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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：中高层管理人员、业务部门负责人、创业者/投资人、IT负责人等
授课形式：内训
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，OpenAI的ChatGPT长期占据全球AI市场的主导地位。然而，2025年1月，中国AI公司DeepSeek凭借开源、低成本、高性能的创新大模型，仅用两周时间便超越ChatGPT，登顶AI应用榜单。这一事件不仅撼动了AI产业格局，更引发全球科技企业、资本市场和政策制定者的广泛关注。
DeepSeek的崛起不仅挑战了OpenAI的霸权，还对英伟达等AI产业链核心企业构成威胁。过去，OpenAI等AI头部公司依赖英伟达GPU进行训练和推理，而DeepSeek通过自研优化技术，绕过CUDA计算框架，大幅降低算力成本，仅用560万美元训练出可与ChatGPT4O和O1竞争的大模型，远低于OpenAI的数十亿美元投入。这一突破直接导致英伟达股价暴跌17%，市值蒸发6000亿美元，全球AI竞争格局发生重大变化。
更重要的是，DeepSeek采用开源模式，让全球开发者、企业和科研机构都能免费获取其AI技术。这意味着AI产业的壁垒正在被打破，企业不再受限于昂贵的AI解决方案，而是可以利用开源大模型开发自主AI产品和服务，推动产业智能化升级。与此同时，DeepSeek的崛起也让中美AI竞争进入新阶段，成为科技竞争的焦点。
在AI迅速颠覆传统行业的背景下，企业和个人如何抓住这一机遇？如何理解开源AI对产业的影响？如何在智能化变革中占据有利位置？本课程将深入剖析DeepSeek事件的影响，探讨AI发展趋势，并帮助学员制定相应的AI战略，以应对未来挑战，抢占行业先机。
课程收益| Program Benefits
Ø 深入理解DeepSeek崛起的核心逻辑，掌握其技术突破与商业模式创新。
Ø 掌握AI行业的最新发展动态，分析ChatGPT、DeepSeek及全球AI竞争格局。
Ø 探索AI在不同行业的应用机会，助力企业在金融、医疗、制造等领域智能化升级。
Ø 提升企业的AI战略制定能力，制定低成本、高效率的AI落地方案。
Ø 了解开源AI对商业模式的影响，学习如何利用DeepSeek等技术降低企业成本。
Ø 预测未来3-5年AI发展趋势，抢占行业先机，把握智能时代的商业机遇。
课程大纲| Course Outline
一、AI技术概述与企业应用
1、 AI的核心概念与技术基础
Ø AI基本概念：人工智能的定义、发展历程及核心能力
Ø AI三大核心要素：算力、算法、数据的作用与发展
Ø AI行业的技术演变：从传统机器学习到大模型时代
2、 AI在企业中的应用场景
Ø AI如何助力金融、医疗、制造、教育、零售等行业转型
Ø 经典AI应用案例：智能客服、自动驾驶、智能推荐、数据分析
Ø 开源AIVS商业AI：企业如何选择合适的AI解决方案
二、DeepSeek崛起与AI行业新格局
1、 DeepSeekVSChatGPT：谁在引领AI未来？
Ø ChatGPT的崛起：OpenAI的技术架构、市场优势
Ø DeepSeek如何逆袭：核心技术、创新商业模式
Ø DeepSeek与OpenAI的竞争态势分析
2、 DeepSeek的技术突破
Ø 低成本训练：仅560万美元vs.OpenAI数十亿美元
Ø 绕过CUDA，突破算力限制：DeepSeek如何优化计算资源
Ø V3与R1模型解析：与ChatGPT4O/O3的性能对比
三、AI开源革命的商业影响
1、 开源AI的崛起与商业模式变化
Ø ChatGPT闭源VSDeepSeek开源：两种模式的优劣对比
Ø AI开源如何降低企业AI部署成本？
Ø 产业链影响：如何从封闭AI生态转向开源AI应用
2、 AI市场格局的震荡与趋势预测
Ø 英伟达、微软、亚马逊的市场震荡与股价变化
Ø AI芯片市场的未来：高端GPUvs.低算力优化
Ø AI商业化模式的演变：API服务、B2BSaaS、AI产品化
四、AI在企业中的实践与落地
1、 企业如何应用DeepSeek等开源AI技术？
Ø API调用VS本地部署：不同企业如何选择？
Ø AI赋能业务：营销自动化、智能分析、AI客服、内容生成
Ø 开源AI如何帮助企业降低运营成本？
2、 行业案例分析：AI如何赋能企业增长？
Ø 金融：量化交易、智能风控、AI投研
Ø 医疗：智能诊断、健康管理、AI药物研发
Ø 制造：预测性维护、质量检测、工业智能化
Ø 零售：智能推荐、个性化营销、客户行为分析
五、未来AI趋势与企业应对策略
1、 AI技术发展趋势
Ø 通用人工智能（AGI）：未来AI是否会超越人类智能？
Ø AI多模态融合：文生视频、AI绘画、自动驾驶等创新应用
Ø AI法规与伦理：全球政策动向，数据安全与隐私保护
2、 企业如何在AI变革中抢占先机？
Ø AI+开源战略：企业如何整合AI，提高竞争力？
Ø AI人才培养与组织升级：如何构建AI驱动型团队？
Ø 未来3-5年，企业如何制定AI投资策略？
六、互动研讨与实战演练
1、 案例分析：DeepSeek的成功给企业带来哪些启示？
2、 企业AI战略规划：如何制定适合自身的AI落地方案？
3、 学员实践讨论：结合行业趋势，探索AI创新机会
讲师背景| Introduction to lecturers
李福东 老师（北京）
——资深实战大数据和数字化转型专家
Ø 河北清华发展研究院AIGC产业赋能中心数字化转型首席顾问
Ø 清华大学学士，北京邮电大学工学硕士
Ø 中国联通集团首批数字化创新创业企业创始人/CEO
Ø 原中国联通集团数字化战略与工程咨询项目总负责人
Ø 原甲骨文公司（全球最大的企业级软件公司）数字化产品专家
Ø 清华大学科技期刊数字化平台首席顾问
Ø 中关村智优沃产业加速器、哈尔滨工业大学产业教育研究院咨询顾问
Ø 中公教育、CDA、中国移动、中国电信等多家企业特聘讲师
Ø 畅销专著《大数据运营》（原阿里巴巴集团副总裁涂子沛领衔推荐）作者
【个人简介】
李老师拥有20年+行业信息化+数据化+智能化+数字化实操经验，北京汇哲合创科技创始人/CEO，长期致力于企业架构、大数据、人工智能、数字化转型等方向研究与实践。
李老师曾就职于天融信、甲骨文、中国联通集团等国内外知名企业，电信运营商大数据专家、高级讲师、系统架构师、大数据运营平台负责人。
李老师拥有超过20年电信、金融、交通、政府、健康、农业、能源、教育、出版行业的产品研发与数字化咨询辅导落地经验，10年央企集团公司战略规划与行业咨询经验，参与了数十个国家级重点项目的设计与评审，已为数十家国内大型知名企业提供大数据和数字化转型咨询服务。
中国联通集团公司工作期间，李福东老师曾主导并全面参与集团公司数字化转型工作，工作范围涵盖网络运营、市场经营、企业管理、大数据、行业解决方案等业务方向，涉及战略规划、标准规范、可行性研究、工程咨询与设计等工作环节。李福东老师曾作为中国联通研究院技术委员会专家，主持并完成百余项创新项目的评审工作。
李老师在大数据采集整合、建模分析、运营管理、数据治理、数据智能等领域积累深厚，对企业架构设计、大数据架构设计见解独到深刻，企业数字化转型实战经验丰富。
李老师授课风格逻辑严谨，内容新颖，深入浅出，注重与企业现状结合，注重教、练结合，理论知识与场景案例结合，授课内容互成体系，接地气，重应用，重实践，深受企业中高管学员及业内专业人士的好评。
《化茧成蝶——企业数字化转型五步法与创新实战》
《敏捷进阶——企业架构助力数字化转型与创新增长实践》
《区块链——价值互联网时代的机遇与挑战》
《智联万物——物联网助力产业互联网创新发展》
《上云赋智——云计算能力修炼进阶四步法》
《智能制造——工业制造业数字化转型方法与路径》
《赢在协同力——管理者数字化流程能力进阶方法与路径》
《升维增长——管理者数字能力晋级的五个阶梯》
中国移动集团、中国电信集团、中国联通集团、中国工商银行、国家开发银行、中国石化、中国石油、蒙西电网、阳煤集团、中国船舶、中国科协、系统集成商、军事院校、住建部、交通部、中宣部、工信部、国家药品监督管理局、中国交通通信信息中心、国家税务局、中国科学院、清华大学、北京邮电大学、北京工业职业技术学院等，为国内外众多500强企业及知名企业提供培训服务。
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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