單元

大綱

內(nèi)容

單元一

以DEEPSEEK為代表的AI大模型本地部署的戰(zhàn)略價值

1. 部署DEEPSEEK等AI大模型必要性分析

1.1）數(shù)據(jù)主權(quán)：核心數(shù)據(jù)不出域

1.2）響應(yīng)效能：毫秒級實時響應(yīng)

1.3）合規(guī)要求：滿足等保2.0三級標(biāo)準(zhǔn)

2. 成本效益模型

2.1）初期投入：硬件+軟件（DEEPSEEK企業(yè)版）

2.2）長期收益：某央企3年ROI達(dá)320%的實證

案例：某能源集團(tuán)通過本地部署避免數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險

討論課題：您的企業(yè)是否具備本地部署條件？

單元二

AI等大模型選型的關(guān)鍵決策

1. 技術(shù)路線對比

1.1）指令模型：規(guī)則驅(qū)動型（如傳統(tǒng)文心一言等）

1.2）推理模型：DEEPSEEK的因果推理能力

2. 開源閉源選擇

2.1）開源優(yōu)勢：可定制知識圖譜

2.2）閉源優(yōu)勢：某金融集團(tuán)724小時技術(shù)支持

3. 選型評估矩陣

3.1）性能指標(biāo)：千億token推理成本

3.2）適配能力：行業(yè)專屬模型微調(diào)

案例：某汽車集團(tuán)選擇DEEPSEEK實現(xiàn)研發(fā)效率倍增

討論課題：如何構(gòu)建選型評估體系？

單元三

部署方案設(shè)計實戰(zhàn)

單元四

技術(shù)棧構(gòu)建方法論

1. 基礎(chǔ)設(shè)施層

1.1）國產(chǎn)GPU選型：寒武紀(jì)vs燧原

1.2）分布式存儲：Ceph集群搭建

2. 平臺中間件

2.1）容器編排：Kubernetes高可用方案

2.2）服務(wù)網(wǎng)格：Istio流量管理

3. 安全體系

3.1）數(shù)據(jù)加密：國密算法應(yīng)用

3.2）訪問控制：RBAC+ABAC雙模

案例：某金融機構(gòu)技術(shù)棧建設(shè)實踐

討論課題：如何設(shè)計技術(shù)演進(jìn)路線？

單元五

價值實現(xiàn)路徑設(shè)計

1. 場景價值挖掘

1.1）流程重構(gòu)：某銀行信貸審批從7天→2小時

1.2）智能決策：DEEPSEEK輔助戰(zhàn)略規(guī)劃

2. 效果評估體系

2.1）技術(shù)指標(biāo)：QPS、響應(yīng)延遲

2.2）業(yè)務(wù)指標(biāo)：某物流企業(yè)成本下降23%

3. 持續(xù)優(yōu)化機制

3.1）模型迭代：在線學(xué)習(xí)框架

案例：某零售企業(yè)通過場景創(chuàng)新年增收1.2億

討論課題：設(shè)計您的價值評估模型

單元六

AI部署內(nèi)部應(yīng)用推廣

1. 應(yīng)用推廣策略

1.1）試點選擇：高風(fēng)險高價值場景

1.2）推廣路徑：某央企"三步走"經(jīng)驗

2. 能力建設(shè)

2.1）人才梯隊：AI訓(xùn)練師培養(yǎng)體系

2.2）知識管理：某集團(tuán)AI知識庫建設(shè)

3. 文化轉(zhuǎn)型

3.1）激勵機制：創(chuàng)新積分制度

案例：某能源企業(yè)全員AI賦能計劃

討論課題：如何設(shè)計變革管理方案？

單元七

AI部署未來趨勢

1. 技術(shù)演進(jìn)方向

1.1）模型輕量化：10B參數(shù)級邊緣計算

1.2）多模態(tài)融合：某制造企業(yè)視覺+語言應(yīng)用

2. 商業(yè)創(chuàng)新

2.1）服務(wù)模式：某設(shè)備商預(yù)測性維護(hù)服務(wù)

2.2）生態(tài)構(gòu)建：行業(yè)大模型聯(lián)盟

3. 戰(zhàn)略規(guī)劃

3.1）能力建設(shè)：三年技術(shù)路線圖

案例：某車企AI戰(zhàn)略實現(xiàn)彎道超車

討論課題：規(guī)劃您的AI發(fā)展藍(lán)圖