针对企业在部署大模型后却难以应用的问题，周鸿祎指出，“单点突破”是关键，企业在内部应用大模型时，应以业务为主导，通过解决具体业务场景中的问题来实现单点突破，进而逐步推广到其他业务领域，他认为，企业在应用大模型时不必过于追求大而全，而应注重实际应用效果和业务价值。
4月10日，“2025中国移动云智算大会”在苏州召开。《每日经济新闻》记者在现场参会时注意到，大模型仍是今年大会的热议主题。360集团创始人周鸿祎还在主论坛上提出，在DeepSeek掀起的部署浪潮下，不少企业都部署了大模型，但有个现实问题：不会用。
在此背景下，周鸿祎提出，企业在落地AI（人工智能）相关的部署前应先“对齐价值观”，确定后才能“敏捷迭代，小步快跑”。另外，在模型选择上建议“单点突破”，一个模型只干一件事，不追求宏大叙事，不追求全能。
此外，周鸿祎还提出了几点建议：人人都会用AI是政企使用AI转型的“群众基础”；私有化部署可避免企业数据泄露问题；大模型在企业内部应用一定是业务主导；大模型不能取代政企原有的IT系统；企业数字化水平越高，AI越能加速数转智改。
图片来源：每经记者 杨卉 摄
不要追求一个大模型解决所有问题
“在座的各位春节期间都见证了DeepSeek一周用户破亿的热烈景象，很多企业家朋友在企业内部也部署了DeepSeek，希望能给业务带来提升。但最近不少企业家朋友跟我说，虽然部署了，却不知道怎么和业务挂钩。”周鸿祎称。
面对此种情况，周鸿祎就“企业如何用好大模型”提出建议。在他看来，企业部署大模型和使用AI的目的很清晰：提升产品/服务能力和价值、提升品牌/组织影响力和客户满意度、降低现有业务成本、增加现有业务收入、孵化新的业务/创造新收入来源。不过，周鸿祎也直言，虽然不能低估大模型的未来潜力，但也不要高估大模型现在的能力。
“现在大模型本身也处在探索和发展阶段，企业没有办法制定特别复杂、完整的AI战略。所以最重要的思想是不要追求一个大模型解决所有的问题，而是挑选垂直应用的场景，甚至是一个大模型解决一个垂直场景的问题。”周鸿祎称。此外，周鸿祎还提及，企业需要培养员工的“AI素养”，全员参与，从上到下形成AI文化，鼓励一线员工熟练使用AI。
从技术路径上看，周鸿祎建议企业选择基座大模型，首选是可私有化部署的开源模型。在他看来，闭源云端通用大模型存在“水土不服”的情况，如不能本地部署、缺少政企内部知识、存在泄密风险、规模庞大无法定制、成本高昂等。
而DeepSeek-R1这类开源模型除了能实现私有化部署，还能做到定制及剪裁，更为关键的是几乎免费，成本极低。除了DeepSeek，周鸿祎还表示，蒸馏小参数模型也可做基座模型，且一套组织中可以有多个基座大模型，如文字大模型、推理大模型、编码大模型、视觉大模型、声音处理大模型等，不同的能力由不同的基座模型来实现。
打造分布式算力，以推理算力为主
基座模型选好以后，就需要规划算力网络。
周鸿祎直言，大型企业可以使用专有云算力，也可以自建算力中心，还可以购买。而中小型企业则可尝试使用公有云服务，或用一般配置的电脑部署7B、14B的小参数模型。至于算力类型，企业一开始不需要配备训练算力，主要是推理算力。
应用方面，周鸿祎提出，企业应先判断AI能否介入，再寻求最大收益。“对上服务领导，对下助力员工。把公司内部的流程仔细地拆解，拆解为多个垂直场景，然后找出各个场景中有什么堵点、卡点，大模型是否有能力解决。准备做好之后，还要建设‘四大支柱’。”周鸿祎说。
具体来看，周鸿祎提到的“四大支柱”分别是：“打造知识库”“构建智能体”“打造垂直大模型”“打造企业专用能力和工具”。其中，构建智能体（Agent）相当于让大模型有了“手”和“脚”，能使用工具。
周鸿祎说：“为什么今年智能体比大模型还要热闹？因为企业需要大模型有‘手’和‘脚’，能做具体的任务。但要想打造通用的智能体难度是很大的，企业更应该（考虑）如何打造针对垂直业务的专业智能体。”
周鸿祎指出，目前市面上的智能体所提供的都是通用的“泛能力”，而企业在使用智能体时还需将内部的业务系统也转化成“工具”，让智能体能够调用，从而参与内部的业务和流程。他强调，没有智能体，大模型只能做单步工作，一旦要处理核心业务，担任关键岗位，还需分解执行复杂流程。最后，周鸿祎还提出了几点建议：大模型在企业内部应用一定是业务主导；大模型不能取代政企原有的IT系统；企业数字化水平越高，AI越能加速数转智改。
封面图片来源：每经记者 杨卉 摄
