"DeepSeek降低了大型模型的应用成本，加快了垂直模型跑道的竞争"

他说：“去年我们和许多顾客聊天，但是他们不能下定决心在当地部署大型模型，DeepSeek出现后很快就下定决心，变化太大了。“自2000年以来，北京中关村科金科技有限公司总裁喻友平每周都在出差，一家大型技术和应用公司。虽然他太忙了，但这种意想不到的忙碌也让他感到幸福。他和团队在客户现场咨询、培训、部署、服务，回答公司的困惑——企业部署大模型的好处是什么，如何便宜简单地使用大模型。

"DeepSeek就像一个压力锅，让很多人尝到了压力锅的力量。企业买了压力锅，但是炖得好不好不清楚。企业需要的不仅仅是压力锅，还有一个专业的厨房，从吃到吃得好。"3月13日，在2025年大型模型技术与应用创新城市论坛上，喻友平对澎湃科技表示，DeepSeek降低了大型模型的普惠门槛，加快了各行各业大型模型的应用，预计2025年将开启“垂型模型竟速”模式。

比友平，北京中关村科金科技有限公司总裁。

垂类大模型已经成为企业数字智化的必备选择

随着越来越多的公司将大模型应用于核心业务，喻友平认为，公司大模型的输赢不再是模型参数的大小，而是谁更懂得利用垂直知识和技能来提升业务价值。垂直大模型作为大模型进一步商业化的关键，已经成为企业智能化升级的必备选择。

他说：“我们希望发挥垂类大模型真正落地产业的桥梁作用。“喻友平表示，中关村科金推出的得助大模型平台2.5是这一探索的结果。该平台在原计算率统一调度、一站式模型训练推理、应用快速构建三大能力的基础上，提高了垂直大模型的构建能力，支持DeepSeek等主流大模型的统一管理，整合了不同模式的信息；提升企业级智能体开发能力，并且推出了开箱即用的得助大型应用开发一体机。

企业的核心资产是信息。喻友平认为，如果数据是“食材”，计算率是“燃料”，那么未来真正具备核心数据能力的公司一定要有自己的“厨房”，也就是大模型开发平台，通过本地化部署加工数据。在他看来，DeepSeek一体机仍然是最初的形式。公司真正需要的是大型企业平台，由大型平台提供统一的计算率、数据、模型和智能体管理，以满足安全合规性的需求。

”“当人们发现一个的时候 当“压力锅”做不出所有的饭菜时，自然会想要一个 “厨房”。喻友平认为，为企业私有化部署大模型平台，是AI应用开发商的重要商机，如中关村科金。

以金融行业为例，喻友平认为，未来各金融企业的核心竞争力在于金融大脑是否强大，金融细分行业的M&A或能力整合肯定会发生。小型金融机构的挑战会越来越大，小型机构需要充分发挥灵活性优势，更快地拥抱大型模型。目前，中关村科金正在与头部券商联合打造大型财富助手，帮助客户经理提高财富展业效率。

垂直大模型落地行业的两大挑战

然而，大型垂类模型的构建仍然存在许多挑战，包括幻觉和基于计算率的投资成本。

大模型落地B端和C端最大的区别就是容错率的差异。B端行业容错率较低，高价值行业容错率较低，考验大模型能力。以金融行业为例。目前大模型落地金融还不够深入，大模型还没有突破固有的金融知识。大模型的能力需要进一步提高，减少幻觉，促进数据的合规使用。

喻友平认为这是一个自然规律，大模型落地行业也需要时间迭代。目前，垂直模型的作用是提高底线水平。“20位理财经理中，一定有一些人做得很好，做得不好。大模型不能在短时间内超越最好的理财经理，但可以提高平均水平。”

大型交付落地涉及硬件成本、模型成本、平台建设成本、计算成本等。在DeepSeek开源之前，公司高价采购了闭源模式。随着DeepSeek的出现，企业的模型成本降低到零，但是计算成本仍然不低。若企业希望拥有自己的“厨房”，大型企业模式落地投资仍在千万元以上。所以，公司的AI布局也是“一把手”项目，“一把手”的决心和洞察力决定了公司的AI战略。

公司特别关注R&D、生产、运维等关键场景中大模型技术的价值。目前各行各业还在摸索，这是一个大模型和小模型结合不断突破边界的过程。喻友平表示，距离各行各业的大模型应用服务还有很长的路要走，就像买电脑一样，需要产业链的长期协同发展。“未来5-10年，依靠大模型，各行各业都有可能逐步实现智能化。”

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