春节期间，DeepSeek 犹如一枚重磅炸弹投入 AI 领域，凭借其强大的模型和开源特性，迅速在全球范围内传播开来。但这股热潮也带来了“甜蜜的烦恼”：用户量激增使得 DeepSeek 自身的算力捉襟见肘。这个时候，算力供应商率先看到了机会，一家名为硅基流动的公司，正是因为抓住了机遇，在 DeepSeek 算力不足时“补位”，从而一举成名。
与此同时，AI 的魅力，特别是 DeepSeek 开源所带来的低门槛，让全国的企事业单位都开始“尝鲜”。近几个月，大家都在快马加鞭地跟进，尝试用 AI 为自身业务“增色添彩”。毫不夸张地说，DeepSeek 等 AI 应用正引领着一场波及各行各业的智能化转型浪潮，推动大家“跑步”进入智能时代。
令人眼前一亮的是，连一些地方政府部门也展现出了惊人的速度。新闻报道称，深圳龙岗区已经将高性能版的 DeepSeek R1 模型部署到本地服务器，打造出 AI 企业助手，用以显著提升工作效率。
就单单过去的三月份最后一周，整个AI届不亚于但其密集发布的新进展却分量十足：国际巨头 OpenAI 和 Google 相继推出了更为强大的多模态模型与更新；国内方面，DeepSeek 与通义千问也迅速跟进，发布了各自的重大升级版本。这一系列动作清晰地表明，AI 技术，尤其是大模型领域，依旧处在一个前所未有的高速迭代周期之中。
然而，这种由技术突破引领的狂热也引发了一个普遍的疑问：技术跑得这么快，行业应用跟得上吗？
相较之下，产业界的实际落地，特别是传统行业的步伐则显得相对滞后。 究其原因，主要面临五大核心挑战：
因此，尽管DeepSeek其开源特性已经让技术获取门槛降到足够低，但要让这股技术浪潮真正在各行各业转化为普遍的生产力提升，还需要克服基础设施、人才、数据治理、业务流程再造等多方面的挑战。
而这个时候缺的就是一套中间件，可以把技术和应用两者连接起来，很多人会误以为DeepSeek的部署方法很简单，但实际上想要把一个通用的AI部署到不同的行业，要做的工作非常多。
通过考察中国移动云实施的几个具体案例，我们可以更清晰地认识到从先进AI技术到实际行业应用之间存在的显著差距。
首先，以中国移动为例，他们基于自身的技术积累和庞大的医疗数据资源，成功构建了“九天·医疗大模型”。这款大模型具备多种实用功能，能显著提升医疗效率。例如，它可以通过对话式交互为医生快速、精准地提供所需信息，大幅节省文献查阅时间；还能辅助进行病历与检查结果的智能分析，并自动生成会诊报告，有效处理了那些耗时耗力的重复性工作。
然而，实现这些看似便捷的功能并非易事，其背后需要强大的技术体系支撑。以下仅是支撑该模型运行的众多核心技术中的一小部分：
显然，仅凭医院自身的技术能力通常难以独立完成这样复杂的系统部署。AI的应用落地是一项复杂的系统工程，需要跨领域的技术整合与支持。即使拥有先进的基础模型（例如直接引入DeepSeek），也无法简单地“即插即用”解决所有问题。构建并运维这样庞大的技术栈，往往需要像中国移动云这类具备全面技术实力和服务能力的提供商才能真正实现。
类似的挑战也体现在其他行业。以中国石油利用DeepSeek技术构建的“昆仑大模型”为例，尽管中石油拥有海量的行业数据，但要将这些数据有效转化为一个经过精细微调、深度适配能源化工领域需求、并满足自主可控要求的大模型，仍面临诸多技术挑战。
这不仅要求对DeepSeek进行本地化部署和操作，还需要针对特定场景进行大量的模型微调（Fine-tuning），并确保系统能实时处理来自各种传感器的数据。只有克服这些技术障碍，才能最终实现在能源化工行业提升设备运行效率、降低安全风险等核心目标。
文旅行业更是需要移动这样的服务提供商，因为文旅行业跟科技结合的地方更多，比如云计算、AI、XR（虚拟现实），物联网等，都需要全套的技术支持。
事实上，行业AI化是历史趋势，任何行业在AI的推动下都有可能成为“新顶流”。但前提是必须率先实现数字化转型，并结合各自行业的特点，有效地整合AI技术。无论是制造业、农业还是服务业，都能通过AI找到自己的新机遇。
未来，数据、AI技术和行业经验相结合，将不断创造新的可能。作为国家级的技术支撑者，中国移动正帮助各行业克服转型瓶颈，让更多的企业有机会站上AI时代的顶流舞台。