摘要：过年几天，被DeepSeek彻底炸晕了很多圈内高人敏锐意识到这就是一场巨大的变局IT市场或将迎来重新洗牌回到普通中小IT公司面对变局，我们该怎么做如何不被市场淘汰？并抓住机会？【先说结论】↓2025年，普通IT公司的分水岭在于能否将大模型从“技术热点”转化为“
过年几天，被DeepSeek彻底炸晕了
很多圈内高人敏锐意识到
这就是一场巨大的变局
IT市场或将迎来重新洗牌
回到普通中小IT公司
面对变局，我们该怎么做
如何不被市场淘汰？并抓住机会？
【先说结论】
↓
2025年，普通IT公司的分水岭在于
能否将大模型从“技术热点”转化为“业务引擎”
如果2025选择躺平，后面的路只会越走越窄
首先，看清市场格局和走势
01
AI巨头垄断加剧，小公司别硬刚
头部AI/大模型厂商
（OpenAI、DeepSeek、字节、阿里、百度…）
通过大模型底座控制生态入口
中小IT公司可能沦为“AI插件开发者”
说直白点就是
别学大厂烧钱训练大模型
“不要用你搬砖攒下的血汗钱
挑战巨头们躺赚的钱袋子”
没有哪吒的命，却得了哪吒的病
合理的生存之计是
↓
要不然直接调用
低成本接入大厂的大模型能力
要不然通过云服务+开源模型
聚焦1-2个细分垂直赛道
开发领域专属大模型应用
当然你也可以不信邪
学习DeepSeek不走寻常路
十年量化无人问，一朝DS天下知
闷声鼓捣一个大的
02
做产品的思路要发生转变
对于产品
现在客户要的不是功能，是智商
产品的设计思路一定是
从功能导向→智能导向
堆功能堆指标是底限，堆智能才是上限
无论是硬件还是软件公司，殊途同归
卖硬件→卖智能，卖软件→卖智能
03
定制化很累，但真有市场
虽然AI巨头都推出了
N个【行业标准化AI解决方案】
以近乎成本价抢占市场
但是，中国客户还是喜欢”定制化“
有数据统计，60%以上的行业需求
无法被标准化方案满足
比如，现在做企业AI应用开发
需要触碰企业长年积累的数据
客户有很强意识这是核心资产
所以开发时，就要求定制化+本地化
只有定制化，才能构建数据护城河
只有定制化，客户对数据隐私才放心
....
也许这不是真理，但却是刚需
总之，客户定制化理由千千万万
这就是机会
04
在你懂而别人不懂的领域赚钱
小公司
聚焦“AI+垂直场景”
做深行业Know-How
避免与通用大模型正面竞争
中等公司
构建“私有化模型+数据闭环”
在特定领域建立技术壁垒
05
存量市场求稳，增量市场探索
存量业务
用AI改造现有产品和客户场景
对于已经稳定的客户和产品
应当积极引入 AI 技术进行升级改造
增量市场：探索AI原生需求
要善于挖掘客户对AI的新需求
并及时满足，抢占市场先机
此过程中，有两点需要注意
敏捷性 > 规模
快速试错、小步快跑的模式
比巨额投入更重要
场景落地 > 技术炫技
能解决具体业务痛点的“60分AI方案”
比追求“99分技术指标”更易存活
06
传统纯技术团队，可能被淘汰
1、对于开发团队来讲
必须重构开发流程
建立“AI+人工”混合开发模式
开发流程需和AI工具链深度集成
开发不要过重，采用轻量化技术路线
2、对于部署和运维团队
同样建立“AI+人工”混合运维模式
智能运维手段（故障预测、根因分析）将成标配
同时内部要刻意培养AI-Aware工程师
未来技术人员的筛选条件
可能不再是年龄、学历、工作经验
而是你有没有“AI Awareness”
能活好的普通IT公司
不一定是技术最强的
来源：正正杂说