47% ⚫ 转型路径：建立“人机协作绩效评估体系”，重构岗位价值标准 ③认知依赖 ⚫ 思维退化：调查显示过度依赖 AI 导致 25%用户独立思考能力下降 ⚫ 应对策略：中小学增设“批判性使用 AI”课程，培养元认知能力 5.未来展望：AI 原生时代的生存法则 DeepSeek 预示的不仅是工具革新，更是认知革命的序幕： ①能力坐标系重构 核心能力：

理算 力门槛。 此前 ，拥有 671B 参数的 MoE 架构大模型 DeepSeek-R1 在推理时困难重重。 推理服务 器常因高 负荷宕机 ， 专属版云服务器按 GPU 小时计费的高昂成本让中小团队无力承担 ， 而市面上的 “本地部署” 方案多为参数量大幅缩水的蒸馏版 ，在本地小规模硬件上运行满血版 DeepSeek-R1 被认 为几乎不可能 n 此次 KTransformers 项目更新带来重大突破 它不仅需要强大的大语言模型支持 ，还需要构建复杂的智能规划和决策系统 ，以及与各种 工具和系统的集成。此外 ， AI Agent 还需要不断地进行训练和优化 ， 以提高其智能水平和适应性。 因此 ，对于一些中小企业来说 ， A I Agent 的部署成本可能较高 ，但对于大型企业和对智能化要求较高的企业来说 ， AI Agent 带来的价值可能远超其成本 6. 基于大模型的智能 体 n RAG

设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多

应用场景，工业大模型基于真实缺陷图生成仿真缺陷 图的能力，目前在准确性方面依然有待提升。 第五，成本和技术问题。 工业 AI 技术尤其是工业大模型的部署，要面对高昂的 训练成本和技术壁垒，这往往令中小企业望而却步。 工业大模型的应用不仅需要大量的资金投入，还需要 专业的人才支持。包括技术研发、算力资源投入、数 据采集与标注，以及市场推广与商业化扩展等方面都 需要专业的人才进行操作和管理。在技术壁垒方面， (SLA)，同时提供开放标准、高性能、RAS 功能，并根据需要支持其他加速器。由于 配备了增强的内核、更大的内存带宽和强大的矩阵引擎，采用性能核的英特尔® 至强® 6 处理器可提供充足的算力，以支持 中小规模生成式人工智能模型的推理、微调和检索增强生成 (RAG) 用例。此外，针对英特尔® 至强® 处理器的优化已集成到 TensorFlow* 和 PyTorch* 等在内的流行深度学习框架的主流发行版。