争相入局！DeepSeek引爆这门“新生意”！“一些服务近期已有千人购买”

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek的本地部署热潮，包括个人和企业对DeepSeek的本地部署尝试，以及不同参数量的模型部署效果和需求。同时，文章还讨论了AI PC和国产芯片算力的机遇，以及AI应用的商业化和开源趋势。文中还提到了不同行业企业使用DeepSeek的场景，如工业管理解决方案企业蒂姆维澳将DeepSeek和业务深度融合的案例。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek引发本地部署热潮

随着DeepSeek的火爆出圈，人们开始尝试将其进行本地化部署，以获得更好的使用体验。不少店铺开辟了DeepSeek本地部署的生意，一些AI爱好者分享部署经验。本地部署支持个人根据需求定制化修改，满足隐私需要也是驱动力之一。

关键观点2: DeepSeek本地部署的挑战和效果

个人电脑手机等设备的计算资源受限，大参数量的DeepSeek模型无法本地部署。本地部署的效果与模型参数大小有关，参数越小的版本，大模型的回答质量越差。AI PC的推出为本地部署提供了硬件支持，但价格较高。

关键观点3: 企业尝试本地部署DeepSeek

除个人用户外，企业也开始尝试DeepSeek的本地部署。一些企业将DeepSeek和业务深度融合，用于工业现场作业。工业客户是否采用本地部署主要取决于数据的涉密性。

关键观点4: AI应用商业化和开源趋势

国内应用付费习惯尚未完全成熟，AI应用的商业化可能受阻。但随着国产算力的适配优化和开源趋势的发展，AI应用的商业化有望加快实现。