過年幾天，被DeepSeek徹底炸暈了

很多圈內(nèi)高人敏銳意識到

這就是一場巨大的變局

IT市場或?qū)⒂瓉碇匦孪磁?/span>

回到普通中小IT公司

面對變局，我們該怎么做

【先說結(jié)論】

↓

通過大模型底座控制生態(tài)入口

中小IT公司可能淪為“AI插件開發(fā)者”

說直白點(diǎn)就是

別學(xué)大廠燒錢訓(xùn)練大模型

“不要用你搬磚攢下的血汗錢

挑戰(zhàn)巨頭們躺賺的錢袋子”

沒有哪吒的命，卻得了哪吒的病

合理的生存之計是

↓

要不然直接調(diào)用

低成本接入大廠的大模型能力

要不然通過云服務(wù)+開源模型

聚焦1-2個細(xì)分垂直賽道

開發(fā)領(lǐng)域?qū)�屬大模型�?yīng)用

當(dāng)然你也可以不信邪

學(xué)習(xí)DeepSeek不走尋常路

十年量化無人問，一朝DS天下知

悶聲鼓搗一個大的

對于產(chǎn)品

現(xiàn)在客戶要的不是功能，是智商

產(chǎn)品的設(shè)計思路一定是

從功能導(dǎo)向→智能導(dǎo)向

堆功能堆指標(biāo)是底限，堆智能才是上限

無論是硬件還是軟件公司，殊途同歸

賣硬件→賣智能，賣軟件→賣智能

雖然AI巨頭都推出了

N個【行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化AI解決方案】

以近乎成本價搶占市場

但是，中國客戶還是喜歡”定制化“

有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，60%以上的行業(yè)需求

比如，現(xiàn)在做企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)

需要觸碰企業(yè)長年積累的數(shù)據(jù)

客戶有很強(qiáng)意識👉🏻這是核心資產(chǎn)

所以開發(fā)時，就要求定制化+本地化

只有定制化，才能構(gòu)建數(shù)據(jù)護(hù)城河

只有定制化，客戶對數(shù)據(jù)隱私才放心

....

也許這不是真理，但卻是剛需

總之，客戶定制化理由千千萬萬

這就是機(jī)會

聚焦“AI+垂直場景”

做深行業(yè)Know-How

避免與通用大模型正面競爭

中等公司

構(gòu)建“私有化模型+數(shù)據(jù)閉環(huán)”

用AI改造現(xiàn)有產(chǎn)品和客戶場景

對于已經(jīng)穩(wěn)定的客戶和產(chǎn)品

應(yīng)當(dāng)積極引入 AI 技術(shù)進(jìn)行升級改造

增量市場：探索AI原生需求

要善于挖掘客戶對AI的新需求

并及時滿足，搶占市場先機(jī)

此過程中，有兩點(diǎn)需要注意

敏捷性 > 規(guī)模

快速試錯、小步快跑的模式

場景落地 > 技術(shù)炫技

能解決具體業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的“60分AI方案”

必須重構(gòu)開發(fā)流程

建立“AI+人工”混合開發(fā)模式

開發(fā)流程需和AI工具鏈深度集成

開發(fā)不要過重，采用輕量化技術(shù)路線

2、對于部署和運(yùn)維團(tuán)隊

同樣建立“AI+人工”混合運(yùn)維模式

智能運(yùn)維手段（故障預(yù)測、根因分析）將成標(biāo)配

同時內(nèi)部要刻意培養(yǎng)AI-Aware工程師

未來技術(shù)人員的篩選條件

可能不再是年齡、學(xué)歷、工作經(jīng)驗

而是你有沒有“AI Awareness”

能活好的普通IT公司

不一定是技術(shù)最強(qiáng)的

而是最會借力AI的公司

用老炮經(jīng)驗+客戶積累+AI工具

做巨頭看不上的“小而美”生意