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| 編輯推薦： |
本书以DeepSeek为代表的AI应用出发，拆解AI发展进程，个人与企业在AI应用上的进化历程。
分析中国新生玩家的生存法则，揭露定价权暗战。
分析包括医疗、教育、企业、服务、金融、工业、能源登几十个行业场景的AI转型地图，分析策略，揭示AI 企业转型逻辑。
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| 內容簡介： |
本书探讨了人工智能(AI)技术对企业和商业模式的跃迁式改变，本书系统分析了以Deep:Seek为代表的大语言模型以及人工智能大模型的发展历史、技术突破、商业应用等，以及人工智能技术创新与应用，展示了人工智能如何模仿人类思考并帮助企业优化决策。并通过丰富的案例分析，揭示了企业在转型过程中面临的挑战与解决方案。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
此外，书中还提出了“设计即分类”的商业模式方法论，帮助企业理解如何在AI时代构建可持续发展的商业模型。
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| 關於作者： |
何丹
商业史学者、出版人。策划“标杆100”中国著名企业书系，编著“企业变革三部曲”《新制造时代》《从 互联网到互联网 》《改革方法论》以及《极简企业史》《大国出行》等多部图书，主编“中国基本盘”“新国货浪潮”等丛书。
靳毅
科技产业战略专家、商业赋能实践者。知名创投导师及高校讲师(清华北大/浙大等)，历任京东科技、清科资本等机构高管。15年专注新兴产业投资与企业战略落地，主导投融资金额超数十亿元，深度赋能科技企业超百家。
朝亮
AI行业应用实践者、亦朝文化(YEZOAI)创始人。弄新浪微博前技术架构师产品总监，凡麦资本合伙人，多家大型企业的A 数字转型顾问。
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| 目錄：
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目录
第一篇.认知篇
第一章.大语言模型发展与DeepSeek的横空出世 /.003
1.从人工智能的起源到模型革命 /.003
2.技术革新：从Transformer到应用优化 /.010
3.大语言模型应用前景 /.016
第二章.DeepSeek的技术突破与创新 /.018
1.DeepSeek的基石：Transformer再进化 /.019
2.一场AI领域的“华山论剑” /.020
3.DeepSeek应用场景的演化过程 /.022
第三章.使用提示词挖掘DeepSeek潜能 /.025
1.DeepSeek如何帮人做决策 /.025
2.DeepSeek–R1的深度思考 /.027
3.撰写提示词的核心方法论 /.029
4.场景化错误示范与改进方案 /.033
5.口语化提示词vs结构化提示词 /.034
6.企业提示词优化建议 /.038
第四章.从大众应用到商业化变革 /.039
1.为什么AI 2.0是企业必选项？ /.039
2.AI商业化临界点与未来趋势 /.043
第二篇.应用篇
第一章.什么样的企业更需要AI /.047
1.判断AI适配性的关键 /.047
2.精准判断企业AI适配性 /.047
3.不同规模企业的AI应用建议 /.049
第二章.DeepSeek落地企业的七大场景 /.052
场景一：打造全天候不休息的智能服务团队 /.052
场景二：每个销售新人都能成为业绩高手 /.053
场景三：研发代码助手——大幅提升企业的研发效率 /.054
场景四：内部培训与知识管理 /.054
场景五：智能决策支持——让企业决策变得精准且高效 /.055
场景六：文档自动化生成与审核——告别重复工作 /.056
场景七：多语言跨境运营——拓展全球市场 /.057
第三章.DeepSeek项目落地指南 /.059
第一步：选择高投资回报率（ROI）的试点场景 /.059
第二步：DeepSeek选型 /.059
第三步：DeepSeek的部署方式 /.062
第四步：大语言模型的技术整合 /.064
第五步：DeepSeek项目成效衡量 /.066
第六步：DeepSeek项目推广复制 /.067
第四章.AI Agent：打造智能工作流 /.068
1.什么是AI Agent /.068
2.AI Agent的基本原理 /.068
3.AI Agent与传统自动化工具的区别 /.069
4.企业建立AI Agent的必要性 /.071
第五章.DeepSeek RAG：打造企业超强大脑 /.073
1.什么是RAG /.073
2.RAG是如何运作的 /.074
3.RAG对企业的意义 /.075
4.知识库的两种形态 /.076
5.如何打造一个靠谱的知识库？ /.077
6.维护知识库的秘诀 /.078
第六章.DeepSeek的组合应用 /.079
1.DeepSeek x 飞书 /.079
2.DeepSeek x 即梦AI /.080
3.DeepSeek x 思维导图Xmind /.081
4.DeepSeek x PowerPoint /.081
第七章.AI是组织升级的加速器 /.082
1.AI落地的关键，从来不是技术 /.082
2.你是否需要一名专职的“AI官”？ /.083
3.AI转型的核心：流程重塑与员工赋能 /.083
4.防止AI项目推进中的“中层失效” /.084
5.组织结构调整：如何为AI让路？ /.084
第八章.以DeepSeek为基座构建壁垒 /.086
1.AI应用如何避免“昙花一现”？ /.086
2.持续优化企业AI能力 /.086
3.AI商业变现中的三大误区 /.087
4.AI商业变现效果衡量指标体系 /.087
5.AI赋能企业竞争力的长期价值 /.088
第三篇.模式篇
第一章.资本透镜中的创新图谱 /.091
1.观察资本与技术共振下的产业演进 /.091
2.中国AI 市场的追赶与突破 /.094
3.AI项目的资本视角与甄选逻辑 /.096
4.AI 公司的商业模式与问题 /.098
第二章.梳理全球主要的 AI 商业模式 /.102
1.“分类”在商业模式设计中的核心地位 /.102
2.差异化分类的五大维度 /.103
3.商业模式的主要类型 /.105
4.从互联网到 AI：商业模式的进化 /.107
第三章.AI 时代的商业模式新机遇 /.110
1.AI 商业模式的核心驱动要素 /.110
2.中小企业的切入策略 /.111
3.全球主流AI商业模式的五大类型 /.112
4.分析技术创新如何催生新的市场生态 /.119
第四章.国内外AI 创新项目的案例 /.126
案例一：Jasper——AI写作的工业级流水线 /.129
案例二：Monica—— 一站式AI助手 /.136
案例三：Runway——重塑视觉内容生产的AI革命者 /.139
第五章.中小企业利用AI平台创新商业模式 /.146
1.利用开源模型与API构建核心能力 /.146
2.工作流搭建与平台集成：构建轻资产创新模式 /.147
3.从移动互联网到AI时代的生态共建 /.149
第四篇.行业篇
第一章.AI 领域的创业项目与行业分布 /.153
1.全球AI 主流创业项目的分类布局 /.153
2.投资理念的形态分野 /.159
3.创新周期的战略耐心 /.159
4.范式迁移的时代启示 /.160
第二章.行业案例库 /.161
1.医疗健康领域 /.161
2.企业服务与垂直行业 /.169
3.工业与清洁能源 /.177
4.内容生成与创作 /.185
5.基础设施与编程 /.197
6.金融与法律 /.203
7.案例分类与行业分布 /.213
第三章.基于应用场景的AI创业项目 /.216
1.智能助手类 /.216
2.多模态搜索 /.216
3.视频生成 /.217
4.3D生成 /.217
5.代码生成 /.218
6.社交Agent /.218
7.AI硬件 /.219
第四章.如何抓住AI时代的红利和机遇 /.221
1.AI时代下创业的三大机会 /.221
2.回归本质：从“多快好省”看产品设计 /.224
3.AI行业下的2B与2C模式 /.229
4.数字化盈利模式 /.234
5.从历史规律看当前商业机遇 /.241
6.AI大模型时代下创业者的“对”与“错” /.246
7.颠覆式入局：打造创新的AI商业基因 /.249
8.AI大模型与社会分工：颠覆式创新的结构变革 /.253
9.协同与创新：构建高效合作的新模式 /.255
10.专业化分工新范式：智慧协同的多维进化 /.256
11.未来图景：算法重构下的新商业文明 /.257
后记 /.259
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前言
2025年的春天，一场无声的智能革命在中国的互联网上掀起了海啸。当人们还在除夕的烟火中互道祝福时，一个名为DeepSeek的AI大语言模型正以惊人的速度席卷朋友圈。有人用它分析股票财报，有人让它诊断宠物病情，甚至有创作者直接用它生成游戏代码——这场在春节期间爆发的“中国版ChatGPT时刻”，重新定义了人们对人工智能的想象。
笔者在测试期便接触到了DeepSeek的早期产品。记得在使用R1模型时，笔者提出的问题几乎带有挑衅性：“如果赤壁之战时曹操获得气象卫星支持，战争走向会如何演变？”屏幕上随即跳动了26秒的思考过程，最终给出的推演报告精确到农历十月廿一日的江雾浓度对火攻战术的影响分析。那一刻带给我的震撼不亚于二十年前初识Google搜索——我们目睹的或许是信息时代向智能时代的权力交接。
这场革命的见证者中，有一位特殊的观察者。《黑神话：悟空》的制作人冯骥在腊月廿七日的深夜发博疾呼：“DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。”这位以打磨细节著称的游戏匠人列举了其六条突破：从堪比OpenAI o1的推理能力，到开源免费的普惠姿态，再到其背后“没喝过洋墨水”的本土战队，等等。他在文中写道：“如果这都不值得欢呼，还有什么值得欢呼？”
中国科技产业的观察者们都熟悉这样的场景：硅谷首创技术开源，中国企业快速模仿变现。但DeepSeek的横空出世彻底颠覆了这个剧本——它不仅实现了对顶尖闭源模型的性能超越，更重要的是开创了智能时代的“深圳模式”：用极致工程思维破解AI魔方。
突破封锁的算力诗篇
各路科技媒体在深度拆解中揭露了一组惊人的数据：DeepSeek-V3模型的训练成本仅需550万美元，参数规模超GPT-3三倍，却在GPQA Diamond基准测试中首次让AI超越具有博士学位的人类。这背后藏着算法团队成员的心血和巧思。
穷人的超级计算机
团队将经典的Transformer架构改造成“模块化乐高”，引入细粒度MoE专家网络（类似256个各有所长的名医会诊），配合独创的多头潜在注意力（MLA）缓存技术（相当于给AI装记忆压缩芯片），使得算力需求骤降90%。
绕开CUDAa的“游击队战法”
开发团队直接调用英伟达（NVIDIA）显卡的底层PTX指令集（相当于绕过Windows直接控制CPU），这种“在GPU上写汇编代码”的极限操作，让国产芯片也能流畅运行大语言模型。
这一切在知名投资家朱啸虎（其投资的项目包括滴滴出行、饿了么、ofo共享单车和小红书）口中化为一句精辟总结：“当我们还在讨论万卡集群时，人家用‘小米加步枪’打出了饱和式轰炸的效果。”并声称如果DeepSeek开放融资的话，不论价格多少，都愿投资。
开源生态的东方智慧
如果说技术突破令人惊叹，其开源策略则极具中国式智慧。《DeepSeek–R1技术白皮书》公开了完整的强化学习路径，相当于将米其林餐厅后厨化作开放式料理课堂。最资深的AI研究员都没想到的是：R1-Zero架构揭秘的现实意义堪比“手搓光刻机”：用纯强化学习教会AI数学推理，就像通过围棋对弈培养敏锐的战略直觉。
当硅谷还在争论AGI（通用人工智能）伦理时，DeepSeek的落地场景已覆盖田间地头。比如某农业公司用其开发的智能灌溉系统，就是采用R1基础模型训练后的产物。这种“农村包围城市”的渗透力，在学界引发了深度反思：“我们过去总想着先建摩天大楼，结果人家用积木搭出了空中花园。”猎豹移动CEO傅盛在硅谷观察到：中国创业者已直接拿开源模型做各类产品优化与创新，而硅谷团队仍在反复验证PMF（产品市场匹配度）。这种务实基因，或许正是中国AI产业弯道超车的胜负手。
为什么需要这本书？
此时此刻，全球科技巨头的目光正投向中国。这份注视背后，是二十年来信息化浪潮沉淀的工程师红利，是大国市场催生的场景练兵场，更是一代创业者破除“卷参数”“追风口”魔咒后的清醒自信。当我们谈论DeepSeek时，本质上是在探讨：当技术创新回归工具本质时，中国企业如何用“接地气”的智慧书写属于自己的“智能文明论”。
本书的几位作者均是资深的行业专家，既有洞察中国商业史的研究学者，又有在创投领域深度参与数百家企业投融资服务和商业模式设计的专家，还有在大厂工作多年的AI技术架构专家，其同时也在服务着数十家企业的AI转型项目。几位作者深刻认识到：技术民主化带来的不仅是红利，更是认知重构的挑战。很多企业管理者曾苦笑：“我看了太多关于AI的课程，却不知道该如何让团队使用AI。”这恰是本书要解决的核心命题——建立贯通“技术可行性”与“商业有效性”的认知坐标系。在这场跨越技术代际的征程里，我们是观察者更是共建者。让AI不再遥不可及，回归提升资产周转率、优化用户留存曲线、激发组织创新活力的本质——这正是写作本书的初心。从后续篇章可以看到，本书是一份行动指南，我们将聚焦：
认知突围：拆解DeepSeek从V3到R1的进化密码，洞见AI行业竞争的本质。
应用实战：如何让AI从“玩具”变为“生产力”?如何用DeepSeek重构企业知识管理？
生态博弈：分析Manus等中国新生玩家的生存法则，揭露MaaS（模型即服务）背后的定价权的暗战。
产业图谱：覆盖20 行业场景的AI转型地图，包含医疗、教育、企服、金融、工业、能源等诸多行业的策略。
未来预演：从智能体的火爆，到深圳华强北电子市场出现的“AI硬件”产业链，推演未来AI经济的底层逻辑。
这注定是一场没有终点的远征。当你在机场候机时打开DeepSeek查阅行业报告，当车间老师傅用方言唤醒质检AI，当投资人用大语言模型扫描上千份BP（商业计划书）提炼投资信号……每个微小的智能触点，都在重构商业世界的DNA。而我们希望本书能成为那个放置在变革洪流中的锚点——不提供标准答案，只留下思考的刻度；不承诺黄金屋、颜如玉，但保证每页纸都浸染着前线实战的血性与锋芒。
风起于青萍之末，而英雄总在竞争中淬炼。正如DeepSeek团队在技术报告中的结语：
“在减少对人类先验依赖的同时，通过算法创新与开源协作，推动智能技术的普惠与深化。未来，随着更多类似研究的涌现，我们或许正站在通用人工智能的真正起点。”
此刻，属于中国产业界的“群星闪耀时”正在到来——不是仰望硅谷的追光，而是敢用自主创新照亮前路的远征。
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