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DeepSeek 帶來的國民級熱度，很大程度上，是讓整個社會都意識到，AI 大模型對于生產力提效的巨大價值，同時也帶來了 AI 的洪流勢不可擋、不擁抱就落伍的危機感。今年以來，很多公司都在積極擁抱 AI 實踐，希望通過 AI，一方面提升自己企業、自己業務的效率，另一方面也希望為自己的用戶提供 AI 的能力。

我們在新聞通稿中，會看到很多公司，都使用了“接入 DeepSeek”的說法，那么，所謂的“接入 DeepSeek 等大模型”，究竟都有哪幾種形式？

其實不論是 DeepSeek，還是其他大模型，企業能夠接入的方式，一般就是以下 5 種：

1. 1. 個人直接使用平臺功能

2. 2. 通過智能體平臺搭建 Agent

3. 3. API 調用

4. 4. 私有化本地部署

5. 5. 通過云服務商間接部署

個人直接使用平臺功能

個人直接使用平臺功能，就是以個人身份，直接使用大模型官方的 C 端的服務，比如直接登錄 ChatGPT 官網、DeepSeek 官網使用，或者通過一些集成產品使用，但都是以個人身份使用通用的大模型產品。

這種方式對于小公司來說，實際落地的方式也就是作為內部的提倡，鼓勵員工使用，或者公司出錢，買幾個 ChatGPT 賬號。比如我已知的幾家大廠，程序員編程已經大規模使用 Cursor（一款 AI 編程軟件），代碼寫得又快又好。

這種方式輕量簡便，好處是能最快感受 AI 帶來的工作變化，劣勢是僅能作為個人工作提效的輔助，沒有定制功能，數據安全也有風險。

通過智能體平臺搭建 Agent

如果只是在官網中與 AI 進行簡單的對話，AI 能夠進行工作，也很有限，AI 的產出物也不太可控。實際工作當中，任何工作都有一個流程和標準的限制，才能讓產出的結果，達到預定的標準。

比如「小紅書運營」這項工作，如果讓 AI 直接進行工作，是沒有辦法完成的，因為小紅書運營包含著多種不同的工種環節。我們拆解一下，「小紅書運營」這項工作，其實包含以下步驟：

選題-撰寫文案-配圖-發布-數據分析

這種把工作拆解成標準執行動作的過程，就是一個工作流，在工作流中，我們分別識別出 AI 可以應用的點，然后調用不同的 AI，幫助我們完成一長串的工作。

就好像有好幾個“AI 員工”相互配合，最終做出一個成品。

比如以上的「小紅書運營」工作流，AI 介入后，就可以：

• 通過可聯網的大模型收集今日熱點新聞
• 通過大模型分析有哪些選題
• AI 為選題生成文案
• 通過大模型為文案的配圖，創作一個生圖的 Prompt
• 調用文生圖的大模型，使用 Prompt，生成配圖
• 【人工】將文案和圖片手動發布至小紅書（實際上，這一步通過 RPA 也能自動發布，但不可控因素比較多，亨亨 V：xiaozidaheng 建議手動發布）
• 通過發布的筆記鏈接，抓取點贊收藏評論數據，進行數據分析

在每個環節，AI 都只解決一個具體的問題，然后把許多個 AI 的工作串起來，就成為了 AI 工作流（如下圖）。

這種串聯起來的工作流，就被稱作 Agent 或者智能體，通過智能體搭建平臺，可以方便的搭建出適合自己業務的智能體，并可以將智能體發布到企業內部的飛書、微信等平臺，解決各種各樣實際的問題。

智能體搭建平臺，國內做得比較好的是扣子，集成了多種大模型。通過智能體平臺，在企業內部部署 AI 的方式，好處很明顯，就是能夠低成本的將 AI 融合進企業的工作流當中，解決企業的實際問題，并且也不用開發，對于大多數不涉密的工作，這是性價比非常高的一種方式。缺點依然是使用公共的能力，不涉及私有部署，并且對于一些深度復雜的工作，還是沒辦法做好。

通過 API 調用

API 調用本質上也是在訪問大模型廠商的能力，只不過無需去官網的對話框發消息，而是直接通過技術接口，將數據傳遞給大模型，大模型處理完成后，再通過 API 接口將處理結果返回。

調用 API 的好處是，能夠將 AI 與自己的產品相結合，而無需跳轉到 AI 大模型的網站。

私有化本地部署

DeepSeek R1 能夠掀起 AI 應用的大浪潮，一方面是模型實力頂尖，另一方面是模型開源（DeepSeek 使用 MIT 協議開源）。開源就意味著，任何企業，都能夠將 DeepSeek R1 部署到自己的服務器當中，并且可以通過微調，擁有一個屬于自己的大模型。

目前宣布接入 DeepSeek 的企業中，幾家大廠基本上都是采用私有部署的方式，為用戶提供 DeepSeek 的能力。

私有部署的優勢和劣勢都很明顯，適合有技術實力的公司。

優勢：

1. 1. 企業自主可控的本地大模型，業務安全等級最高；

2. 2. 可對模型進行一定程度的微調，使其更符合企業業務需要。

劣勢：

1. 1. 成本較高，不僅需要足夠的算力，也需要人力進行運維；

2. 2. 需要比較高的技術能力，才能實現大模型的訓練。

通過云服務商間接部署

DeepSeek 火爆之后，阿里云、騰訊云等云服務廠商，也第一時間推出了部署能力。這個過程，本質上是云服務廠商進行了私有部署，然后幫助使用云服務的企業，快速獲得私有部署的能力。

這種部署方式，算是完全本地私有部署的優化版，犧牲一部分自主性，獲得更方便的部署能力。

優勢：

1. 1. 無需自行準備算力，可以使用云服務商的算力；

2. 2. 接入方便，成本較低，有一定的技術能力就可以完成接入；

3. 3. 可以進行小量的私有數據部署，實現大模型輸出結果的小量定制。

劣勢：

1. 1. 服務質量受到云服務商服務質量的影響；

2. 2. 并非完全自主可控，大部分信息是安全的，但絕密信息依然有風險。

總結

基本上，企業內部接入大模型的方式，就是以上 5 種。企業可以根據不同的情況和需要，選擇合適的方式，進行部署。

我做了一張表，一目了然。

文/亨亨（先鋒創業者、產品人）

微信：xiaozidaheng

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