“去年我們和很多客戶聊，但他們下不了決心在本地部署大模型，DeepSeek出現后很快就下定決心，變化太大了。”從年后開始至今，大模型技術與應用企業北京中關村科金技術有限公司總裁喻友平每周都在出差，雖然“忙得不行”，但這種突如其來的忙碌也讓他感到幸福。他和團隊在客戶現場做咨詢、做培訓、做部署，做服務，解答企業的困惑——企業部署大模型有何好處、如何才能又便宜又簡單地用上大模型。

“DeepSeek就像高壓鍋，讓很多人嘗到了高壓鍋的威力。企業買了高壓鍋，但燉得好不好不清楚。從有的吃到吃得好，企業需要的不僅是高壓鍋，而是一個專業廚房。”3月13日，在2025大模型技術與應用創新城市論壇期間，喻友平對澎湃科技表示，DeepSeek降低了大模型的普惠門檻，加速推動各行各業的大模型應用落地，預計2025年將開啟“垂類模型競速”模式。

北京中關村科金技術有限公司總裁喻友平。

垂類大模型已成企業數智化的必選項

隨著越來越多的企業將大模型應用到核心業務中，喻友平認為，企業大模型應用的勝負手不再是模型參數大小，而是誰更懂用垂類知識和經驗提升業務價值。垂類大模型作為大模型進一步商業化的關鍵，已成為企業數智化升級的必選項。

“我們希望發揮垂類大模型真正落地產業的橋梁作用。”喻友平表示，中關村科金推出的得助大模型平臺2.5便是這種探索的成果，該平臺在原有算力統一調度、一站式模型訓練推理、應用快速構建三大能力基礎上，提升垂類大模型構建能力，支持DeepSeek等主流大模型的統一納管，不同模態信息融會貫通；升級企業級智能體開發能力，并推出開箱即用的得助大模型應用開發一體機。

數據是企業最核心的資產。喻友平認為，如果數據是“食材”，算力是“燃料”，那么未來真正具備核心數據能力的公司必須要有自己的“廚房”，即大模型開發平臺，通過本地化部署加工處理數據。在他看來，DeepSeek一體機仍是早期形態，企業真正需要的是企業級的大模型平臺，由大模型平臺提供算力、數據、模型、智能體的統一管理，滿足安全合規等需求。

“當人們發現一個 ‘高壓鍋’做不出所有飯菜時，自然就會想要一個 ‘廚房’。”喻友平認為，為企業私有化部署大模型平臺，是類似中關村科金這樣的AI應用開發商的一個重要商業機會。

以金融行業為例，喻友平認為，未來每個金融企業的核心競爭力在于是否具備超強的金融大腦，金融細分行業的并購或能力整合也一定會發生。小型金融機構的挑戰將越來越大，小機構更應該發揮靈活性優勢，更快擁抱大模型。眼下，中關村科金正在聯合頭部券商構建大模型財富助手，幫助客戶經理提升財富展業效率。

垂類大模型落地行業的兩大挑戰

但是，垂類大模型的構建仍然存在不少挑戰，包括幻覺和以算力為主的投資成本。

大模型落地B端和C端的最大區別是容錯率的差異，B端行業的容錯率更低，高價值行業的低容錯率非常考驗大模型能力。仍以金融行業為例，當前大模型落地金融仍然不夠深入，大模型仍未突破固有金融知識。大模型能力還需進一步優化，減少幻覺，促進合規使用數據。

喻友平認為，這是自然規律，大模型落地行業也需要時間來迭代。目前垂類模型的作用在于提高底線水平，“20個理財經理中肯定有做得好的和做得不好的。大模型無法在短時間內超過最好的理財經理，但可以提升平均水平。”

大模型交付落地涉及硬件成本、模型成本、平臺搭建成本、算力成本等。DeepSeek尚未開源前，企業高價采購閉源模型。DeepSeek的出現將企業的模型成本降為零，但算力成本依然不低。如果企業希望擁有自己的“廚房”，規模性企業的模型落地投入仍在千萬元級別。因此，企業的AI布局也是“一把手”工程，“一把手”的決心和洞見決定了企業的AI戰略。

企業尤其關注大模型技術在研發、生產、運維等核心場景中的價值，目前各行各業仍在摸索，這種摸索是大模型與小模型結合并不斷突破邊界的過程。喻友平表示，距離各行各業像買電腦一樣“即買即用”大模型應用服務還有很大距離，這需要產業鏈長期協同發展，“未來5-10年才有可能依托大模型逐步在各行各業實現智能化。”