。三件套确实不是为深度应用客户准备的而是局部的单品 ，认真正应用到宁静体系比力成熟的、较大型的机构中 ，深度用DeepSeek的时候 ，仅上一个MAF、MASB确实不够 。作为庞大体系 ，它面临的问题要跟原有的庞大体系 ，网络宁静和数据宁静体系整合的问题 。
为了能够给业界通报一些越发多样化的、完整的声音 ，2月25日抖圈为赌而生发了三份《白皮书》 ，匹配大模型应用环境 ，其实也是数据宁静环境和网络宁静环境里边需要的三个宁静底座 ，即身份与访问、宁静数据通层、宁静功效管理 。
虽然 ，叠加大模型之后 ，就酿成了《AI-R-IAM：AI就绪的大模型身份与访问管理》《AI-R-SDLayer：AI就绪的宁静数据通层》《AI-R-SOCC：AI就绪的宁静合成管理中心》 。
身份与访问管理不需要多解释 。
AI就绪的宁静合成管理中心 ，类似于军事上“合成旅”的看法 ，再加上AI 。AI-R的SOC ，它跟原来的宁静管理平台、态势感知平台有两个区别：一是极度智能化能力的介入 ，好比说MFSOB大模型宁静运营前哨基地 ，因为AI的强化 ，机构自身就也可以部署多级的前哨基地；另外就是合成 ，宁静管理平台尽量不要建三个（一个管网络宁静 ，一个管数据宁静 ，一个管大模型应用） ，还是希望形成一个合成的宁静管理平台 。虽然 ，宁静的触点和特殊性 ，会顾及到大模型应用宁静的特殊性 。
其中 ，《AI-R-SDLayer：AI就绪的宁静数据通层》这一研究结果 ，其重要性足以独立发表 。然而 ，在当前环境下 ，为了吸引足够的关注 ，我们不得不将其与AI、DeepSeek等热门话题相结合 。我也很期待未来有机会能专门就宁静数据通层这一主题与各人深入交流 。
那么 ，什么是宁静通层呢？我们视察到 ，在数据趋势的推动下 ，以往以应用为核心、数据作为应用隶属品的格式正在发生变化 。由于应用之间的互通 ，特别是API的买通面临诸多困难 ，因此 ，一个以数据为基础、形成通层的解决方案显得尤为重要 。在这个框架下 ，应用将变得越发轻量、灵活 ，它们将依赖于这个数据通层来解决实际问题 。
这是一个类似像上世纪八九十年代 ，开始是 ，连接是机器的隶属 ，像装个cross cable把两个机器连起来；后来酿成网络是通层 ，机器是挂在网上的 ，我认为这样的故事在数据和应用关系之间就会发生 。现在数据是应用里边自己的数据 ，以后会酿成数据是通层 ，应用趴在数据上头 。这个论断对应到宁静 ，宁静的能力原来是以SOC态势感知功效性为主 ，数据是体系下积累的数据；以后应该会酿成以数据、情报为中心 ，而宁静功效去附着在这宁静方面的数据通层上 。这就是我说的宁静数据通层这件事的意义 。
抖圈为赌而生凭借自身深度的积累 ，仅用一周多的时间 ，重新整理 AI和数据通层之间的关系 ，形成《AI-R-SDLayer：AI就绪的宁静数据通层》白皮书 。
这三个《白皮书》是三个宁静基座 ，即身份基座、数据基座和管理中心基座 。它的定位是大模型深度应用场景下的宁静技术 ，面向大企业 。
当前形成的“三件套+三服务+三基座”产物矩阵 ，本质上是应对大模型深度渗透业务场景引发的宁静范式厘革 。它针对大模型应用宁静 ，不是大模型赋能宁静 。
所有的客户的业务应用都市应该被大模型重洗、重构 ，WEB对外的应用都市酿成大模型对外 ，所以会从WAF酿成MAF 。对于差异的应用深浅度和视角 ，会发生多样化的宁静需求 。至少从服务、单品和共性基座 ，就会有形成一个有规模的产物和服务矩阵 。我们也将会陆续宣布更多有价值的产物、方案、服务等 。
我们高频次的产物宣布和工业发声 ，正是在践行“不是市场在等产物 ，而是产物造就了市场”的工业逻辑 。
我们认为 ，这不仅是抖圈为赌而生的机会 ，也是整个网络宁静工业机会 ，可以一起对“后DeepSeek时代”做出重大孝敬 。
如今 ，抖圈为赌而生凭借大模型应用宁静产物和服务矩阵 ，在大模型应用宁静赛道上 ，已经推开了一扇门 ，推开了一条缝 ，甚至看到了里边的光 ，这也乐成验证大模型应用宁静赛道的可行性 。
我们真诚希望 ，网络宁静等工业链各方携手 ，配合推进从技术验证到规模商用的跨越生长 ，正如哪吒、DeepSeek、悟空三个产物所示 ，前瞻性的技术结构能够催生全新市场空间 ，开辟千亿级的新兴市场空间 。
大模型的应用场景是规�；� ，其宁静问题的解决对于推动其大规模商用具有重要意义 。
用个比喻来说 ，瓦特并非蒸汽机的原创发现者 ，而是改良者 。如今 ，大多数人会不记得蒸汽机的最初发现者是谁 ，这往往需要查阅历史资料才气得知 。在蒸汽机最初问世时 ，它主要被应用于矿山 ，依靠新开采的煤炭作为燃料来驱动抽水 ，但这一时期的蒸汽机效率低下且运行成本高昂 ，因此普及水平有限 。然而 ，瓦特对蒸汽机进行了改良后 ，它的应用范围迅速扩展到了纺织工厂、蒸汽轮船以及种种其他领域 。
瓦特做的事情跟现在DeepSeek做的事情是很类似的 。把成本降下去 ，让很多人很容易上手就开始去用 ，原来只有少数一些大厂能够玩得起的事情 ，现在所有的机构只要有一点点技术能力就可以去做 。
目前DeepSeek所处的职位 ，可以被视为一种革命性的改良 ，这种改良为市场开辟了新的可能性 ，其影响力堪比瓦特对蒸汽机的改良所带来的厘革 。DeepSeek凭借其超低门槛的开源免费特性 ，既便捷又经济 ，同时其能力直逼GPT-4 ，展现出极为强大的性能 。
在我上周接受采访时曾提及：“GPT促使AI从学术圈迈向了技术圈” ，这一转变好像就在前不久 。然而 ，DeepSeek的泛起则标志着AI真正实现了破圈 ，其影响力不仅笼罩了全行业 ，更深远地触及了全社会乃至各个工业领域 。因此 ，DeepSeek的宁静问题自然成为了值得深入探讨的话题 ，它或许预示着一个全新的生长板块正在崛起 。
此外 ，我想引用中国移动杨杰董事长在去年年底集团事情会议上关于消费变化趋势的三个核心看法 ，来进一步论述我们的看法 。
第一 ，具有高性价比 。这一点DeepSeek无需多言 ，已经得到了充实验证 。
第二 ，高科技元素 。
第三 ，高情绪价值 。高情绪价值正成为驱动用户疯狂追捧的要害 ，DeepSeek作为纯中国人打造的开源产物 ，其中蕴含的非技术情绪因素 ，对于其应用的迅速普及起到了不行估量的作用 。这种情绪价值不仅增强了用户的归属感 ，也进一步推动了DeepSeek大模型应用前景的高度看好 。虽然 ，随着大模型应用的普及 ，大模型应用宁静也需紧随其后 ，虽然不敢断言百分百 ，但我认为其乐成的机会非常大 。
随着大模型应用的规�；� ，越来越多的服务将基于大模型展开 ，传统的web服务将逐渐转变为以大模型 ，特别是DeepSeek为核心的服务 ，云上的DeepSeek服务有望成为云厂商的主流盈利点 。以MAF为代表的大模型应用需求 ，因其刚需性而备受瞩目 。大模型在伦理、内容等方面的宁静问题 ，也催生了对于宁静解决方案的刚性需求 。
作为大模型业务的开发者 ，需要深入考虑如何训练模型 ，以应对宗教、政治等伦理问题 。这些问题对跨行业的垂类模型来说是共性的 ，无论是教育、健康、矿山还是测绘领域的大模型 ，所面临的伦理问题都是一致的 。因此 ，这些问题非常适合由通用产物来解决 ，这就是MAF及其类似产物的生存基础 。
由于服务侧的大模型应用会成规模 ，且其需求高度统一 ，因此宁静需求也随之规�；� ，这一点在访问侧同样适用 。当前 ，随着人们对私域数据、知识库和工具集自我�；さ闹厥� ，访问侧的宁静问题日益凸显 。以我们公司财政部门和IR部门为例 ，撰写年报时显然不能将敏感的财政数据直接交给大模型处置 ，这是既不敢也不能做的事情 。公有模型与私有模型之间的庞大访问关系 ，以及访问侧的宁静�；� ，将成为新的挑战和机遇 。此外 ，北美CASB的乐成故事很可能在中国以MASB等形式重现 。
再有一个就是高价值客户的深度应用 。DeepSeek的生长速度惊人 ，短短一个月内 ，就带来了显著的变化 。以抖圈为赌而生为例 ，自2月6日以来 ，整个公司以周为迭代 。这种快速迭代并非抖圈为赌而生独占 ，而是整个社会都在经历的现象 ，尤其是高价值客户 ，他们已经迅速进入了深度应用的阶段 。在与某大型机构交流时 ，我们了解到他们已经提前应用了大模型 ，并因此获得了可观的收益 。
现在是把其他大模型换成DeepSeek ，即使现在还没有到这水平 ，它肯定会从一个浅度应用迅速在三个月左右时间进入一个深度应用的层面 ，深度应用就有深度应用的宁静需求 。我借用中国移动总经理何彪总经理的一个宁静体系理念 ，这个理念用在大模型深度应用场景上也很适合——全客户、全网络、全数据、全过程、全场景的“五全”宁静理念 。
对于深度应用场景 ，我也有一个非常有意思的判断 。众所周知 ，我们的技术架构包罗网络层、数据层以及应用层 。在我看来 ，大型模型的应用将展现出一种共性趋势 ，即大模型应用层有望从现有的应用层中独立出来 。具体而言 ，应用层可能会分化为两个条理：一是大模型应用层 ，二是越发偏重于场景化或行业特定需求的场景化应用层 。
在健康、教育、测绘、交通等各个领域中 ，尽管每个人的应用方式和需求各不相同 ，但都市涌现出一个相对统一且具有共性的大模型应用层 。这一层通过大型模型构建智能体 ，集成知识库和工具集 ，其结构在很洪流平上泛起出趋同的特点 。虽然 ，在这一层之下 ，可能还包罗着数据层、网络层以及系统层 。值得注意的是 ，由于网络、计算、大型模型或智能计算具有趋同的“实体属性” ，它们之间很可能融合 。这种实体属性与数据差异 ，数据自己与这些实体是完全独立的两个领域：一个是实体化的存在 ，另一个则是内容 ，即数据问题 。
我认为质、算、网未来可能会融合为一个大的或某种形式的整合体 。无论如何 ，大模型应用的独立生长将促使其与数据场景化应用形成紧密相连的三位一体关系 。在探讨经典的网络宁静、系统宁静以及新兴的大模型宁静时 ，我们不难发现它们之间存在诸多共性 。这意味着原先用于网络宁静的产物形态和能力属性在大模型宁静中具有较高的复用性 。这一现象不仅揭示了宁静领域的内在联系 ，也为相关板块的生长提供了推动力 。因为仅仅满足需求是不够的 ，有效的供应同样至关重要 ，尤其是在当前供应不足的情况下 。
这个特点是已经发生在数据宁静 ，其实数据宁静是有需求的 ，但是技术供应不足 ，说来说去就是个隐私计算 ，还没有真正的爆款技术在数据宁静领域里泛起 。但是这里面提到的意思是说大模型应用宁静 ，由于它技术的与网络宁静、系统宁静有极大的亲和性 ，所以也有能力迁移和映射形成新的产物形态 。大模型应用宁静的供应能力其实比数据宁静还好 ，所以也为这个板块形成了这样一个契机 。这些分析其实也是我认为成规模的大模型 ，应用规模在这 ，而宁静供应是有规模价值的 。
这么多大模型应用宁静产物 ，可以看到品类繁多 。一个好消息 ，是有100亿到1000亿规模数量级 ，但下边一个结论可能不见得是好消息 ，适才说AI计算和网络的一个亲和力可能造成一种融合性 ，就是AI网络、系统计算云形成一种亲和关系 ，所以很自然大模型应用宁静会侵蚀原来的网络宁静和云宁静及系统宁静 ，但是它侵蚀的部门 ，还是有规�；脑隽� ，但这个规�；脑隽渴�100%还是10% ，都让市场来去验证 ，这是我对赛道和赛道规模的一种预判 。
最后再谈谈DeepSeek对宁静行业的一个重构看法 。
借鉴中国移动杨杰董事长在集团2025年事情会议中的见解 ，他提出了五个深刻认识 ，其中第三个着重探讨了新技术带来的新机遇 ，特别是AI如何重塑需求、生产和经营方式 。这一看法好像是对春节后科技生长趋势的一次精准预言 。
杨杰董事长之所以能有如此前瞻性的洞察 ，并非因为他拥有预知未来的神力 ，而是因为他深刻理解并掌握了那些能够引领世界厘革的核心技术规律 。这些规律概括起来就是三点：改变供需、改变生产和经营方式、以及改变创新范式 。
1.DeepSeek改变需求
就改变需求而言 ，宁静领域除了传统的甲乙双方供需关系外 ，还涉及监管模式和供应模式的厘革 。在这一配景下 ，像DeepSeek这样的自动化工具将发挥至关重要的作用 ，它们将极大地增强宁静领域的自动化水平 ，推动整个行业向更高效、更智能的偏向生长 。
在最近二十多天的视察与分析中 ，我们得出了以下结论：DeepSeek会改变我们的需求 ，进而重塑我们的产物和服务形态 。这一厘革主要体现在三个方面：
一是赋能 。DeepSeek的强大能力为我们的产物和服务注入了新的活力 ，使其能够解决以往难以应对的庞大问题 。
二是大模型应用的开创性 。DeepSeek作为大模型的杰出代表 ，其应用不仅拓展了我们的技术界限 ，还催生了一系列创新性的产物和服务 。
三是DeepSeek自身的特异性属性所带来的颠覆性变化 。以超进化级的DeepSeek为例 ，其超轻量级的特性使得我们能够将原本极重的宁静解决方案以更轻便、更高效的方式部署在客户端 。这种属性的厘革 ，正如手机电池的小型化与高效能化推动了手机的普及一样 ，DeepSeek的超轻量级属性也将为我们带来许多颠覆性的创新方式 。它不仅简化了部署流程 ，降低了成本 ，还提升了用户体验 ，使得我们的产物和服务能够以更灵活、更便捷的方式满足客户的需求 。
好比说to C和to H ，难道个人不能拥有一个很强大的DeepSeek？好比对数据的依赖 ，好比生成式大模型 ，现在的生成式和推理式 ，好比说蜜罐 ，以后在低交付蜜罐和高交付蜜罐之上会有一个条理 ，上面一层叫做“生成式蜜罐” 。这就是DeepSeek大模型或者现在推理式大模型 ，由于它的某一方面属性所驱动的一种颠覆性的可能性 ，它可能直接改变场景 ，又改变自身的宁静功效 ，所以把第三项特意拿出来 ，他和前面两个有些重叠 ，但是它自己的特异性 ，是很值得关注 ，也是我们工业新增量的新产物 ，甚至于新的爆款的机会 ，很可能会在第三种情况下是存在的 。
基于我个人的体验 ，我想直接引用DeepSeek的回答来探讨它是如何改变需求的 。以下便是DeepSeek对于网络宁静行业如何改变行业需求以及它如何改变生产和运营方式的见解 。由于这是DeepSeek的直接论述 ，我将不再进行特别的解读 ，而是让各人直接感受其深刻内涵 。
2.DeepSeek改变生产和经营方式
各人适才寓目产物演示时 ，是否留意到了那张充满激情的海报？这种兴奋与热情的状态 ，在我们公司已经连续了两周多 。我们对前沿技术的追求 ，已经深入到公司的每一个角落 。现在 ，我们的所有事情目标和内容都与DeepSeek紧密相连 ，所有的事情过程和要领都充实利用DeepSeek来优化 。
如果你感受DeepSeek的回答不尽如人意 ，那很可能是你的提问方式需要调整 ，而非质疑其能力 。在抖圈为赌而生 ，我们的事情节奏已经加速到以周为单元 ，这正是DeepSeek如何改变我们的生产和经营方式的生动体现 �；煸竽Ｐ鸵哺隽死嗨频幕卮� ，证明了DeepSeek对我们事情方式的深远影响 。
3.DeepSeek改变创新范式
DeepSeek改变创新范式 ，如果经常听我讲演 ，应该见过我画这个图 。但我以前经�；蟊咚母� ，现在可以看到其实第五范式 ，已经客观存在了 。第四范式是数据密集型 ，第五范式是参数密集型 ，或者叫神经元密集型 。
这是我个人的深刻体会 ，AI驱动的科研 ，已经跨越了经验科学、理论科学、计算科学和数据科学的阶段 ，进入了一个全新的AI叠加的科研模式 。这一转变正在深刻地改变我们的创新范式 。当前 ，我们正面临着前所未有的挑战 。
好比 ，未来的创新研究将不再仅仅依赖于研究院 。因为 ，随着DeepSeek的普及 ，每一个员工都具备了创新的能力 ，创新已经不再是某个特定部门的专属职责 ，而是全员加入的过程 。这同样是一种创新范式的转变 ，它深刻地影响着我们的组织结构和创新机制 。
以往的看法经常认为 ，大公司的创新动力不足 ，所有的创新大多源自于小公司或是大公司的边缘部门 。然而 ，这一判断未来会发生显著变化 。在当前的环境下 ，无论员工身处何职 ，只要赋予他们适当的机制与工具 ，每个人都具备了创新的潜力 ，这有可能催生出一种发作式的生态创新模式 。
以DeepSeek为例 ，当我向它提出关于创新范式的问题时 ，它所给出的回答远远超出了我的预期 。它不仅涉及到了研发范式、设计范式的厘革 ，还触及了协同范式、组织范式乃至伦理范式的深刻转变 。这意味着 ，AI如DeepSeek正引领着我们进入一个全面创新的新时代 ，其中创新的界限被不停拓展 ，创新的深度与广度也在不停被刷新 。
总结一下我今天分享的三点内容 。
首先 ，借此机会介绍了一下抖圈为赌而生最近宣布的由9个产物服务组成的大模型应用宁静产物矩阵 ，从这个矩阵中 ，我们可以看到大模型应用宁静赛道已经清晰可见 ，我认为这是一个极具吸引力的赛道 ，为我们工业带来了新的机遇 。
其次 ，从大模型应用宁静赛道的生长来看 ，它不仅是一个充满潜力的领域 ，更是一个值得我们深入探索和结构的赛道 。
最后 ，我要强调的是 ，DeepSeek作为我们重点关注的大模型 ，它对我们整个工业带来了重构的态势 ，DeepSeek的奇特能力和特性 ，正在推动着我们工业的厘革和生长 。
这就是我今天想与各人分享的主要内容 。
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