DeepSeek激活了大模型的發展情緒，各種企業都躍躍欲試，今天梳理一下各種發展機會，選擇錯誤會影響非常大。

1、研發基礎模型（建議行業大模型+行業小模型+行業應用）

1）特點

大模型最終只有一二，沒有三四，也就是成功最多兩個，大多都會轉到行業大模型+行業應用開發商。

2）選擇建議

基于開源大模型做行業大模型，基于行業大模型做應用。

2、算力芯片和算力模組（推理芯片）

1）特點

（1）門檻高，技術門檻，人才門檻，資金門檻，規模門檻。

（2）訓練端再增加生態門檻，而且生態門檻很難突破。

2）選擇建議

（1）做推理端芯片，用在物聯網終端，智能終端，這類是海量的需求，成功的概率會大很多。

（2）不選擇訓練端芯片，原因是生態建立門檻非常高，規模化非常難，成功概率極低，已形成了寡頭壟斷。

3、算力基礎設施整機制造（制造企業延展業務）

1）特點

高端制造業，投資大，銷售渠道建設難，靠規模效應。

2）選擇建議

制造業企業業務擴張和延展，由原來的x86服務器和電腦制造，切入加速卡制造，加速服務器制造。

4、算力基礎設施銷售渠道

1）特點

算力的出租和出售，本質是渠道銷售，可以掙錢，也可以做大規模，渠道為王，未來可以導入更多企業產品和服務。

2）選擇建議

順勢而為，哪家的算力領先跟哪家合作，不做教育市場的工作，教育市場是大企業的工作，只選擇跑出來的企業和作文。
5、應用集成開發

1）特點

項目型公司，當前是[敏感詞]的的機會窗，可以由項目公司轉型產品型公司，轉型服務型公司。

2）選擇建議

擁抱智能體，選擇頭部的智能體框架，精通智能體框架，積累業務kown-how，開發應用Agent。
6、應用產品創新

1）特點

利用AI的的技術特點，改造原有應用，創新新的應用和服務，創造新的業務模式，新的商業模式。

2）選擇建議

選擇已知的業務領域，或者相近的業務領域，知道領域痛點，知道領域know-how，精通AI應用開發，創新轉型。

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