DeepSeek 模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 2020 ■ 万亿大模型预训练系统成本估计 ■ 条件：计算量 C≈ 6 * N * D ≈1.5*1 025 ■ 最低时间、成本估计 ■ 单 H800(25 万 ):1.5*1010 秒 (174000 天 ) ■ 1000 张 H800(2.5 亿 ):1 .5*107 秒 (174 天 ) 算力 ( 每秒 ) 显存 运力 生态 政策风险 成本 华为 910B 320T=3.2*101 2*101 4 32GB 240 GB/s 较好 无 12 万 英伟达 H800 1000T=1015 80GB 900 GB/s 好 有 25 万 人工智能计算平台成本估计 算力 存力 运力 ■ 大模型扩展规律 ( 资本非常喜欢确定性故事 ) ■ 算力：算力越大 (X 轴 ), 模型效果越好 (Test Loss 小 ) ■ 数据集：数据集越大 (x 轴 ), 模型效果越好

2 预算编制与审核..................................................................................29 3.3 成本控制与分析..................................................................................30 3.4 招投标管理 45 5.1 自动化预算编制流程..........................................................................47 5.2 成本预测与估算..................................................................................48 5.3 预算审核与优化 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用...............................................53 6.1 实时成本监控......................................................................................55 6.2 成本偏差分析............

.................. 35 5.4 工程项目智慧成本测算.................................................................................................................. 37 5.4.1 智慧成本测算概述............................. ................................................................................... 37 5.4.2 智慧成本测算实现................................................................................................. 41 III 第 1 章 DeepSeek 赋能工程审计 DeepSeek 凭借其强大的推理能力以及对中文的深度理解与优化，成为 AI 领 域自主可控的新一代人工智能大模型。尤其是其高效能与低成本的特点，极大地 降低了本地化部署和应用的门槛，这就为提升工程审计效率，创新工程审计方 式 创造了条件。DeepSeek 强大的学习和推理功能，可以为工程审计的多个领 域带 来显著的效率提升。DeepSeek

决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率和质量的关键。数字化造价体系不仅可以帮助建筑企业 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨 在提出一种可行的构建和实施路径，以指导建筑工程领域的从 显。随着社会和科技的不断发展，建筑工程的规模和复杂性也 在不断增加，这使得传统的造价管理方法逐渐显得滞后和不足 以应对挑战。因此，建立数字化造价体系成为迫切的需求，这 一体系通过引入信息技术和数据分析，为建筑工程的成本估 算、预测和控制提供了全新的途径和工具。 数字化造价体系可以大大提高建筑工程的效率。传统的造 价管理方法依赖于单机计算和纸质归档，容易出现信息延误和 “数据孤岛”。而数字化造价体系能够实现自动化的数据处理 报告，从而更好地指导工程的实施和监控。数字化造价体系有 助于提高成本估算的准确性。在建筑工程中，准确的成本估算 对于项目的成功至关重要。传统方法常常依赖于收集的有限项 目数据和个体的经验积累，容易产生偏差。而数字化造价体系 可以基于大数据和历史项目的经验，进行更为精确的成本估 算。它可以考虑各种因素，如材料价格、劳动力成本、地区差 异等，使估算更具参考价值，有助于项目的合理预算和资源分

在化工行业应用更多向着拓品、降本两个维度发力。拓品可以通过缩短研发时间，落地工艺设 计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间，或优化结果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化， 模拟改造等维度支撑成本改善。 化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇。①影响越大的方向，落地速度越快，技术研发的变革或将是主“战场”； ②领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求，有望成为 AI 智能化的先期参与者，尤其是大型央国企；③具有较 智能化的先期参与者，尤其是大型央国企；③具有较 高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。 国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过 20 多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域，通过 AI 智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和

.....................................................................................19 2.1.2 人工审核成本高.................................................................................................. 174 11. 成本效益分析....................................................................................................................................................................177 11.1 实施成本估算...... .....179 11.1.1 硬件与软件成本......................................................................................................................................181 11.1.2 人力与培训成本.......................

概念，而是深度融入核心业务流程、推动企 业效率变革的“生产力工具”。 运营与业务流程 • 齐心集团将AI接入财务结算对账系统， 对账准确率达96%，降低了核验人工成 本，以及漏检导致的流程反复成本； • 密尔克卫利用AI技术搭建自动计费系统， 自动化无缝衔接从报价到账单生成全流 程； • 震坤行将AI推品大脑、AI行家助手等智 能体与产品选型推荐、销售转化等场景 结合，客服人均处理订单行数同比提升 在寻源与匹配方面，齐心集团通过AI实 现商品自动去重，匹配准确率最高达 97%； • 在物流履约方面，卓尔智联旗下化塑汇 的TMS/WMS系统将物流流程端到端可 视化管控； • 密尔克卫的4PL系统可自动化调度运力、 分析成本； • 震坤行通过接入AI物料管家等智能体， 将过仓履约费率同比下降约18%； • 在库存管理方面，汇通达的会员门店在 使用AI工具后，库存周转缩短了15-20%。 数据分析与决策支持 • 强化智能算力与行业模型供给 • 算力基建：工信部《算力互联互通行动计划》构建全国一体化算力网络；上海临港新片区对算力 租赁支出最高补贴50%（单项目不超1000万元） • 大模型支持：北京对达到国际领先水平的大模型算力成本支持最高3000万元；杭州计划培育2个 国际一流基础大模型、25个垂直应用大模型 • 行业模型：广东每年支持不超过10个工业领域大模型应用标杆案例，每个最高800万元奖励 应用侧融合 推动AI与实体经济深度融合

1 项目延误..................................................................................110 5.2.2 成本超支..................................................................................112 5.3 运营风险.. ....................................148 7.1 成本分析...........................................................................................150 7.1.1 开发成本............................................. .....................................152 7.1.2 运维成本..................................................................................154 7.2 收益预测.....................................................

..........................................................................................102 13. 成本与收益分析.............................................................................................. .......................................................................................106 13.2 运营成本分析................................................................................................. 配系统可以根据员工的技能和工作负荷，自动分配任务，确保资源 的合理利用。 在市场营销方面，AI 智能体可以通过大数据分析和用户行为预 测，帮助企业制定精准的营销策略。这不仅能够提高市场活动的效 果，还能减少营销成本。例如，AI 驱动的推荐系统可以根据用户的 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够帮助企业应对复杂多变的商业环境，还能通过智能化和

..................................69 8. 成本与预算.................................................................................................71 8.1 硬件与材料成本.......................................... ....................................73 8.2 软件开发成本......................................................................................75 8.3 人工与运营成本................................................. 9.3.1 项目进度风险.............................................................................94 9.3.2 成本超支风险.............................................................................96 10. 项目进度与里程碑..