如果说前几年大家对大模型还持观望态度，那么 DeepSeek 的登场，彻底打破了“AI建设成本高、效果未知”的固有印象。尤其是 DeepSeek R1 系列在开源、高性能、低成本三者之间实现了平衡，让企业第一次有机会以更务实的姿态真正上阵“搞AI”。问题来了：企业到底该怎么系统性地建设AI？ 是一腔热情堆人、烧钱、试项目？还是有章可循、有据可依？

第一步：把 AI 提升为“战略项目”，别再当技术试水

企业做AI最忌讳的就是“试试看”。现在不是“玩技术”的年代，而是“找机会”的节点。要让AI真正发挥价值，首先必须把它明确为公司战略级别的事项——不是某个业务部门的优化工具，而是要服务整个组织转型。

DeepSeek 的出现，强化了这种战略认知：算力门槛降了、生态起来了、开源路径稳定了，企业再不“定目标”，就会彻底错过这轮智能化大潮。

第二步：审视自己，别盲目开干

AI能不能做、做哪些，得看底子。建议从四个维度自查：

• 数据储备够不够？ 有没有结构化 + 非结构化数据？有没有语料沉淀？

• 资源是否到位？ 算力、开发工具、数据平台……你真的准备好了吗？

• 团队有没有人？ AI落地不是喊口号，要有工程、业务、算法交叉型人才。

• 战略是否清晰？ 场景有没有想清楚？目标是否统一？这决定了是否“干得稳”。

第三步：场景选择要“够准”，降本增效优先走

别想着一口吃成胖子，大模型项目第一阶段千万别“图酷”。建议优先围绕三大方向挑场景：

• 降本：比如客服提效、知识文档提问；

• 增效：例如合同审核、报告生成；

• 创新：像销售机器人、个性化推荐。

DeepSeek的优势之一是“快验证”，无需写代码、无需工程支撑，业务人员直接就能试场景，这大大加快了企业从“能不能做”到“到底值不值”的判断周期。

第四步：快速做出“验证Demo”，一锤定音

选好场景后，马上验证。比如某制造业企业做了一个合同审核场景：把一段文本丢给模型，直接能提取出金额、供应商、交付周期等关键字段，精度直接上90%。这就是业务团队自己干的，没用技术团队。

结论很直接：先用小场景试效果，判断好不好用，才往下走。

第五步：资源准备不能拖，数据/算力/工具/人都得跟上

一旦验证场景有效，就得立即启动资源配套建设，包括：

• 数据： 包括结构化、非结构化、垂类语料等，尤其是高质量QA对、文档摘要；

• 算力： 根据预期模型规模选择，比如训练用70亿参数模型需要至少2块80G显存卡；

• 工具： DeepSeek已支持蒸馏、RAG、Agent等工具链，使用门槛极低；

• 团队： 早期搞 Prompt 工程、数据清洗、文档解析，后期再考虑微调团队。

第六步：项目实施讲“分阶段”，别想一步登天

我们建议企业采用“分阶段打法”：

第一阶段：RAG起步，三个月见效 场景选文档问答、知识库检索类，投入少、效果快。比如某装备制造企业用 DeepSeek 做物料选型，从3天降到3分钟。

第二阶段：复杂场景延伸，AI成“核心助理” 深入到销售推荐、个性化客服、生产建议等核心业务系统。

第三阶段：持续反馈、持续优化 任何大模型都会“老化”。要不断优化检索策略、采集反馈数据，建立运营闭环。

第四阶段：深入核心链条 未来，AI 甚至能参与产品设计、工艺参数推荐、设备维护建议，真正嵌入业务链。

第七步：评估不能少，数据、用户、成本全要看

每个阶段都需要评估，内容包括：

• 业务价值： 转化率、满意度、响应时间是否提升；

• 用户体验： 留存率、点击量、错误率；

• 模型性能： 精度、推理时间、隐私合规；

• 成本评估： 算力资源消耗、人力ROI、迭代频率等。

第八步：打造“数据飞轮”，让AI越用越聪明

AI的竞争力在于“越用越准”。这就需要长期运营：

• 持续采集反馈数据：点赞、点踩、QA准确性；

• 定期优化Prompt和数据：打磨模型；

• 全员参与场景挖掘：鼓励业务团队提出问题，技术团队做快速响应。

这不是一次性项目，而是一次长期“组织变革”。AI转型不能成为一句空谈，必须切实转化为行动，通过高层共识、愿景定义、战略对齐，三个方面的动作，实现将AI纳入到企业的智能化转型战略。

第一，高层领导要达成共识，明确AI的战略意义，是智能化成功的基础。只有建立了这种共识，才能帮助团队理解AI将如何支持企业的业务增长、运营优化和业务创新，从而在资源分配和项目推进中获得支持。通过在高层战略会议中讨论，应明确把AI建设纳入到企业战略级项目中，并且给予更高的优先级。

第二，企业一把手的推进至关重要，一把手要牵头，各个业务负责人参与，设定长期目标和关键业务领域的AI应用，这样才能有助于为企业的AI战略提供更加清晰的方向。

第三，AI落地绝非一个部门所能独立完成的，它需要多个部门协同推进，要确保AI建设与企业整体战略保持一致，同时需要设定相关绩效指标并跟踪进展。

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原文始发于微信公众号（CIO之家）：企业AI建设规划和落地指南