2月24日★★，DeepSeek正式启动“开源周”，计划连续5天每天开源一个项目。其开源周的第一个项目为FlashMLA★★，可以理解为专门为高性能显卡（Hopper GPU）设计的“AI加速工具”。例如，当AI同时处理长句子和短句子时，FlashMLA能动态调整资源分配，避免浪费算力★★★。

　　未来已来，不进则退★★，保险业熊熊燃起的AI信念，需要更多的学习支撑，也需要更多的实践磨炼。为此，『慧保天下』特准备此专题，汇总当前对于DeepSeek最前沿、最深度的研究，以供保险业界人士进一步深度学习。

　　和AI打交道的核心关键在于★“沟通★★★”★。与AI沟通，提示词就是你的“表达能力★”。就像学习一门新语言，这种能力需要不断练习才能提升。DeepSeek像一个擅长思考的伙伴，简单清晰的表达方式效果更好★★★。

　　润米咨询创始人刘润发问：DeepSeek这把火★★★，为何烧疼了硅谷★？他在文章中用游戏科学的创始人冯骥的话来回答——因为这是一个★★★“国运级”的机会。他表示AI不是一项普通的技术，而是一门能改变几乎所有其他技术的技术。能率先实现通用人工智能（AGI）的国家，也许就能率先解决材料科学问题（武器更先进），率先解决蛋白质问题（医疗更先进），率先解决可控核聚变问题（能源更先进），以及其他很多问题。

　　《三联生活周刊》在文章里表示★★：DeepSeek横空出世★，最大的冲击力不仅在于迅速对全球AI产业带来了颠覆性效应★★，更重要的是，对于中国经济也极具战略性意义。从产业层面来看★★★，DeepSeek将来如果能够做大做强，最终将会逐渐采用更多的国产芯片，降低产业链风险，在DeepSeek的带动之下，国产芯片就有希望逐渐从中低端走向高端，最终摆脱对美国芯片的依赖。而从更高的层面来看，DeepSeek还让人看到了中国经济向高科技转型升级的希望所在。

　　有人说这是一种新型的作秀，乘着DeepSeek的热度，秀一把存在感，但也有很多人表示反对，科技的基因早已在保险业埋下种子，并不断向上生长，从优化某个节点★★★，到改良某个流程★，再到完善商业模式，不断走向深入，即便是对于AI技术的研究和应用也已经持续多年，而DeepSeek的爆发更像强心针、催化剂，进一步坚定了人们对于★★“科技”“AI★★★”等的信念，更深层的，则是人们对于中国科技创新能力提升，乃至未来社会经济发展向好的信心。

　　为便于更多读者现场观摩★，此次“从 DeepSeek 到行业级解决方案——AI+保险专题研讨会★★”，还将开放几十个旁听席位，有意参与者，可扫描慧保天下微信公众号文章《汇总全网热门观点读懂DeepSeek，聚议“AI+保险”★★，这里有一场行业专题学习讨论会》内文二维码进行报名，审核通过后，我们将发送邀请函邀请参会。

　　这种判断主要源于GPT-o1这一技术范式的出现，如果该技术不断发展成熟★★★，能在不同的垂直领域里面跑通，他觉得国内的Agent业务能在近两年快速发展起来，未来的AI应用都会是“造人”，程序员★★★，律师、老师、医生，甚至男女朋友★，都可以用AI取代★★。

　　根据中信证券、中信建投等多家券商研报，DeepSeek-R1的推理能力已接近OpenAI的o1模型，在数学、编程等领域的测试表现与o1处于同一水平。

　　中信证券研报表明，DeepSeek通过技术突破和生态开放，有望带动国内AI全产业的快速发展★★★，其低成本★★、高性能、开源的特性正在改变全球AI产业链格局，推动中国从“算力追随者”向“生态主导者★”转型★★。华为昇腾云★、腾讯云★、阿里云、百度智能云等CSP厂商都陆续地在其云服务平台上线了DeepSeek的大模型，华为昇腾、海光信息、天数智芯等AI算力芯片厂商也均适配DeepSeek★★，看好DeepSeek对于国内AI产业链发展的拉动。

　　中信证券在研报中提到★，传统金融机构拥抱AI变革成为必选项，预计在降本增效、风险控制、客户服务等方面可能较快取得成效★，而商业模式创新尚需观察★★。对保险而言，Deepseek有利于重运营的财产险和健康险板块实现降本增效，而重销售的寿险板块影响预计相对有限。

　　天使投资人、资深人工智能专家郭涛表示★，越来越多AI企业选择开源★★★，一方面将促使各企业更加注重打造差异化的生态体系，围绕开源模型衍生出不同的服务、插件、工具等产品；另一方面，为了在生态竞争中胜出，企业会联合起来制定统一的接口规范、数据格式等标准，提高整个行业的协同效率和兼容性。

　　英诺天使基金合伙人王晟认为，过去AI应用大多以软件形式出现★，操作单个工具，今年会从工具走向代理，是“一堆人”。

　　浙商证券在研究报告中指出★★★，DeepSeek-V3的训练成本仅为约557.6万美元，而GPT-4等模型的训练成本则高达数亿美元。DeepSeek API服务定价远低于OpenAI，以输出为例，每百万输出tokens 16元（约2★.2美元），GPT - o1每百万输出tokens 60美元★★★。

　　对于人工智能擅长解决重复性问题，能不能识别出新的科学问题★，或者发现反常现象★，甚至提出创新想法的问题★★★，北京邮电大学信息与通信工程学院教授★★、科学探索奖得主王光宇表示：“生成式AI的出现与我们过去做的优化工作有很大不同。生成式AI的核心在于“生成★”★，它能够提出大量新的假设和方案★，从而拓展科研的问题空间和解空间★★。然而另外一方面值得警惕的是AI带来创造力方面的风险★★，目前AI的训练大多是基于已有数据的拟合，而在其训练数据中往往会最小化异常值。但很多时候，人类科学发现正是通过对异常值的关注来取得突破的★。”

　　当硅谷还在教用户如何驯化AI时，DeepSeek正在做一件更伟大的事：教会AI理解人的思维。

　　中信建投证券认为★★，DeepSeek的开源生态有望推动AI产业的发展★★★，类似于安卓及iOS份额变化，为产业链带来更多红利★★★。DeepSeek-R1作为开源模型性能接近头部闭源模型o1，一定程度上已经反映了AI平权★。同时★★，R1使小模型具备推理能力成为可能，更低的成本将更有利于开发者探索AI的实际落地★。

　　“AI是否会取代人类”在人工智能兴起之初就一直被广泛讨论，对于这个问题★★★，在此次DeepSeek的爆火之后又引起一轮分析，综合多家券商的观点得出★，DeepSeek虽在数据处理和规则执行上表现优异，但面对需要创造力、情感交流及复杂情境判断的领域（如艺术创作、医疗关怀★★、个性化教育），人类仍具不可替代性。

　　在专题研讨会的讨论环节★★，还有会十几位来自保险集团公司、财险公司★★★、寿险公司★★★、保险资管公司、保险科技平台★★★、技术厂商、第三方咨询公司等单位的高管★★、专家等，围绕AI大模型进化所带来的新机遇，及其对保险业当下以及未来的影响，进行深入研讨。

　　北京通用人工智能研究院院长、北京⼤学智能学院院长、北京大学人工智能研究院院长清华⼤学基础科学讲席教授朱松纯表示，在当前通用人工智能（AGI）发展进程中★，西方主导的”大数据+大算力+大模型”的模式被认为是唯一正确的发展路径★★。直到最近中国本土的大模型deepseek的出现才打破了这一根深蒂固的思维定式。

　　浙商证券更是在发布的深度研究报告《浙商证券大模型行业专题报告：一文读懂DeepSeek》中指出，DeepSeek是搅动全球模型市场的一条★★★“鲶鱼”★★★，带来性能、价格★、开源三重冲击★。

　　中小保险机构人力和技术资源相对有限★，相比较其他AI工具，DeepSeek模型性价比较高★★，再加上开源策略，可以让使用者利用更先进的AI技术，在数据驱动市场中更具竞争力★★★。

　　民生证券研报表示，DeepSeek的出现让AI算力回归平价，海量算力的重新定价将重塑云厂商市场格局★。像DeepSeek这样高效、开源的大语言模型的出现，AI算力的需求和应用正在发生显著变化。DeepSeek通过模型压缩和蒸馏技术、优化算法和计算路径和硬件与软件的协同优化，显著降低了大模型的训练成本★★，同时为大模型在边缘设备及端侧的高效部署提供了有力支撑。技术进步带来的AI算力的平价化不仅仅利好传统的AI算力供应商大厂，也会扩展到非传统大型云厂商★。

　　非常推荐这个简单但超级实用的★★“四步提问法”：背景+任务+要求+补充★★★。此外★★★，现阶段AI由于上下文，模型能力等问题★★，其实在处理复杂任务的时候时常会出现“偷懒”情况★★★，需要我们帮AI拆解任务★。不要指望AI能一次性完成你想要的内容，需要通过继续提问的方式让它优化内容★，直到符合我们的要求★★★。

　　AI技术的快速迭代与广泛应用，促进保险业升级转型的同时也对行业产生了冲击，首当其冲的就是“失业焦虑★★★”。

　　例如华西证券的报告表明，虽然DeepSeek提升了工作效率，节省了人工，但不可否认★★★，证券行业中部分岗位的工作模式和价值链将受到显著冲击，可能一些岗位面临着较高的替代和转型的风险。需要注意的是，尽管DeepSeek在多数场景中表现优异，但其对金融市场复杂动态的解读仍存在局限性。

　　大学教育的重点不是教给我们具体的知识，更多是进行通用技能的训练，提升人的品位★★★，培养思维的深度★★，进行更深入的思考★。这些东西还是挺重要的，这也是目前我们能和AI抗衡的人类的真正价值所在。

　　在券商看好的AI相关下游领域发展势头正盛、技术落地不断推进的背景下，AI技术在金融保险行业也开始崭露头角，开启新的应用篇章。

　　突破西方主导的叙事框架，建立思想自主的发展道路，是中国AGI发展的关键。发展中国特色的AGI道路需要强大的文化自信。这种自信体现在深入挖掘中华传统文化中的科学智慧★★，推动古今中西的深度对话与融合★★★，构建具有中国特色的技术评价体系★★★。通过这种方式，中国能够在AGI发展中提供独特的价值主张：不是简单追求技术领先，而是致力于构建一个更富人文关怀、更具普世价值的智能文明范式。

　　专题研讨会主题设置演讲环节，麦肯锡全球董事合伙人，在云计算及AI行业有着20年工作经验的人工智能应用公司高管★★，阿里云资深专家，以及保险业最早布局人工智能大模型的险企之一、阳光保险集团旗下阳光数科的资深专家等★★★，将在这一环节进行分享★★★，围绕DeepSeek本身的底层逻辑★、技术特征★、社会影响，以及AI行业发展趋势等，展开深入分析。

　　同时，『慧保天下』还将于3月2日（周日）上午在北京举行题为“从 DeepSeek 到行业级解决方案”的AI+保险专题研讨会，围绕 DeepSeek 及接下来可能的垂类应用展开专场学习讨论★。

　　DeepSeek代表了AI的未来方向——更懂人话★★，更会思考★。你不需要学习它的语言，它在学习理解你的语言。这意味着AI的使用门槛正在快速降低。未来★，我们不需要背诵提示词模板★、学习特定的指令，研究各种参数★★★。只需要，说清楚你要什么，告诉它具体场景，说人话。因为DeepSeek干掉了2023年以来AI最反人类的设定——让人类学习机器语言（提示词）。

　　《DeepSeek全球爆火“掀翻”美股，会是改变中国经济的国之重器吗？》

　　中信建投证券则指出，DeepSeek-R1性能已基本达到OpenAI-o1水平★★，较o3模型基准测试表现仍有不小差距，随着DeepSeek在MoE架构★★、强化学习等技术上进一步迭代，推理模型性能表现有望持续增长。

　　华西证券分析称★★★，DeepSeek的成功有望改变现有AI产业格局，包括中国在全球AI产业的竞争形态，以及大模型开源与闭源的竞争形态。DeepSeek低成本模型有望引领AI产业★★★“新路径★★★”：开源+MOE。开源重构AI生态★★★，与闭源共同繁荣下游。

　　人保、国寿、平安、新华、太平★★、信美相互、慧择……本地化部署DeepSeek，或深度应用DeepSeek，甚至开始用DeepSeek提供保险咨询服务的保险机构名单越来越长，大有保险业All In DeepSeek的趋势。

　　不过，他也表示相信随着研究的不断深入，未来能避免同质化研究问题等，同时人机协作会更加紧密，能够更好地解决这个问题，让AI真正成为推动科学发现的重要工具。

　　银河证券指出，随着AI应用持续普及，AI产业发展和生态构建将进一步完整，投资者对AI应用端的关注度有望不断提升。当前DeepSeek通过其低成本、高性能和开源策略，正在重塑多个行业的竞争格局★★。在金融领域，风险控制上，AI深度分析客户信用历史与行为数据★★，帮助金融机构识别潜在风险；投资决策方面，AI挖掘市场数据为投资者提供更精准建议★★；同时，智能客服助手等技术可提供 24 小时在线智能化服务，提升客户体验并降低运营成本。

　　2月19日，慧择宣布APP平台全面焕新★，消费者可在慧择各个官方平台首页同时体验到满血版DeepSeek R1提供的保险咨询服务★。2月12日★★★，新华保险官宣在“新华e家”App成功接入DeepSeek R1★★、V3两款模型产品★★★，成为国内首个公开宣布部署DeepSeek的保险公司。据不完全统计，目前业内已有包括新华保险、人保财险、水滴公司★、众安信科、北大方正人寿★、平安好医生等多家机构接入DeepSeek。

　　对于那些重复性强、规则明确的任务，如基础数据分析★、报告生成等，确实存在被自动化工具替代的可能性★。然而，对于需要深厚行业经验★★★、敏锐市场洞察力以及创新思维的工作，则难以完全由机器代替。因此★★★，与其说是替代，不如说是一种转型——促使员工向更高附加值的角色转变★★。

　　不少保险代理人表示★★，虽然DeepSeek不可能取代保险代理人★★，但也将逼迫业务升级转型★，在AI大模型加持下，保险销售人员角色将演变成顾问型专家，同时倒逼保险从业人员提升业务把控能力和线下服务★。借助DeepSeek等人工智能工具★★，不仅能够优化内部业务流程★★★、提高工作效率，还能通过构建专业知识库★，实现精准风控和个性化客户服务，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。

　　华泰证券指出，这次DeepSeek通过开源接近最先进的闭源的高性能模型，可能降低AI技术的使用门槛★。开源模式带来边际成本持续下降的技术红利，为AI技术的真正普及奠定了基础。此外，DeepSeek的做法也可能推动其它AI公司重新思考其商业模式。

　　北京大学国家发展研究院教授张丹丹表示，容易被替代的是白领的工作，包括财务★★、销售、程序员、律师等。不太可能被影响到的是一些蓝领的工作，比如家政服务人员★、操作工、物流运输人员等。从这个结果可以看出，ChatGPT对脑力劳动者的替代程度更高★，对蓝领、体力劳动者的替代程度更低，这是我们从职业层面的主要发现。

　　《中国青年报》表示，DeepSeek的横空出世及开源策略正在牵动大模型赛道的分化★★，以及各国不同的AI发展路径之争。在DeepSeek的带动下，越来越多的AI厂商开始拥抱开源。

　　众多券商研报深入分析后发现，DeepSeek 能够在全球范围内迅速走红，主要得益于其 ★“强能力、低成本” 的显著特点，超高的性价比让它在竞争激烈的AI市场中脱颖而出★。

　　《这才是DeepSeek的正确使用方式！你还在用GPT那套就废了，春节前最后预警》返回搜狐，查看更多

　　中信证券在研报中指出，DeepSeek-R1的推理能力对标OpenAI o1，性价比优势突出。参考DeepSeek官方发布的论文★，DeepSeek-R1作为开源强化学习大模型，在数学★★★、编程、复杂问题解决等领域体现强大推理能力，整体来看★★★，模型的推理能力与OpenAI o1相当★★★。

　　华泰证券指出，DeepSeek主要创新是通过在预训练阶段加入强化学习★★★，DeepSeek V3训练成本相当于Llama3系列的7%，对当前世代AI大模型的降本做出了重要贡献，有望降低现有模型的训练和推理成本。据DeepSeek V3技术报告★★★，V3模型的训练总计只需要278.8万 GPU小时，相当于在2048卡的H800GPU集群上训练约2个月，合计成本约557.6百万美金，相较而言★，Llama 3系列模型的计算预算则多达3930万H100 GPU小时，DeepSeek训练成本约相当于Llama 3系列模型的7%。

　　最重要的秘密是扔掉你的提示词模板，DeepSeek不需要你写★“专业提示词”★★，它需要的是真实场景和具体需求，通用公式：我要xx★★，要给xx用★，希望达到xx效果，但担心xx问题...