2025年，不被AI淘汰的关键是什么？|大模型|智能体|算法

2025年，大模型已不再停留于技术概念的讨论。

它正深入影响千行百业的运作方式。越来越多的企业借助大模型重构工作流程、改善客户体验、加速创新迭代——从智能客服到代码生成，从数据分析到内容创作，生成式AI正在成为企业数字化转型的关键。

看到这些变化，咕泡科技也在不断学习和思考：如何让大模型技术真正被更多业用起来？如何帮助那些想要拥抱AI却不知从何入手的技术人和管理者？技术的意义不在于有多先进，而在于能否解决真实问题、赋能每一个普通的职场人。

近日咕泡科技联合创始人、AI大模型事业部负责人Mic老师应邀在创谷讲堂进行专题分享。作为一名拥有16年计算机行业从业经验和多年AI实战经验的技术人，Mic老师从实际应用的角度，聊了聊大模型怎样帮助企业降低成本、提升效，也谈到了未来人才需要具备哪些新能力。通过这次分享希望更多人看到：掌握大模型相关技能，正逐渐成为企业和个人适应未来的重要方向。

从最初只能执行简单任务的程序，到能够进行基本预测的算法，再到如今可以创作、推理和沟通的AI，大模型带来的不仅仅是工具的升级，更是一种能力的重构，甚至重新定义了人机协作的边界。企业若不能及时拥抱这一变革，就可能在效率与创新中落后；个人如果不主动掌握相关技能，也极可能被重新定义的工作方式所淘汰。技术的普惠背后，是新一轮能力洗牌的开始：无论是企业还是个体，唯有主动进化，才能真正驾驭AI、而不被AI所替代。

ChatGPT 的爆发绝非偶然，其背后是从“决策式AI”到“生成式AI”的根本性转变。传统AI擅长分类、预测和判断，但它始终未能跳出“辅助”的角色。而生成式大模型，则表现出前所未有的内容创造、逻辑推演与上下文理解能力。它不再是“专家的工具”，而是正在成为“虚拟员工”——可撰写代码、生成报告、设计界面、甚至参与决策思考。

这一变化，意味着AI正逐渐融入业务的核心环节。对企业来说，问题不再是“要不要用AI”，而是“如何用好AI”，如何让它真正理解业务、融入流程、创造价值。

尽管GPT-4o等模型性能强大，但其使用成本高、数据需出境、结果不可控等现实问题，使得众多企业，尤其是对数据敏感型的金融、政务、法律及先进制造企业，难以真正规模化部署。

DeepSeek 之所以引人瞩目，正是因为它回应了这一真实痛点。其采用的MoE（混合专家）架构不仅在模型效率上实现突破，更将推理成本控制在极低水平。以DeepSeek-V3为例，仅以GPT-4o约5%的训练成本，实现了可比肩的生成与推理能力。更重要的是，它基于海量中文语料训练，理解语境、文化、行业术语的能力显著优于以英语为中心的国际模型。