春節期間，DeepSeek 猶如一枚重磅炸彈投入 AI 領域，憑藉其強大的模型和開源特性，迅速在全球範圍內傳播開來。但這股熱潮也帶來了“甜蜜的煩惱”：使用者量激增使得 DeepSeek 自身的算力捉襟見肘。這個時候，算力供應商率先看到了機會，一家名為矽基流動的公司，正是因為抓住了機遇，在 DeepSeek 算力不足時“補位”，從而一舉成名。
與此同時，AI 的魅力，特別是 DeepSeek 開源所帶來的低門檻，讓全國的企事業單位都開始“嘗鮮”。近幾個月，大家都在快馬加鞭地跟進，嘗試用 AI 為自身業務“增色添彩”。毫不誇張地說，DeepSeek 等 AI 應用正引領著一場波及各行各業的智能化轉型浪潮，推動大家“跑步”進入智能時代。
令人眼前一亮的是，連一些地方政府部門也展現出了驚人的速度。新聞報導稱，深圳龍崗區已經將高性能版的 DeepSeek R1 模型部署到本地伺服器，打造出 AI 企業助手，用以顯著提升工作效率。
就單單過去的三月份最後一周，整個AI屆不亞於但其密集發佈的新進展卻分量十足：國際巨頭 OpenAI 和 Google 相繼推出了更為強大的多模態模型與更新；國內方面，DeepSeek 與通義千問也迅速跟進，發佈了各自的重大升級版本。這一系列動作清晰地表明，AI 技術，尤其是大模型領域，依舊處在一個前所未有的高速反覆運算週期之中。
然而，這種由技術突破引領的狂熱也引發了一個普遍的疑問：技術跑得這麼快，行業應用跟得上嗎？
相較之下，產業界的實際落地，特別是傳統行業的步伐則顯得相對滯後。 究其原因，主要面臨五大核心挑戰：
因此，儘管DeepSeek其開源特性已經讓技術獲取門檻降到足夠低，但要讓這股技術浪潮真正在各行各業轉化為普遍的生產力提升，還需要克服基礎設施、人才、數據治理、業務流程再造等多方面的挑戰。
而這個時候缺的就是一套中間件，可以把技術和應用兩者連接起來，很多人會誤以為DeepSeek的部署方法很簡單，但實際上想要把一個通用的AI部署到不同的行業，要做的工作非常多。
通過考察中國移動雲實施的幾個具體案例，我們可以更清晰地認識到從先進AI技術到實際行業應用之間存在的顯著差距。
首先，以中國移動為例，他們基於自身的技術積累和龐大的醫療數據資源，成功構建了“九天·醫療大模型”。這款大模型具備多種實用功能，能顯著提升醫療效率。例如，它可以通過對話式交互為醫生快速、精準地提供所需資訊，大幅節省文獻查閱時間；還能輔助進行病歷與檢查結果的智慧分析，並自動生成會診報告，有效處理了那些耗時耗力的重複性工作。
然而，實現這些看似便捷的功能並非易事，其背後需要強大的技術體系支撐。以下僅是支撐該模型運行的眾多核心技術中的一小部分：
顯然，僅憑醫院自身的技術能力通常難以獨立完成這樣複雜的系統部署。AI的應用落地是一項複雜的系統工程，需要跨領域的技術整合與支援。即使擁有先進的基礎模型（例如直接引入DeepSeek），也無法簡單地“即插即用”解決所有問題。構建並運維這樣龐大的技術棧，往往需要像中國移動雲這類具備全面技術實力和服務能力的供應商才能真正實現。
類似的挑戰也體現在其他行業。以中國石油利用DeepSeek技術構建的“崑崙大模型”為例，儘管中石油擁有海量的行業數據，但要將這些數據有效轉化為一個經過精細微調、深度適配能源化工領域需求、並滿足自主可控要求的大模型，仍面臨諸多技術挑戰。
這不僅要求對DeepSeek進行當地語系化部署和操作，還需要針對特定場景進行大量的模型微調（Fine-tuning），並確保系統能即時處理來自各種感測器的數據。只有克服這些技術障礙，才能最終實現在能源化工行業提升設備運行效率、降低安全風險等核心目標。
文旅行業更是需要移動這樣的服務提供者，因為文旅行業跟科技結合的地方更多，比如雲計算、AI、XR（虛擬實境），物聯網等，都需要全套的技術支援。
事實上，行業AI化是歷史趨勢，任何行業在AI的推動下都有可能成為“新頂流”。但前提是必須率先實現數字化轉型，並結合各自行業的特點，有效地整合AI技術。無論是製造業、農業還是服務業，都能通過AI找到自己的新機遇。
未來，數據、AI技術和行業經驗相結合，將不斷創造新的可能。作為國家級的技術支撐者，中國移動正説明各行業克服轉型瓶頸，讓更多的企業有機會站上AI時代的頂流舞臺。