对外宣布接入DeepSeek大模型已经成为了“规定动作”，
就连很多自己拥有大模型的厂商，也在接入DeepSeek大模型，一点不怕“打脸”；
大家都在接入DeepSeek大模型，稍有怠慢，就Out了，跟不上时代。
那么，接入DeepSeek大模型难吗？
简单得很！
只要有服务器硬件，+上一个开源的DeepSeek软件，就可以了！
实在不成，找“铲子商”买个现成的“DeepSeek一体机”就OK了！
有钱，就搞个“满血版”；没钱就搞了“轻量版”，反正都是DeepSeek，响应速度快不快，推理结果精确与否，没人叫这个真！
所以，接入DeepSeek一体机很简单，就跟装个Linux一样简单。
就这样简单的一个事情，为什么大家都趋之若鹜呢？
这就生成式AI的魅力！
魅力归魅力！
问题是：接入DeepSeek就万事大吉了吗？
差远了！
为什么这样说呢？
这就像Linux，一个Linux服务器并没有什么用，还需要各种应用软件支撑业务，重要的是应用，不是Linux服务器。
DeepSeek也差不多！如果仅仅使用DeepSeek提供的基础能力，那么，所谓DeepSeek一体机也仅仅解决了私有访问目的，暂时摆脱了对于“公有云”或者“云服务器”的不信任问题。
如果不是这样，直接使用各种DeepSeek服务不是更为简单，也不需要管理和部署、使用的问题。
所以说，接入Deep Seek绝不等同于私有部署和使用的问题。
更为重要的是，DeepSeek大模型和企业私有数据的结合问题，
目的就两个：
一个使得DeepSeek可以回答更加专业的问题；
第二个，就是使用DeepSeek对于生产、销售等过程提供支撑和服务。
显然，第二个更加重要。
其实也简单，在生产中有大量的机器数据，这些数据和产品品控的结合，可以借助DeepSeek大模型进行精准的掌控；
只有销售数据，结合CRM以及售后等多种数据，利用大模型对于用户进行画像，为商务创新提供数据支撑，所谓精准营销。
这才是DeepSeek大模型的这正价值。
所以，接入DeepSeek大模型，本地部署只是第一步，接下来还有很多的事情要做，不论是RAG，还FinTone；数据的向量化，以及AI框架的建设，有很多的思路，都需要选择和落实。
估计一般的企业很难搞得定，
这就需要合作伙伴的支持和服务，
总之有很多的事情要做，
如果考虑到这些，还有心思对外讲什么接入DeepSeek大模型吗？
大模型不是拿来炫耀和崇拜的！
大模型是要拿来赚钱的！
如果用这个标准来衡量！
还差多远呢！
甚至不如个人的AI智能体，毕竟，人家已经开始赚钱了！
对吗？
