摘要：刚开始的时候我还没搞明白为什么DS会掀起如此大的波浪，还把它与以前的CHATGLM、千问、文心、星火等国产大模型去比较，哪怕水平搞出一个档次，甚至能够追平ChatGPT，也不至于在海内外有如此的热度吧。

春节前这段时间里最热的莫过于DeepSeek，最近这段时间，我的头条推送几乎被DS占据了。

刚开始的时候我还没搞明白为什么DS会掀起如此大的波浪，还把它与以前的CHATGLM、千问、文心、星火等国产大模型去比较，哪怕水平搞出一个档次，甚至能够追平ChatGPT，也不至于在海内外有如此的热度吧。

这两天稍微有点闲暇坐在电脑边上了，于是稍微仔细的研究了一下DS-R1。光是看文章还是没有一手的体验，于是我在自己的5000块钱左右的核显笔记本上部署了一个DS-R1:7B模型和DS-R1:14B，用一些Oracle的故障案例去用它推理根因，没想到一个量化后只有 4.5G的7B模型，在没有RAG本地知识嵌入的情况下，回答的结果质量如此之高。如果加上联网搜索的能力，其推理质量已经接近了实战需要。于是我让我儿子在他的RTX 4060独显的笔记本电脑上试了一下，推理的速度基本上能够接受了。

我感觉DS的意义在于降低了AI的应用门槛，实际上这些年我一直想在DBAIOPS系统中使用大模型推理，但是很多用户没有专门的GPU服务器，无法在一个小工具中嵌入AI能力。DS的出现，让DBAIOPS具备基于大模型的推理能力成为可能。只要用户的服务器上有一块12G显存的显卡，甚至用一台RTX 1080以上显卡的台式机作为LLM SERVER，就可以使用DBAIOPS的AI推理功能来做诊断分析了。

AI应用门槛的降低将会是革命性的，这会让AI真正走入应用场景，越来越多的小工具、小场景上都能够用上大模型推理功能，这些场景都会被AI加持，从而大幅解放生产力，提高工作效率。

在这一点上，与Oracle的出现对于信息化建设的意义是相同的。在Oracle 流行之前，应用开发的门槛还是挺高的，大型IT系统的建设需要有大量高水平的研发人员参与。能够用C语言等编写复杂的核心应用系统的软件工程师成为信息化发展的瓶颈之一。随着Oracle的广泛应用，会写SQL，写PL/SQL存储工程的程序员就能够使用SQL FORMS 和SQL MENU等开发工具开发很复杂的应用了，开发效率也大幅提升。我当年C语言吭哧吭哧写两天的业务模块，一条SQL就搞定了。

Oracle降低了应用开发的门槛，与当前DS降低了AI应用的门槛，有异曲同工之妙。我想未来半年内，更多的基于DS的应用会给上万家企业的数字化提供强大的助力。我想DBA也应该主动去了解DS了吧。

来源：IT168企业级