有不少銷售說

最近聊起DeepSeek大模型時

發現客戶并不像剛開始那么狂熱

而是相當冷靜！

客戶幾個靈魂拷問下來

大部分銷售都招架不住

聊到最后

客戶還會撂下一句“狠話”

那么，客戶在部署DeepSeek時

到底會遇到哪些具體問題呢？

他們又會有怎樣的靈魂拷問？

??

客戶靈魂拷問1

“我們不是不想用大模型，而是它和我們的業務流程結合得太差了！現在的DeepSeek，頂多只是個外掛，沒法真正融入我們的生產系統。”

所以，這位客戶的可能需要

【AI流程快速編排】解決方案

客戶靈魂拷問2

我們的業務涉及多個部門、多個系統，不是一個AI Agent（智能體）能解決的。

好比之前需要ERP、OA、財務等應用，分散性布局，現在問題是一個企業中存在多個Agent，有的負責報表、有的負責銷售...

所以，這位客戶的可能需要

【多Agent協同調度】解決方案

客戶靈魂拷問3

我們業務每天在產生大量數據，但這些數據到底該怎么喂給大模型吃？

我們現在不想要一個堆積如山的數據湖，而想要一個AI喜歡吃的數據食堂。

所以，這位客戶的可能需要

【數據蒸餾】解決方案

客戶靈魂拷問4

聊過很多廠商，他們介紹給我們的方案感覺是“用大炮打蚊子”，通用大模型也太重了，我們并不需要每次都跑一個幾十GB的模型。

我們需要的是針對具體業務場景優化的小模型，用最少的算力，解決最關鍵的問題。

所以，這位客戶的可能需要

【模型蒸餾】or【專屬小模型訓練】方案

客戶靈魂拷問5

數據不能交給外部，不能放在公有云，必須在私有環境里運行，推理和訓練過程也不能“黑箱操作”，怎么弄？

所以，這位客戶的可能需要

【私有化部署】+【國產化】方案

這些問題一個個拋出來

分分鐘能把推銷大模型的乙方逼瘋

說一千，道一萬

客戶要的不只是一個強大的模型

而是一整套能支撐AI落地的全家桶方案

能Hold住以上所有需求的方案，哪里有？

嘿嘿，找對人就能搞定

這就是神州數碼推出的重磅AI平臺

【神州問學平臺】

專為企業部署大模型挑戰而生

它是一站式企業級AI應用構建平臺

涵蓋模型、數據、應用、算力四層工具體系

接下來

我們對照上面客戶的“拷問”

講講神州問學平臺如何幫助客戶

解決部署DeepSeek時的幾大顧慮

一、【數據蒸餾與生成】方案

這解決了客戶的疑問

沒有數據，又想搞點行業專屬數據怎么辦？
或者有私房數據，但亂七八糟，想變成標準化數據，好喂給AI吃。

神州問學能幫助用戶

從DeepSeek等大模型中

按照指定的特征需求，生成數據集

不僅能從DeepSeek中生成

神州問學還提供了其他幾個超強大模型

供用戶來調用并“生成”數據集

從無到有、快速生成

通過神州問學的數據集生成功能

用戶可以快速基于模型生成數據

用于模型訓練、微調、驗證等等

醫療診斷數據集、融資數據集、生產故障數據集、農情遙感數據集、自動駕駛行車數據集...

同時，如果客戶還有大量私有數據

還可以通過數據蒸餾功能

對原始數據進行提純，提取出

規模更小、信息密度更高的蒸餾數據

從多到少，從粗到精

就這樣

用戶手里就有了兩種數據集

根據特征需求用模型生成的生成數據

基于自由海量數據蒸餾得到的蒸餾數據

用這些數據就可以定制自己的模型

二、【模型定制】方案

這解決了客戶的疑問

模型太大，算力要求高，業務適配度太低，沒法用
需要懂行小模型，用最少算力，解決最關鍵的問題

確實，如果部署DeepSeek滿血模型

需要高額的算力投入，動輒大幾百萬

神州問學提供“模型定制”方案

可以選擇各種尺寸模型（滿血版or蒸餾版）

進行「后訓練」或者「微調」

在這個過程中

客戶可以結合自己的私房數據

對初始“母模型”進行多輪后訓練或微調

最終定制一款既繼承原模型能力

又能適配低算力推理部署環境

還深度匹配企業需求的專屬模型

三、提供【AI流程快速編排】工具

這解決了客戶的疑問

AI只是“外掛”
大模型怎么才能真正融入業務流程？

神州問學幫助企業“拆解”傳統應用

比如ERP、OA、財務、銷售等

將傳統業務邏輯細化、模塊化

并轉換為 API 接口

使其能夠被AI Agent直接調用和執行

也可以通過「AI流程編排工具」

將分散拆解的業務模塊，加入AI后

組合成新的業務流程和新應用

本質是將數據資產重新編排、流程再造

這就是神州數碼提倡的「Al for Process」

企業流程一定會從傳統的、靜態的操作模式

轉變為以AI為核心的動態編排與協作系統

將knowhow（經驗）變成process（流程）

四、【多Agent協同調度】方案

這解決了客戶的疑問

那么如何讓多個Agent協同工作？
避免“各自為戰”，而不是單打獨斗！

神州問學提供的多Agent調度方案

有4大功能

① AI流程編排：讓每個Agent各司其職

比如，客戶問：我的貨啥時候發貨？

可能會存在5個Agent

先把他們都揪出來派活

客服Agent、訂單查詢Agent、庫存管理Agent、物流調度Agent、智能決策Agent

②智能任務分工：避免重復勞動或推諉

合適的AI做合適的事

你別搶活，也別甩鍋

③多Agent通信協議：Agent互相溝通

AI們可以互相召喚

不用老板手動指派

④兼容老系統：輕松對接企業ERP等

快速對接企業已有的業務系統

ERP、OA、BI等等

五、【全棧自主】方案

有私有化部署需求的用戶

可能會有國產化需求，希望全棧自主

神州鯤泰推理服務器搭載昇騰硬件

全面支持DeepSeek模型私有化部署

這樣，用戶就可以完全在本地

基于神州鯤泰服務器

部署DeepSeek大模型和神州問學平臺

踏上全棧自主的AI應用落地之旅

DeepSeek這類當紅大模型落地

不能只靠模型能力，還需要配套能力

而神州問學無疑是這種配套能力的極佳載體

客戶們的一輪輪拷問，全部給出滿意解

當然，在神州問學強大配套能力的背后

是神州數碼完整的生態支持能力

（數據生態、算力生態、算法生態、工具生態、應用生態...)

DeepSeek的火爆

給大模型行業落地帶來了新契機

也帶來了更多新挑戰

選擇神州問學，攜手神州數碼

在數智化轉型路上，一路過關斬將！