一、什么是DeepSeek? 揭秘这一前沿科技的神秘面纱

DeepSeek是一款基于深度学习技术构建的高性能大型语言模型，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发。它凭借强大的自然语言理解和生成能力，能够处理多种复杂的语言任务，如智能对话、文本生成和语义理解等。

那么，DeepSeek是一项创新技术吗？它对我们行业的影响是否具有开创性？其实不然。作为一款大语言模型（LLM），它对我们许多人来说并不陌生。国外有ChatGPT、Claude、LLaMA、Grok等，国内也有文心一言、通义千问、智谱AI等。仅在工信部备案的大语言模型就有上百款，曾经被称为“百模大战”。然而，DeepSeek为何突然一夜爆火，持续刷屏？春节期间它火遍了ToC（面向消费者）领域，节后热度不减，继续在ToB（面向企业）领域引发关注。DeepSeek带给市场的轰动效应丝毫不亚于ChatGPT的横空出世。这背后的原因究竟是什么呢？

1.开源的力量

DeepSeek的出现不仅仅在于与国外头部企业同场竞技，更重要的是它选择了开源。它公布了训练方法，为开发者提供了透明的技术路径。

2.科技平权的实现

与其他大模型不同，DeepSeek没有设置高昂的接口费用或私有化的门槛。相比之下，其他大模型要么需要付费接口，要么私有化部署成本动辄数百万甚至上千万元，普通开发者难以企及。DeepSeek的开源策略降低了AI技术的准入门槛，推动了自然语言处理技术的发展，促进了人工智能在多个领域的广泛应用。

3.民族自豪感的激发

DeepSeek的出现还体现了国人的情绪价值。一个没有融过资的团队，一个默默无的名公司，却干出了惊天动地的事业，不仅惊动了欧美，也得到了国家的关注。多年来，我国在科技领域一直受到欧美打压，面临“卡脖子”的困境。如今，DeepSeek的成功让国人扬眉吐气，激发了强烈的爱国情绪。

4.自媒体流量的推动

对于自媒体博主、主播、短视频创作者以及在线课程销售者来说，DeepSeek无疑是一个巨大的流量热点。热点意味着流量，而流量意味着变现。自媒体创作者们通过教授如何使用DeepSeek或如何部署相关技术，迅速获得了巨大的流量和可观的收入。

如今，满屏都是对DeepSeek的赞誉。难道DeepSeek已经一统江湖了吗？中国的大模型之争是否已经结束？曾经备受资本青睐的AI“六小龙”是否已经一文不值？难道全世界只剩下OpenAI和DeepSeek的巅峰对决了吗？

对于不了解AI和大模型的人来说，这种现象或许无可厚非。但对于行业内的资深从业者来说，我们仍需保持理性，正确认识每款大模型的特点和优势，综合评估，科学选择大模型，而不是通过看视频来选择大模型。

任何一项好的产品和技术，只有真正为人类和社会创造价值，才能长久立足。否则，它们终将如过眼云烟，在新技术和更好产品的冲击下被遗忘。

从过去的ChatGPT到如今的DeepSeek，我们见证了技术的飞速发展。相信在未来，还会有更多卓越的公司和创新技术涌现。然而，作为身处这一变革浪潮中的我们，更应保持脚踏实地的态度，深入思考和探索：如何将这些前沿技术与我们的日常工作紧密结合，如何让它们融入我们的生活，以及如何推动它们在各自行业的深度应用。我们需要认真研究技术的本质，同时更要善于运用这些技术，真正发挥它们的价值。

二、DeepSeek爆火背后：一场技术革命的深远意义

DeepSeek的爆火，引发全球关注，这背后是一场深刻的技术革命，其深远意义体现在以下几个方面：

1.技术突破与创新

DeepSeek通过混合专家模型（MoE）与多头潜在注意力（MLA）等技术，实现了推理效率的大幅提升。它还通过开源和低价策略，降低了AI技术的使用门槛，推动了全球AI技术的普及。这种技术突破不仅打破了传统“算力至上”的模式，还为AI发展开辟了新路径。

2.对全球AI格局的改变

DeepSeek的崛起改变了全球AI领域的权力格局。它通过优化算法和硬件利用效率，降低了对高端GPU的依赖，推动了国产芯片在AI领域的应用。例如，与华为昇腾芯片的深度适配，加速了中国AI硬件自主化进程。此外，DeepSeek的开源生态还吸引了全球开发者参与优化，形成了“预训练-行业蒸馏-场景微调”的产业链分工。

3.推动行业智能化转型

DeepSeek在多个行业展现了广泛的应用前景。在医疗领域，它协助医生进行疾病诊断，提高了诊断的准确性和效率；在金融服务领域，它帮助金融机构进行风险评估和智能投顾。此外，DeepSeek还在自动驾驶、安防监控等领域展现出巨大潜力。

4.促进全球AI技术普及

DeepSeek的开源和低价策略降低了AI技术的使用门槛，推动了全球AI技术的普及，尤其是对发展中国家的影响显著。例如，非洲联盟直接采用其模型搭建跨境数据协作平台。这种技术普及不仅推动了全球AI生态的多元化，还改变了国际规则制定的话语权。

5.对社会和经济的影响

从社会层面来看，DeepSeek推动了AI技术从实验室走向实际应用，重塑了传统行业的商业模式。然而，它也可能加剧“数字鸿沟2.0”，导致技术精英与普通用户之间的差距进一步扩大。从经济层面来看，DeepSeek的低成本技术路径冲击了传统高端GPU市场的垄断模式，同时推动了云计算和大数据基础设施的需求。

6.对未来的启示

DeepSeek的崛起提醒我们，AI技术的发展将加速从替代程序化脑力劳动向替代创造性劳动的转变。未来，人类工作岗位将分化为基础执行层、策略优化层和具备元能力的安全区。个体需要重新定义“不可替代性”，而企业和社会则需要关注技术伦理和社会公平。

总之，DeepSeek的爆火不仅是技术突破的体现，更是全球AI技术革命的一个缩影。它不仅推动了技术的普及和应用，还对全球科技格局、社会经济结构和国际关系产生了深远影响。

三、DeepSeek的核心技术和亮点是什么？

国外大模型有ChatGPT、Claude、LLaMA、Grok等为代表，国内也有文心一言、通义千问、腾讯混元、讯飞星火、智谱AI、百川智能等为代表，仅在工信部备案的大语言模型就有上百款，曾经被称为“百模大战”。DeepSeek作为其中的新晋一员，为什么可以火爆出圈，仅仅七天时间就可以吸引注册用户过亿？日活2700万？这是为什么？DeepSeek的核心技术和亮点主要体现在以下几个方面：

1.混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）

DeepSeek采用了MoE架构，拥有6710亿参数，将大型模型拆分为多个专家子模型，每个专家模块专注于处理特定类型的任务或数据，每次推理仅激活370亿参数，显著降低了计算成本。例如，在自然语言处理（NLP）任务中，可分别训练专家来处理不同语言或特定领域的文本。通过动态激活部分专家模块，DeepSeek在降低计算资源消耗的同时，提升了计算效率和模型精度。

2.多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention, MLA）

MLA机制是DeepSeek的核心技术之一，通过优化注意力机制，显著提升了推理效率。这种方法在处理长文本和复杂指令时表现出色，能够更高效地分配计算资源。

3.多Token预测技术

DeepSeek引入了多Token预测技术，使模型在生成任务中能够同时预测多个Token，而非逐字生成。这不仅提高了文本生成的连贯性和效率，还增强了模型对复杂语言的理解能力。

4.混合精度计算

DeepSeek采用混合精度计算（FP16+FP32），在保证计算精度的同时优化计算效率。通过在关键计算阶段使用FP32，确保计算精度不下降，同时在大部分计算中使用FP16以减少内存占用和计算负担。

5.高效推理与能耗优化

DeepSeek通过“分片-蒸馏”联合优化方案，将大模型按功能模块拆解，仅在必要时激活相关模块，显著提升了推理速度。此外，其动态蒸馏技术能够在边缘设备上实现近似性能，进一步降低了部署成本。

6.开源与低成本策略

DeepSeek的开源策略和低成本训练是其重要亮点。其训练成本仅为557万美元，远低于其他同类产品。这种低成本策略不仅降低了AI技术的使用门槛，还推动了全球开发者社区的参与。

这些核心技术和亮点不仅展示了DeepSeek在AI领域的领先地位，也为未来AI模型的研发提供了新的方向和灵感。

四、DeepSeek对智能客服行业的变革性影响

1.DeepSeek对智能客服行业的影响

DeepSeek的爆火标志着智能客服行业将要进入一个新的发展阶段。其强大的自然语言处理能力、多模态学习能力、高效的自动化处理能力、低廉的落地实施成本，为智能客服行业带来了前所未有的机遇。DeepSeek能够快速准确地理解用户问题，并提供个性化、高质量的解答，极大地提升了客户体验。此外，DeepSeek的开源策略和较低的使用成本，使得更多中小企业能够接入这一技术，加速了智能客服技术的普及。

(1).技术层面

从技术层面来看，DeepSeek对智能客服行业的积极推动作用主要体现在以下几个方面：

显著提升服务效率与降低成本 

DeepSeek凭借其高效的自然语言处理能力和强大的推理能力，能够快速响应客户咨询，显著缩短客服响应时间。例如，某知名电商企业引入DeepSeek后，客服响应时间缩短了50%，同时人工成本降低了30%。此外，DeepSeek的开源策略和低成本的训练与部署方式，使得企业能够以更低的成本实现智能化客服系统。

个性化服务与情感分析

DeepSeek能够通过深度语言理解和数据分析，构建详细的客户画像，从而提供个性化服务。例如，它可以基于用户的浏览记录和购买历史推荐相关产品或服务，提升客户满意度和转化率。此外，DeepSeek的情感分析技术能够识别用户的情绪状态，并根据情绪调整回复策略，进一步提升客户体验。

强大的对话管理与意图识别

DeepSeek在对话管理和意图识别方面表现出色，能够准确理解用户输入文本背后的意图，即使面对模糊或不完整的信息也能做出恰当回应。这种能力使得智能客服系统能够更流畅地与用户交互，提供更精准的服务。

推动行业创新与变革

DeepSeek的开源策略降低了AI技术的门槛，使得更多企业能够快速构建和优化智能客服系统。这种技术普惠化推动了智能客服行业从“人力密集”向“技术驱动”的转变，促使企业通过差异化服务保持竞争力。

综上所述，DeepSeek通过技术创新和开源策略，为智能客服行业带来了显著的效率提升、成本降低和用户体验优化，推动了整个行业的技术革新和生态重构。

(2).业务层面

效率提升：DeepSeek能够快速处理大量客户咨询，显著缩短响应时间，提高问题解决率。例如，某政务服务引入DeepSeek后，客服问题解决率飙升40%，人力成本锐减60%。

成本降低：通过自动化处理，减少了对人工客服的依赖，降低了人力成本。同时，DeepSeek的低算力需求使得企业能够以较低的成本搭建智能客服系统。

个性化服务：DeepSeek能够根据用户的历史数据和行为习惯，提供个性化的服务和推荐，提升客户满意度。

(3).市场竞争层面

DeepSeek的广泛应用将加剧智能客服市场的竞争。一方面，传统客服企业需要加快技术升级，引入DeepSeek等先进技术，以提升自身的竞争力；另一方面，新的智能客服企业将不断涌现，利用DeepSeek的技术优势快速切入市场。

2.DeepSeek对智能客服行业从业者的影响

(1).积极影响

工作效率提升：对于客服人员来说，DeepSeek可以自动处理大量重复性问题，让他们能够专注于更复杂、更具挑战性的任务。

职业转型机遇：DeepSeek的广泛应用催生了一些新的职业岗位，如AI训练师、提示词工程师等。从业者可以通过学习相关技能，实现职业转型，提升自身的竞争力。

行业创新推动：DeepSeek为从业者提供了更多的创新思路和工具，鼓励他们探索新的业务模式和服务方式。

(2).潜在恐慌

岗位替代担忧：部分从业者担心DeepSeek会取代人工客服的工作，导致失业，这其中一定会造成一部分不懂AI，不会使用AI的人失业。

技术更新压力：DeepSeek的快速发展要求从业者不断学习和掌握新的技术和工具，否则可能会被市场淘汰。

业务创新压力：在百行千业都在拥抱AI，学习AI的时候，如果你不学，不用，不创新，会有一种落后跟不上时代的焦虑和压力。

五、智能客服行业从业者的应对策略是什么?

1.客服主管

优化团队结构：合理调配人工客服和智能客服的比例，将重复性工作交给DeepSeek处理，让人工客服专注于复杂问题的解决和客户关系维护。

提升团队技能：组织员工学习DeepSeek相关知识和技能，培养AI训练师等新型人才。

建立协同机制：建立人工客服与智能客服的协同工作机制，确保在复杂问题处理时能够无缝对接。

业务模型创新：要么使用更少的人承担现在的工作，给公司降低成本，要么在现有人员不变的基础上，提供更好的服务，承担更多的职能，给公司创造更多的价值。

2.研发人员

深入研究集成：研究如何将DeepSeek更好地集成到现有客服系统中，实现数据的实时交互和功能的无缝对接。

开发个性化模块：利用DeepSeek的强大语言理解能力，开发个性化服务模块，提升客户体验。

持续优化模型：根据企业实际需求和客户反馈，对DeepSeek模型进行持续优化和调整。

技术赋能业务：抛弃纯技术思维，研究业务，用技术给业务、给场景赋能。

3.甲方企业

明确需求定位：根据自身业务特点和客户需求，明确DeepSeek在客服系统中的应用范围和功能定位，既不迷信AI解决一切问题，也不完全否定AI，做一名践行者而不是观望者。

评估技术适配性：评估DeepSeek与现有业务系统的适配性，通过技术参数、成本预算、ROI来科学合理选择大模型，确保能够顺利集成和使用。

关注业务应用：DeepSeek的出现让大模型技术达到了一定的高度，同时告诉用户未来对于基础模型的研究有少数的企业做就可以了，更多的企业，尤其是甲方应该把精力和财务投入到技术的应用上，而不是技术的研发上。

关注数据安全：在使用DeepSeek时，要特别关注数据安全和隐私保护，选择合适的部署方式。

4.软件公司

拓展应用场景：基于DeepSeek的技术优势，开发更多适用于不同行业的智能客服应用场景。

提供定制化服务：为客户提供定制化的DeepSeek解决方案，满足不同企业的个性化需求。

做行业的布道者：为客户、为行业普及正确的AI理念，不炒作，不跟风，不急功近利，坚持长期主义，维护行业健康发展。

加强技术支持：建立专业的技术支持团队，服务团队，为客户提供及时的技术咨询和问题解决服务。

六、DeepSeek在智能客服行业的典型应用场景解析

关于DeepSeek（大模型）在智能客服行业的应用，我必须给大家介绍一个新的概念和名词：Agent（智能体）。

在24年年底的时候，我在公司内部做了年终总结，给大家讲述23年是大模型元年，24是大模型应用元年，25年会是智能体元年，因为智能体是对原有智能客服体系的重塑重构，可以让大模型发挥出该有的，更大的价值。但是没有想到春节期间DeepSeek的出现抢了智能体的风头，整个市场都在追逐DeepSeek，而忽略了智能体，实际上DeepSeek的出现会让智能体的落地更容易，价值更大，最终发挥实际应用作用的还得是Agent智能体。

（一）Agent的概念和技术价值

Agent智能体（AI Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的实体。它通常结合了推理、逻辑和外部信息访问能力，能够扩展生成式AI模型的出厂能力。Agent智能体可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具有以下关键特性：

1、Agent的关键特性

(1).自治性：Agent能够在无需人类干预的情况下独立行动。

(2).反应性：它能够感知环境变化并做出相应反应。

(3).主动性：Agent可以主动规划和执行任务。

(4).社会性：Agent能够与其他Agent或人类进行交互。

(5).进化性：Agent可以通过学习不断优化自身性能。

2、Agent技术原理

Agent智能体通常由以下几个关键部分组成：

(1).大脑（大模型）：作为核心控制器，负责推理和决策。

(2).工具（Tools）：用于访问外部信息或执行具体任务。

(3).记忆（Memory）：用于存储和检索信息。

(4).行动（Action）：执行具体任务或操作。

Agent智能体通过结合大语言模型和工具链，能够执行复杂任务，极大地扩展了AI的应用范围。

（二）Agent与DeepSeek（大模型）的价值比较及结合方式

1.价值比较：

oDeepSeek：DeepSeek的价值在于其强大的语言理解和生成能力，能够处理复杂的自然语言任务。

oAgent：Agent的价值在于其能够自主决策并执行复杂任务，通过与用户和环境的交互完成多种场景下的任务。

2.结合方式：

o功能互补：将DeepSeek的语言理解和生成能力与Agent的自主决策能力相结合，实现功能互补。

o场景应用：根据具体的业务场景，选择合适的技术组合。例如，在智能客服场景中，可以将DeepSeek作为核心引擎，Agent作为服务接口。

o持续优化：不断优化DeepSeek与Agent的结合方式，提升系统的性能和用户体验。

（二）DeepSeek（大模型）在智能客服行业的典型应用场景

DeepSeek（大模型）在智能客服、数字化办公领域的应用场景很多，对于企业来讲，不仅仅需要智能客服对外部客户提供服务，也需要用智能客服对内部员工提供服务，尤其是超过200人以上的大型集团公司，HR、人事、行政、IT等职能部门对内服务的压力也很大，以下是智能客服一些典型的应用场景：

1.AI客服文本机器人

DeepSeek+Agent能够快速、灵活响应客户咨询，自动回答常见问题，同时可以与第三方应用系统进行对接，用于处理更复杂的流程和业务，摆脱了现在的文本机器人完全是对话机器人，而叠加了Agent的机器人是可以处理复杂业务的对话加执行机器人。如订单状态、退货政策等，显著提升客服效率并降低人力成本

2.坐席助手

有了DeepSeek的COT思维链功能，可以让坐席更加清楚的了解的知识源，思维逻辑，从而避免坐席只是一个简单的复述了，而是学习了解了思维过程，从而有助于坐席对规则制度的深入学习把握。

3.智能质检

DeepSeek强大的推理能力，有助于智能质检对于工单、知识库、业务流程等复杂业务流程的质检能力加强，而不仅仅停留在过去的规则判断上。

4.用户服务感知系统

DeepSeek能够实时分析客户反馈，提取关键信息，同时判断用户的情绪，帮助企业管理层快速了解客户诉求，优化服务流程。

5.客户洞察分析

DeepSeek基于客户数据生成详细的客户画像，分析客户行为模式和偏好，为企业提供精准的营销策略和个性化服务建议。

6.企微、钉钉、飞书等B2B群管服务

DeepSeek为企业微信、钉钉、飞书等平台提供智能机器人服务，群管服务，支持内部问答、资料查询、待办分发和任务管理，提升企业内部协作效率。

7.数字人

DeepSeek为数字人提供自然语言交互能力，使其能够进行流畅对话，回答能力更强，时延更断，广泛应用于虚拟客服、虚拟主播、数字讲解员、业务咨询导览等场景

8.智能工单系统

DeepSeek能够自动分类和转派工单，减少人工操作，提升工单处理速度和准确性，确保问题快速解决。

9.数据处理分析系统

DeepSeek可以快速处理和分析海量数据，生成可视化报告，帮助企业快速洞察业务趋势，辅助决策。

10.小程序智能体

DeepSeek为小程序提供智能交互功能，如自动回复用户咨询、推荐相关内容等，提升用户体验和留存率，用户交互更加方便。

11.内部员工服务的办公助手

DeepSeek支持企业内部员工的日常办公需求，如报销、调休、资料查询等，减少琐碎事务对效率的影响。

12.服务督办系统

DeepSeek能够实时跟踪服务进度，自动提醒相关人员处理任务，确保服务流程高效运转，提升整体服务质量。

随着人工智能技术的广泛普及，越来越多的人将积极投身于探索DeepSeek在工作与生活中的多样化应用场景。我们有理由相信，未来将不断涌现出更多创新的应用场景，为社会的持续发展注入强大动力，我们的行业也将会越来越好。

七、DeepSeek为智能客服行业带来的价值与机遇

2023年春节，ChatGPT的横空出世引发了全球的关注； 

2024年春节，OpenAI发布Sora，再次掀起技术浪潮； 

2025年春节，DeepSeek强势崛起，成为焦点，刷屏全网。 

自2023年以来，围绕AI的讨论从未停止，尤其是关于AI是取代人工还是成为人类助手的争论。国内外众多科技公司纷纷抓住这一划时代的技术，投入到不断创新的研发中。智能客服行业也不例外，一直被认为是大模型落地的三大应用场景之一。 

在大模型出现之前，智能客服行业已经经历了AI 1.0时代，也就是我们常说的NLP（自然语言处理）时代。当时，智能客服在行业中不断被尝试和使用，但效果参差不齐，被戏称为“智障客服”。大模型出现后，虽然性能有所提升，但“大模型幻觉”等问题又引发了新的担忧。因此，大模型在智能客服行业的落地并非一帆风顺。即便如此，仍有许多公司展开尝试，并取得了不错的成果。 

DeepSeek的出现再次教育了市场，让略显成熟的智能客服行业重新焕发生机。如果说过去两年还有人对大模型的可靠性持观望态度，那么今年，大家的关注点已经完全转变为如何用好大模型，尤其是如何用好DeepSeek。 

DeepSeek的独特优势为智能客服行业带来了新的机遇： 

1. 工程化更容易，成本更低：DeepSeek的671B参数模型在执行任务时仅需激活37B参数，大大降低了资源消耗和部署成本。 

2. 推理效果更强，效率更高：例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5版本的性能已达到GPT-4和Claude 3.5的水平，推理效率显著提升。 

3. 无网络门槛：DeepSeek在国内使用无需海外IP，让国内用户更加便捷地接入和使用。 

4. COT思维链助力问题排查：DeepSeek的思维链功能让问题排查变得更加容易。通过了解大模型的答案生成逻辑，从业者可以快速判断问题所在，从而优化服务。 

这些优势不仅推动了智能客服行业的技术革新，也为从业者带来了前所未有的机遇。DeepSeek的出现，让智能客服行业再次站在了创新的前沿，为从业者提供了更广阔的发展空间和更强大的技术支撑。

8、拥抱AI：驱动智能客服行业变革的关键路径

DeepSeek的出现为智能客服行业带来了深远的变革。凭借其卓越的技术性能和低成本优势，DeepSeek使更多企业能够高效部署智能客服系统，享受智能化带来的便捷与效益。 

对于从业者而言，DeepSeek既带来了前所未有的机遇，也引发了对技术变革的担忧。面对这一趋势，从业者必须积极学习新技术，提升自身技能，以更好地适应行业发展的新需求。 

甲方客户、软件公司、客服主管以及研发人员等各方都应积极拥抱DeepSeek。通过合理应用和持续优化，各方能够显著提升工作效率和服务质量，实现业务模式的创新与升级。 

此外，DeepSeek与Agent智能体的结合将进一步提升智能客服系统的智能化水平。这种融合不仅能够实现个性化服务，还能进一步提高工作效率，为客户提供更优质的体验。 

展望未来，随着技术的不断进步，DeepSeek和Agent将在更多场景中发挥关键作用，推动智能客服行业的持续发展。

每一次技术革新都是行业的机遇，更是创业创新者的突破契机。只有积极拥抱变化、勇于革新，我们才能跨越重重障碍，实现弯道超车，迈向行业头部。因此，我们必须紧跟技术前沿，大胆探索创新应用，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，稳固自身的领先地位。

以上文章来源于：华云天下

作者：乔素林