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这两天，整个互联网跟科技圈都在为一件事情刷屏—DeepSeek-V4预览版正式开源发布。
尽管大家对各种大模型、AI工具的发布，可能已经有点审美疲劳了，但作为掀起中国AI浪潮的DeepSeek，这一次，也不负众望实现了进化。
当然，已经有很多人聊过了DeepSeek-V4，我们也不拾人牙慧，下什么大棋。
我认为对企业来说，V4有两个刺痛商业神经的硬核指标。
第一、它把处理长文本的内存消耗砍掉了90%，可以一口气读完100万Token的超长资料，约等于66万-80万个中文汉字，包含标点和数字在内。
第二，它的Pro版本拥有1.6万亿参数，但API接口价格，竟然降到了每100万个Token输入只要12元，后续还会更低。
这什么概念？
也就是说今天所有的企业都可以用极低的成本调用API接口，敞开了去用顶尖的开源AI了，真的是做到了技术的平权、普惠。
但是，好了，我要说但是了。
如果在明天早上，全中国所有的企业，包括你的同行、你的对手，都能花几块钱用上DeepSeek-V4，那企业原有的那点数字化优势，是不是瞬间就归零了？大家不又站在同一个起跑线了？
所以，这两天，我一直在思考一个问题，在未来AI平权的时代，我们到底该拿什么去构建护城河呢？
02
在企业的战略管理中，有一个大名鼎鼎的理论，叫“资源基础观（RBV）”，提出它的是著名学者杰伊·巴尼。
巴尼老爷子说，一家企业想要在市场上拥有持久的竞争优势，它手里攥着的资源必须同时满足四个条件：有价值、稀缺、难以模仿、不可替代。
过去这两年，很多老板被外面的草台班子忽悠，觉得公司买了个大模型账号，或者搞了个镜像AI，就是建立了护城河。
用巴尼的理论一照，简直是自欺欺人，通用大模型稀缺吗？难模仿吗？
只要肯花API调用费，谁都能拥有。
这些凡是用钱就能轻易买到的标准品，很难成为企业的护城河。
那么，在这个时代，到底什么东西是别人花多少钱都买不到、绝对无法模仿的？
其实，这个答案就是企业成立以来，那些你没留意的经验、数据跟直觉。
在单仁牛商的课程里，我们做了很多使用AI的规划，我也跟很多学员讲，今天用AI很简单，但用好AI有三个硬性条件。1、尽量用顶尖的AI，最好是付费的那种。
2、学会怎么去提问，带着你的思考跟方向去指引AI的回答，构建它的思维链，不是问一些低价值的问题。
3、也是核心部分，把你的数据喂给AI，你要让AI知道你是谁，干什么，现在遇到了什么情况，你才能得出一个符合你的独一无二的回答。
当然，我经常去全国各地走访企业，很多老板也跟我说：“单老师，我哪有什么大数据啊？我连客户谈单都是在微信里。”
其实，我们所说数据的概念没那么狭隘，它不只是我们那些成交的客户数据，还包括为了解决一个特殊的产品问题，那些废掉的设计草稿跟报废记录，还比如说销售留在微信、CRM系统里的客户交流、杀价的过程；还有你的供应商那些真实报价跟交付记录。（包括微信所有的聊天记录也可以通过工具导出来，可以留言问我们）
也就是说这些创业、经营中沉淀的资料，全中国只有你一家有，这就是企业独一无二的数字资产。
以前，这些数据是死的，因为它们极其庞大、杂乱无章，我们很难花几十万、上百万请个数据团队来一页页看。
但今天，DeepSeek-V4带来了100万token的低成本处理能力，并且，我相信，未来各个AI一定会越来越便宜，读取的数据越来越多。
我们可以分批去整理自己的数据，逐步盘活它，让AI去深度学习跟理解，分别针对不同领域给出回答。
所以，AI其实只是个廉价的发动机，我们的私有数据，才是真正昂贵的航空燃油，才能让AI发挥出飞机的价值，而不是拖拉机。
03
当然，讲到这里，我相信很多人已经热血沸腾，恨不得马上就把公司的数据、ERP系统给导出来，全复制到DeepSeek里。
但是，在唤醒沉睡数据的路上，有三个陷阱，如果不避开，AI还没帮你赚到钱，可能就先送你上断头台了。
第一、隐私安全。
你想让AI最懂你，成为你的隐形军师，你就得喂给它核心数据，但你敢把这些关乎企业生死存亡的命脉数据，通过API接口传到云端的大模型里吗？
万一数据被用于训练，那企业的底裤不就被人看光了？
所以，绝对不要把原始数据送上云端，我们需要给数据穿上防护服。
简单一点，就比如说你要让AI分析过去一年的客户购买趋势，就要在本地电脑上，用Excel把真实的客户名称全部替换成代号，把真实的成交金额统一乘以指定系数进行模糊处理。
把数据脱敏后，再喂给云端的AI去算逻辑、找规律，我们要的是大模型的推理脑子，但不能给它留下我们的家底子。
第二、买得起马，还要配的起鞍。
V4的算力费用确实很便宜，但大模型毕竟只是一个发动机，你想要把这台发动机装进公司的系统里，让它自动读懂各种数据，还要懂你，其实还需要专业的IT开发团队，或者找外部的技术公司去集成。
更别说本地化部署了，要完全驱动V4 Pro这个1.6万亿参数的巨兽，你需要购买大量的顶级算力显卡，这个费用可不低哦。
同时，V4解决超长上下文的难题，采用了混合注意力架构（CSA+HCA）。
什么意思呢？
它会对关键部分“精读”，对全文“泛读”，而不是均匀地给所有信息分配算力，并且，它只限于单次对话。
那么，我们就必须对数据要有预先的了解，要带着精准问题去定位，去设计好提问的逻辑跟框架。
这也是为什么很多企业买了API接口，最后只能让员工把它当聊天机器人去用的原因。
所以，我也跟很多企业讲，我们有自己的核心业务，不是来当软件厂厂长的，我们一方面需要需要懂得怎么用好AI，另一方面，就是借船出海，用今天已经优化好的垂直领域AI应用。
这是我认为未来一个非常有价值的领域，因为所有的AI大模型都很博学、聪明，它们的宽度很广，能服务所有人，但一旦进入到某个细分领域跟特定行业，它的专精深度就不够了。
就像我们在研发、训练文思子牙的时候，就把我们过去20年对营销的研究，包括营销大师的资料，以及我们对客户的实战经验这些私有数据做了处理，把底层的大模型规范到营销领域。
同时，我们还做好了各种环节的细分，按照应用的逻辑，把使用界面、提问框架模版、推理逻辑做了梳理，预留了企业自身存储的私有数据知识库。
现在，我们的开发团队也已经在测试DeepSeek-V4，看它在产品-卖点、内容分析-模仿总结，哪一个环节的表现更强，一旦确定就马上接入。
同时，我们还在不同环节，比如生图、视频、数字人集成今天最好的AI模型，预计在5月份，我们会有一个非常惊喜的迭代给大家。
这就是借船出海的逻辑，对于AI这匹骏马，我们不光要买得起马，也要配的起鞍，更要学会驯马，驾驭好它。
第三、避免AI的“胡说八道”跟“胡作非为”。
今天AI依然避免不了“幻觉”的问题，我们可能一不注意，AI就会胡说八道。
同样，V4这次也强调了自己拥有了Agent智能体能力。
但是，只要AI幻觉还存在，那么，你给AI执行权，胡说八道就可能变成胡作非为。
AI只有疯狂踩油门的能力，它目前极度缺乏踩刹车的觉悟。
这也是我们在单仁牛商课程里强调的，今天任何涉及到资金流出、对外报价、权限下放的动作，绝对不能完全交给AI智能体去自动执行。
我们对AI定义是企业顶级的参谋长，但绝对不是总指挥，我们要用AI的算力去深度推理，穷尽所有的可能性，但我们同样要相信自己的商业直觉跟判断能力，去承担最终的责任。
最后，我想DeepSeek-V4的到来，证明了这个时代的趋势跟主题就是AI，技术发展的车轮会无情碾压逆行的企业。
但是，当我们都能用上AI，都站在同一水平线的时候，我们的过去，就成了我们唯一的未来。
因为工具永远都会越来越廉价，只有我们跟企业一起经历过的痛苦跟沉淀，才是今天最昂贵的算法。
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责任编辑 | 罗英凡
图片均来源于AI
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