在一次行业会议上，一位金融公司技术总监对AI智能化应用抱怨道：“这些看起来强大的AI模型，对我们来说依旧是可望而不可即的技术梦想”这一言论引起了在场众多同行的共鸣。
AI模型的理论听起来无比先进，但如何真正应用到行业场景中，依然是许多公司面临的难题。
AI对我们来说，究竟是遥不可及的高科技，还是触手可及的工具呢？
今天，我们就来聊聊新华三集团的DeepSeekAI是如何跨越这道屏障，真正走进应用现场的。
DeepSeekAI：从实验室到行业DeepSeekAI，一款令人瞩目的行业大模型，它不仅具备进行自然语言处理的强大能力，同时，还可广泛应用于金融、制造、医疗等多个领域。
这样的高性能大模型从实验室走向实际应用，并不是一件容易的事。
高昂的成本、复杂的计算架构和严苛的技术门槛让许多企业望而却步。
DeepSeekAI从实验室到行业的跨越，新华三通过一系列创新解决方案，架设了一座坚实的桥梁。
近年来，新华三不断探索模型性能与算力成本的解耦路径，致力于把高性能的大模型应用到实际场景中去。
DeepSeekAI通过融合行业知识图谱与动态数据，不再是一个单纯的通用工具，而是逐渐升级为理解业务、优化决策的“行业大脑”。
灵犀使能平台：降低AI应用门槛面对复杂的模型架构和计算需求，新华三推出了灵犀使能平台。
通过多元模型组合管理、可视化业务编排和AI Agent开发等功能，灵犀使能平台让复杂性“封装”起来。
无论是8B的小型模型，还是671B的超大模型，用户只需通过简单的操作即可快速上手。
试想，有一家中小型制造企业，老板听说AI可以优化生产流程，但苦于没有技术团队。
通过灵犀使能平台，这家企业无需深入研究AI技术细节，只需通过直观的操作界面，就能构建智能应用。
即便是技术小白，也能通过低代码甚至无代码的方式，快速实现AI应用。
这种“自动驾驶模式”极大降低了AI的应用门槛。
突破测试关：实现行业落地无论如何先进的技术，都需要经过实际应用的考验。
行业大模型落地，首先要经过严格的“测试关”。
以金融行业为例，大模型的风控预测能力必须经过严格的测试，才能确保其在实际应用中不会出错。
一旦出错，可能意味着巨大的经济损失。
但是，测试环节并不简单。
行业大模型训练往往需要根据具体场景进行“量身定制”，并且对算力的需求堪称一个“黑洞”。
对于许多企业来说，配备高端GPU集群的成本令人望而却步。
因此，突破测试关是实现行业大模型落地的关键点。
在这一点上，新华三推出了图灵中试基地项目。
这个项目开放了DeepSeekAI系列模型的测试通道，提供多样化的软硬件组合测试，帮助企业降低数据获取和算力供给的成本。
通过图灵中试基地，企业能够在真实场景中验证模型的性能表现，加速应用开发进程，实现从理论到实践的跨越。
全栈解决方案：简化部署，降低成本不同企业在技术上的需求和基础各不相同，如何降低部署成本，实现快速上手，是实现AI普及的重要环节。
新华三推出的实现671B DeepSeek大模型单机推理和训练的一体机UniCube，便是为了简化这个过程。
这种一体化解决方案，不仅降低了硬件和运维成本，还大大简化了部署流程。
想象这样一个场景，一家医疗机构希望利用AI优化病历处理和诊断决策，但苦于没有完善的基础设施。
通过UniCube一体机，这家医疗机构只需购买设备，就能快速部署、上手使用大模型，甚至还提供了标准化的API接口，方便实际应用。
这种“交钥匙”模式让AI普及化，从理论变成了现实。
不仅如此，新华三还提供灵活的本地部署服务。
通过紫光云提供平台支持，不同行业的客户可以根据需求选择合适的大模型，实现业务场景与技术应用的无缝对接。
尤其值得一提的是，紫光云实现了大模型与GPU硬件的解耦，公司在选择AI解决方案时，能够根据实际需求灵活配置资源，进一步降低了应用成本。
【写在DeepSeekAI所带来的不仅是技术先进性，更重要的是推动了行业从参数规模转向价值创造的转型。
新华三通过灵犀使能平台、图灵中试基地、训推一体机解决方案等多重创新举措，大幅降低了AI应用的技术门槛和成本，让更多企业能够在实际场景中体验到AI的价值。
在这场技术变革中，我们看到的不仅是技术的进步，更是行业智能化转型的加速。
或许在不久的将来，AI再也不会是遥不可及的高科技，而是成为每一家企业都能触手可及的实际工具。
通过不断迭代，将技术融入到业务场景中，才能真正成为驱动产业升级的动力。
在这个过程中，新华三无疑扮演了重要的角色。
让我们一起期待，AI技术在更多行业中开花结果，推动更广泛的智能化变革。
