大纲
- DeepSeek企业背景
1.1 DeepSeek基本情况
1.2 DeepSeek发展历程
- DeepSeek模型家族
2.1 DeepSeek-v2模型
2.2 DeepSeek-v3模型
2.3 DeepSeek-R1模型
- DeepSeek技术创新
3.1 DeepSeek MoE模型技术
3.2 多头潜在注意力MLA技术
3.3 开源大模型
- DeepSeek商业模式
4.1 商业模式
4.2 用户规模
4.3 海外布局企业
- DeepSeek应用场景
5.1 能源领域
5.2 电信领域
5.3 金融领域
5.4 政务领域
- AI大模型市场现状
6.1 AI大模型基本情况
6.2 AI大模型发展历程
6.3 AI大模型发展背景
6.4 AI大模型市场现状
6.5 AI大模型结构
6.6 AI大模型应用部署
6.7 AI大模型商业模式
- DeepSeek对AI行业影响总结
7.1 对AI模型层的影响
7.2 对AI算力层的影响
7.3 对云厂商的影响
7.4 对AI应用层的影响
中心思想
本文深入解析了DeepSeek技术及其在全球AI生态中的影响。DeepSeek作为一家创新型科技公司，通过不断的技术创新和模型优化，推出了多款高性能的大语言模型，如DeepSeek-v2、v3和R1，其中DeepSeek-R1在性能上已比肩OpenAI的GPT系列模型。DeepSeek的技术创新，如MoE架构、多头潜在注意力MLA技术，以及开源策略，显著降低了大模型的训练成本和推理成本，提升了模型的性能和可扩展性。同时，DeepSeek通过灵活的商业模式和广泛的应用场景，正在重塑全球AI生态，推动AI技术的普及和应用。DeepSeek的成功不仅为中国AI行业树立了标杆，也为全球AI技术的发展带来了新的思路和方向。
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