原標(biāo)題：裝上DeepSeek后 CTOf反而更焦慮了 

　　開年，各個企業(yè)都在爭相接入DeepSeek，初創(chuàng)團(tuán)隊在公有云上連夜調(diào)用API開發(fā)智能客服等輕量化應(yīng)用，金融機構(gòu)迫切采買DeepSeek一體機，各地政府則悄然在政務(wù)云上部署了DeepSeek……不同賽道的企業(yè)正以迥異姿態(tài)涌入這場智能升級的軍備競賽。

　　對于CTO而言，DeepSeek的驚人模型效果，無疑讓技術(shù)從業(yè)者們振奮。但更多的CTO也開始焦慮：在企業(yè)大面積使用大模型之后，如何通過大模型加速自己企業(yè)的智能化升級？如何規(guī)劃？如何投入？做什么方向？聚焦哪些業(yè)務(wù)場景？如何更新技術(shù)棧……

　　企業(yè)到底怎么在業(yè)務(wù)流程中用好包括DeepSeek在內(nèi)的大模型？

　　在京東云看來，企業(yè)應(yīng)用大模型將經(jīng)歷四個階段，答案也在其中：

　　開始時，不管能否找到應(yīng)用價值，企業(yè)都選擇先讓員工把大模型用起來，目前，國內(nèi)大多數(shù)企業(yè)都處在這個階段，將DeepSeek的部署作為首要工作。

　　隨著通用模型使用的深入，企業(yè)會開始輕量化的嘗試，首選就是智能體，部分企業(yè)已開始這一階段的探索。

　　智能體應(yīng)用深入后，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)通用模型在解決企業(yè)專業(yè)問題上存在瓶頸，大中型企業(yè)就會利用自己的數(shù)據(jù)蒸餾垂直模型，這就進(jìn)入了第三階段，用垂直模型替換通用模型。

　　最后垂直模型強化智能體的能力，部分智能體就會成長為超級智能體，多智能體協(xié)同產(chǎn)生新的業(yè)態(tài)，進(jìn)入終極的場景智能。

　　輕量智能體破局：從“能用”到“好用”

　　智能體是打開大模型價值的第一把鑰匙。科技行業(yè)已達(dá)成一個共識，智能體已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。作為主流應(yīng)用形態(tài)，智能體不僅能提升運營效率，還能降低AI使用的門檻。

　　根據(jù)德勤《2025年技術(shù)趨勢》預(yù)測，智能體將成為未來企業(yè)的重要組成部分。

　　作為智能體落地的先驅(qū)，目前京東自有的多場景中，已落地超1萬個智能體，累計提升人效上億元。基于此，京東云作為京東對外輸出技術(shù)與服務(wù)的核心平臺，充分解耦京東智能體實戰(zhàn)經(jīng)驗，總結(jié)出五大核心場景：協(xié)同辦公、專業(yè)助手、客戶服務(wù)、營銷推廣和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　這些場景已在京東內(nèi)部發(fā)揮巨大業(yè)務(wù)價值。例如在專業(yè)助手方面，JoyCoder智能編碼助手能幫助開發(fā)者預(yù)測代碼、生成注釋、進(jìn)行智能評審，生成的代碼采納率超過40%，開發(fā)周期縮短30%。在營銷上，通過AIGC技術(shù)可以快速生成高質(zhì)量的營銷文案和商品場景圖，制作效率提升高達(dá)90%。比如，言犀數(shù)字人能自動生成直播腳本，已經(jīng)覆蓋7500個直播間，帶貨GMV總量超百億。

　　京東云相關(guān)負(fù)責(zé)人表示：“我們總結(jié)出的五個場景，已經(jīng)能覆蓋企業(yè)用智能體，提升業(yè)務(wù)效率的80%通用需求，在現(xiàn)階段，智能體落地過程中，把核心場景打穿打透，遠(yuǎn)比一味追求智能體數(shù)量，重要得多。”

　　目前京東云將這些智能體能力，沉淀在言犀智能體平臺，對外支持更多企業(yè)在智能體方面探索。

　　例如，食品行業(yè)上下游角色分散，會議對決策管理至關(guān)重要。在味全食品，京東云搭建了一套會議管理系統(tǒng)，可自動生成會議文本記錄，并分類歸檔，有效提升公司運轉(zhuǎn)效率；在中國飛機租賃，該公司專業(yè)知識復(fù)雜，人工查詢影響決策效率，京東云構(gòu)建一個智能問答系統(tǒng)，提供高效、準(zhǔn)確的問答交互，并依據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化性能，大幅提升員工辦公效率。

　　企業(yè)在智能體上取得成效后，對于很多中型和大型企業(yè)來說，考慮到未來AI應(yīng)用越來越深入廣泛，自建智算基礎(chǔ)設(shè)施將成為決策的必答題。

　　構(gòu)建智算底座：技術(shù)決策者的“重投入時刻”

　　當(dāng)AI算力密度突破40kW/機柜，模型參數(shù)邁向萬億級，企業(yè)構(gòu)建智算基礎(chǔ)設(shè)施已超越技術(shù)升級范疇，成為重塑產(chǎn)業(yè)話語權(quán)的戰(zhàn)略抉擇。那些率先完成智能化改造的企業(yè)，正像百年前電氣化革新的先行者那樣，在數(shù)字時代的版圖上刻下新的坐標(biāo)。

　　從通用計算向智算升級，基礎(chǔ)設(shè)施面臨三重挑戰(zhàn)：高密度智算的供電/制冷、算力集群的微秒級互聯(lián)、異構(gòu)算力的動態(tài)調(diào)度。例如，隨著服務(wù)器功耗提高，單機柜功率上升趨勢明顯，目前普通數(shù)據(jù)中心是4-6kW，為滿足GPU服務(wù)器的運行，現(xiàn)在新建智算中心單機柜的功率需求已經(jīng)達(dá)到20～40kW，按照最新發(fā)布的GPU服務(wù)器的參數(shù)，智算中心單機柜功率需求將達(dá)到40～120kW。同時，現(xiàn)在GPU服務(wù)器要求網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)距離越近越好，并且有明確的傳輸距離的要求，這種要求直接造成機房房間功率密度也同時增加。

　　基于京東集團(tuán)復(fù)雜場景實踐，京東云構(gòu)建了一站式大模型產(chǎn)品矩陣，從底層的智算基礎(chǔ)設(shè)施，到中間層的模型服務(wù)和工具，再到上層的Agent應(yīng)用開發(fā)，支持企業(yè)快速部署大模型及應(yīng)用。

　　在高密度智算的供電/制冷方面，智算中心功率密度是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的5倍，對供電、散熱的要求嚴(yán)苛。京東云自研的阿爾法智能算力模塊，支持液冷系統(tǒng)一體化交付，PUE控制在1.15以內(nèi)，同等規(guī)模成本直降15%；新一代液冷服務(wù)器，散熱效能提升50%，單機柜20kW年度省電8500度。

　　在算力集群互聯(lián)互通方面，計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)的“黃金三角”，對大模型高效使用至關(guān)重要。

　　京東云超智算一體化算力集群，單集群萬卡、全局10萬卡級集群調(diào)度能力，依托軟硬件協(xié)同優(yōu)化，驅(qū)動大模型算力利用率（MFU）躍升至75%。

　　云海AI存儲，千億級大模型全棧支持，4K隨機寫IOPS突破1000萬級極速響應(yīng)，存算分離架構(gòu)實現(xiàn)性能與成本雙30%突破，構(gòu)建超大規(guī)模AI訓(xùn)練的普惠存儲底座。

　　京東云高性能云網(wǎng)絡(luò)，RDMA帶寬提升至‌3.2T級‌，端到端通信時延壓降至‌2微秒級‌，支撐千億參數(shù)模型‌無損訓(xùn)練‌，釋放AI算力極限。

　　在異構(gòu)算力的動態(tài)調(diào)度方面，京東云vGPU AI算力平臺，為應(yīng)對大模型異構(gòu)算力需求而生。支持多元算力統(tǒng)一納管與精細(xì)化運維，通過深度優(yōu)化DeepSeek架構(gòu)，滿血版推理性能提升50%。同時借助AI全場景密態(tài)計算以及容器隔離技術(shù)，確保模型參與訓(xùn)練數(shù)據(jù)雙域零泄露，為用戶提供金融級安全防護(hù)。

　　在行業(yè)實踐中，京東云成功支持某新能源汽車頭部廠商、某全球新能源科技領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，打造覆蓋全集團(tuán)的智能計算底座，實現(xiàn)千卡級AI算力集群的精細(xì)化管理。技術(shù)上一方面創(chuàng)新多元算力調(diào)度，顯著提升GPU利用率，另一方面創(chuàng)建全生命周期AI開發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)開箱即用，大幅提升研發(fā)效率。目前，該平臺已支撐起企業(yè)智能駕駛研發(fā)、人形機器人等20余個核心場景，成為集團(tuán)的"數(shù)智發(fā)動機"。預(yù)計一年內(nèi)，兩家企業(yè)大模型訓(xùn)練周期將縮短40%，每年節(jié)省的算力成本相當(dāng)于新建兩座數(shù)據(jù)中心。

　　垂直模型蒸餾：邁向全面智能場景的關(guān)鍵一躍

　　當(dāng)通用大模型完成技術(shù)啟蒙，千載難逢的良機屬于那些擁有高質(zhì)量自有數(shù)據(jù)的企業(yè)。他們通過運用自有數(shù)據(jù)完成模型蒸餾，率先推動產(chǎn)業(yè)效率變革，讓AI應(yīng)用走向真實價值深水區(qū)，打開全面智能場景。

　　京東云認(rèn)為，全面智能場景形成，可以通過兩種途徑實現(xiàn)：一是智能體成長為超級智能體，成為新的業(yè)態(tài)。二是對過去數(shù)字化場景的智能升級。

　　在京東內(nèi)部，一場針對大模型小型化的效率改造正在悄然展開。通過在通用大模型注入京東零售、金融、健康等體系內(nèi)復(fù)雜、真實、動態(tài)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)，言犀大模型已經(jīng)跑在了健康咨詢、金融營銷、代碼生成、協(xié)同辦公等多個智能場景，在特定任務(wù)中的準(zhǔn)確率較通用模型提升超過20%。更關(guān)鍵的是，神經(jīng)元剪枝技術(shù)實現(xiàn)"瘦身不減智"，模型顯存節(jié)約70%、推理速度提升1.5倍，讓千億、萬億級參數(shù)模型也能輕盈落地。

　　效果突破的背后，是京東在模型蒸餾、數(shù)據(jù)治理與混合、訓(xùn)練配方優(yōu)化、大小模型協(xié)同等多領(lǐng)域沉淀下來的大模型開發(fā)計算技術(shù)。最近，京東探索研究院自研的這套模型開發(fā)計算研究成果也將首登Nature，并通過言犀AI開發(fā)計算平臺，向外部企業(yè)開放服務(wù)。

　　大模型應(yīng)用的技術(shù)紅利形成多點開花的應(yīng)用圖景，向外生長：

　　在數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域，大模型正在重構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)價值鏈。面對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工處理僅50-60%的準(zhǔn)確率，企業(yè)數(shù)據(jù)要素服務(wù)平臺通過大模型可實現(xiàn)99%的精準(zhǔn)識別；

　　在智能運維領(lǐng)域，AI NOC智能運維系統(tǒng)將重大故障定位時間從小時級壓縮至秒級，背后是沉淀了超萬名研發(fā)人員經(jīng)驗的運維知識庫；

　　在城市治理領(lǐng)域，"一表通"系統(tǒng)通過智能體自動抓取數(shù)據(jù)，將基層工作效率提升70%，ICOS城市平臺將政務(wù)應(yīng)用開發(fā)周期縮短60%。

　　在智能營銷領(lǐng)域，超35萬商家借助AIGC生成商品圖，30億字的營銷種草文案由AI生成、50萬條AI采銷短視頻實時投放中...產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化效率已發(fā)生質(zhì)變。金融增長云還開放了包括4.6億京東金融用戶運營Knowhow，通過交互式營銷、廣告投放、營銷內(nèi)容生成三大智能場景，幫助銀行客戶實現(xiàn)AUM、MAU增長超30%。

　　這些場景驗證了垂直模型的兩大價值支點——既要深入業(yè)務(wù)毛細(xì)血管獲取數(shù)據(jù)養(yǎng)分，又要通過工程化改造適配真實業(yè)務(wù)場景。京東通過自身復(fù)雜業(yè)務(wù)場景錘煉出的模型蒸餾技術(shù)，正在降低更多企業(yè)的AI準(zhǔn)入門檻，輕松拿到大模型時代的入場券。

　　當(dāng)京東云向產(chǎn)業(yè)打開他的大模型“工具箱”，CTO們的焦慮有了新注腳：技術(shù)部署只是起點，真正的競爭在于如何將AI轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)進(jìn)化基因，重塑AI生產(chǎn)力。那些在輕量化應(yīng)用中積累場景認(rèn)知、在智算底座建設(shè)時預(yù)留技術(shù)彈性、在垂直蒸餾中構(gòu)建知識壁壘的企業(yè)，正悄然拉開身位。

　　有業(yè)內(nèi)人士斷言：“大模型淘汰的不是技術(shù)，而是組織的遲鈍。”當(dāng)DeepSeek將AI能力民主化，CTO的焦慮本質(zhì)上是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的集體陣痛——這場關(guān)乎生存的進(jìn)化競賽中，焦慮或許是最好的清醒劑。