2025年新年期間DeepSeek爆紅，讓很多投資人與企業家發現在企業內要導入AI也慢慢變得可行且成本似乎有更下降的趨勢。
過去幾年的歷史，AI的使用在大家的生活情境中最先發生的是語言翻譯、還不是很自駕的第一到三級自駕車、ChatGPT等。Google Deepmind也類似自駕車分人工智慧等級一般定義了AGI五個等級以確保方便性的溝通，節省篇幅這邊僅簡述等級二以下的部分。
AI顛覆人類工作型態的趨勢已經快要到了轉捩點
其實，DeepSeek是透過現行通用人工智慧AGI（artificial general intelligence）模型以蒸餾（Distillation）方式達到相當於高一等專一領域當中的狹義人工智慧ANI（Artificial narrow intelligence），或可稱單一目標導向型的人工智慧。
且不論資訊專家們論戰是否開源、具體執行方式以及成本等，但是大家在商業與創新上有共識的應該是AI代理（Agentic AI）在企業應用上的可能性大幅增加，不論是成本的降低或是滲透性。以目前大家可以看到數據可以發現DeepSeek在特定目標導向領域中包含寫程式、量化推論、科學知識推論等勝過OpenAI這樣的通用模型，相當Deepseel可以利用達到level 1的AGI利用蒸餾方式去達成level 2的ANI。
而所謂的level 2已經是相當於贏過半數有技能成年人的水平。大家可以看到AI顛覆人類工作型態的趨勢已經快要到了轉捩點。
不過沒有一家企業能自己建立這樣的模型與資料來源，就像大家最後還是得使用各大企業的大語言模型來當作底層架構，或是為了避免機密洩漏而利用內部資訊進行某些推論微服務不論硬體在雲端或是客戶端。
但是這些能否成功除了推論模型等建立的能力還得建立在數據來源的能力。因此可以看到泛用於跨企業的應用應該會以SaaS模式遍地開花，例如基本合約審閱、文件校稿翻譯等AI代理人，但是反之涉及機密或專用型的AI服務可能就會以專用雲端或在地進行AI佈署。
可以想像到企業能選擇各種預訓練開源模型，依照自己企業的實際需求決定後續的微調，這其中包括訓練、客製化與檢索增強生成（RAG）、防護、資料管理與模型預訓練等。
AI與高品質資料將顛覆新創投資模式
在投資專業部分也是如此，新創投資領域或是企業投資新領域過去需要依靠非常強的投資專業經理人做分析，需要十八般武藝樣樣精通，不論從財務分析、市場競爭資訊、技術的專業都得要有遠超過90%有技能的成年人才能擔此重任，而高品質的資料是真正最有價值的核心加上AI模型會顛覆這一切，懂得利用外部投資平台已經完成取得資料、預訓練、資料管理、AI分析後才利用企業內的領域專家做最後決定的才會是投資圈的最後贏家。
當然，如果企業還懂得與這樣的平台針對各事業群的需求進行客製化，例如企業本身是否具有研發綜效、是否有增加企業本身業務推廣綜效等客製化AI佈署，那麼企業一定是超前佈署也必能贏得長期的科技與團隊能力優勢，可以想像企業利用一個外部平台客製化一個自己的新創投資AI代理人或助理。
至於各國為什麼禁用DeepSeek就是擔心高品質的資料流出境外，企業也是相同，如非屬公司機敏資料但有綜效者就會利用SaaS模式委由外部單位辦理，但機敏項目還是得自行佈署AI才能跟上競爭。