近期DeepSeek訪問使用量急速上升，已經成為目前最快突破3000萬日活躍用戶量的應用程序。

記者從工業和信息化部了解到，三家基礎電信企業已全面接入國產開源大模型DeepSeek。接入后，到底能干些什么？

中國電信旗下的天翼云是國內首家實現DeepSeek國產化推理落地的運營商級云平臺中心。這個視頻會議系統接入DeepSeek后，可以把會議內容，包括參會人員的語音發言、演示的PPT內容同步形成會議紀要并歸納總結成條理清晰的摘要。

天翼云科技有限公司首席研發專家 林炳懷：DeepSeek爆發的形勢下，我們具有非常獨特的優勢。我們的算力遍布全國，很多用戶可以就近使用我們的算力，可以達到非常低時延的響應。

中國移動的云平臺針對熱門的DeepSeek-R1模型特別定制了專屬算力方案，為互聯網企業創新與高校科研提供了高性價比的算力支持和開發環境。

中國移動云能力中心副總經理 孫少陵：DeepSeek的模型，它可以通過我們的“算網大腦”，把它自動化去部署在我的算力基礎上，把我們的建設運營和運維的成本降低，最終實際上給用戶帶來的好處是它服務成本會下降。

在中國聯通的云平臺上，記者看到編程助手依靠一句中文指令，就能快速生成出十幾行代碼，而DeepSeek模型還能對生成的代碼作出詳細解釋和優化。

聯通數字科技有限公司云計算事業部副總經理 馮強：DeepSeek的開源對于整個AI的產業生態來講是一個格局的變化，我們也是強化自主可控能力提升。

專家指出，電信運營商接入DeepSeek，將充分利用自身強大的網絡基礎設施和海量用戶數據，深度挖掘DeepSeek大模型的潛力，為用戶提供更豐富的智能應用場景，推動整個通信產業的智能化升級。

終端廠商加速適配DeepSeek

除了運營商的云平臺外，手機、PC等終端廠商也在積極擁抱DeepSeek，一些地方政府也開始在政務系統部署DeepSeek。

這是首款搭載DeepSeek模型的安卓手機。技術人員介紹，除了AI任務處理效率大幅提高以外，接入DeepSeek后還將為用戶帶來深度思考、個性化服務等更加智能化的交互體驗。

榮耀AI專家 白晨：接入DeepSeek以后，我們同比之前AI回答的準確率上，整體平均提升了15%。在一些特定的案例下，提升幅度更大，有85%準確率的提升。

手機用戶 楊映華：我覺得是非常好的，可以一步直達直接對話，流暢性也是很高的，對于生活幫助也是非常方便的。

業內人士表示，DeepSeek的開源模式大幅降低了人工智能進入各行業的門檻，相關的政府和企業級應用有望出現裂變式增長。

聯想百應總經理 魏東：開年我們和DeepSeek深度合作，首先開發出了基于DeepSeek等技術的一體機，政府、制造行業、醫療行業、教育行業等都在和我們溝通，大家還都希望能再做一些本地的部署。

據了解，深圳龍崗區政務服務和數據管理局已經在政務外網部署上線了Deepseek-R1全尺寸模型，成為廣東首個在政務信創環境下部署該模型的政府部門單位。目前，DeepSeek模型的能力已向龍崗區各部門開放。

DeepSeek推動芯片、智算中心轉型升級

DeepSeek之所以受到業內的追捧，主要在于其創新的算法和高性價比。

它不僅優化了計算資源的使用，還為國產芯片的發展帶來了新的契機，推動行業向高效和綠色方向邁進。

專家指出，DeepSeek最大的優勢就是性價比高。作為一個超級智能“大腦”，它不僅聰明，而且用起來還很劃算。

賽迪顧問人工智能與大數據研究中心分析師 白潤軒：大模型成本降低對整個行業的影響還是挺大的，芯片需求會發生變化。DeepSeek的高效算法降低了對高端GPU（圖形處理器）的依賴，像英偉達這樣的傳統芯片廠商可能會面臨一些市場壓力。但同時，國產芯片在定制化場景中將會迎來新的機遇。

DeepSeek大幅降低了大模型訓練成本，大模型訓練不再需要那么多的高端芯片和數據中心，相關行業是否會面臨一定的挑戰呢？專家告訴記者，短期內，部分云服務商可能會因為模型輕量化出現算力過剩的情況，但長期來看，AI應用的普及，會推動智算中心向 “高效+綠色”方向升級。

賽迪顧問人工智能與大數據研究中心分析師 白潤軒：未來，云服務商會把更多算力下沉到邊緣節點，以支持低延遲的實時AI應用，比如自動駕駛、工業機器人。服務模式也會創新，從“算力租賃”轉向“AI能力即服務”。比如運營商可能會提供預訓練模型微調、行業知識庫集成這些增值服務。

如何發揮大模型效力 專業人士分享秘籍

大模型時代，AI技術已經從實驗室走進日常生活，成為工作和生活的得力助手。

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首先您要精準自己的提問，這樣才能實現高效交互。和大模型交流，提問是個技術活。比如，如果你希望大模型幫你規劃旅行，不要只是說“給我寫個旅游攻略”，要提供具體的細節，如“我打算下個月去長沙玩5天，預算5000元，喜歡美食和自然風光，幫我規劃一下行程”。

其次，對于大模型，您要保持持續優化。以翻譯為例，大模型初次翻譯的文章可能在語句流暢性上存在不足。用戶可以通過反饋讓大模型進一步優化答案。例如，你可以指出“這里的語句不太自然，能不能換更通順的表達方式”。

還有一點很重要，您一定要巧用提示詞。提示詞是與大模型溝通的“咒語”，不同提示詞可以引導大模型產生完全不同的輸出結果。如果你想寫一篇科幻小說，你可以用“星際戰爭”“外太空”“外星人”等提示詞寫一個開頭，有了詳細的提示就能輸出更精彩的作品。