自从DeepSeek爆发后，很多人都很关注的一个问题就是，DeepSeek到底会给社会带来怎样的影响？

要回答这个问题，我们其实先要倒过来看ChatGPT给社会带来的影响。自从ChatGPT横空出世，全球科技界掀起了一场以大模型为核心的人工智能竞赛。最初，各大企业的策略几乎都是“堆大模型、拼算力、卷参数”，似乎模型越大、数据越多、算力越强，AI就越接近通用智能，就越能投入应用。

但实际上，随着AI逐渐进入实际应用，大家才发现，大模型固然强大，但它在落地过程中却面临一系列棘手问题，包括高昂的算力成本、推理速度的限制，以及通用性带来的“广而不精”问题。

比如GPT-4的确能回答各种问题，但如果你让它去处理专业性极强的任务，比如医疗病历管理、金融风控、供应链优化等，它的泛化能力反而成了短板。企业真正需要的不是一个“什么都懂一点”的AI，而是一个“专精于某个领域”的AI，比如医院需要的AI助手要懂医疗指南、病理分析，而制造业的AI应该能优化生产调度，而不是让一个通用的聊天机器人来应对所有需求。AI产业已经进入了落地阶段，光靠“大模型”显然不够，AI要真正发挥作用，必须能够深入到各个行业，为现实世界提供精准的智能服务。

并且，传统大模型想要应有，会碰到至少两方面的限制，一是成本高昂，AI的调用费用非常贵，企业要长期使用，成本非常不友好；二是数据安全性问题，企业如果要用AI进行敏感数据分析，比如金融风控、医疗诊断，就必须将数据上传到云端，容易引发隐私泄露的风险。