DeepSeek，头茬韭菜
过去这一个月，大家都在讨论DeepSeek。但狂欢过后，人们开始冷静下来，思考如何真正将这些技术转化为商业价值。本文将深入探讨如何在微信生态中利用AI赋能视频号、私域运营和个人IP等业务，并分享一些关于DeepSeek在数据处理、内容生成等方面的实战经验和思考。
DeepSeek 的热度盖住了所有声音，狂欢了近一个月之后，大家开始理性的思考，如何使用它赚钱。
除了卖课的镰刀，已经割了头茬新鲜韭菜，真正的商业化，似乎还没有正式开始。
从大年初一，到现在每天用 ChatGPT、DeepSeek 几小时的摸索，也算是头茬韭菜，已经有些商用的落地，以及思考。
今天分享给大家，依旧是关于微信生态的商业化，如何用AI赋能视频号、私域运营、个人 IP、卖货。
使用的几个认知，分享给大家。
01 AI+数据处理
以语言大模型为主的AI：DeepSeek、ChatGPT、腾讯混元大模型、豆包、kimi、包括海外 Google 的 Gemini 等等，现在生成的东西简单的提示词，是无法达到商用的效果的。
前几天，我把税务系统的发票与银行流水放进去，做财务核对，大模型里核对的结果测试：
- DeepSeek R1最不靠谱，完全是基于“幻觉想象”，生成的数字完全不对，非常夸张的是简单的数字相加，结果也会出错；
- ChatGPT 4o，几乎没有推理能力，无法对较长的 Excel 表格进行分析，也无法给出数据报表，需要超级强的提示词才会有结果，但是结果也是瞎编的；
- 腾讯元宝的hunyuan推理模型，是唯一数据计算正确的结果，但是重新生成之后又出现幻觉，数据错误。
- Google的Gemini 也无法处理数据类型的项目。 得出几个结论：
- 对于数据处理，普通人如果没有经过专业的提示词训练，几乎无法使用这些大模型做业务；
- 大模型一本正经瞎编的能力太强，对用户的误导性很强。 数据型的业务2C端，是无法直接使用的，需要专业的公司调试后才能搞业务。
这个商业化的机会很大。
02 AI+内容生成
纯手工文案、图片、短视频等业务，加上 DeepSeek也许走得通，但是反过来以AI为主线，去做生成进行商业化，目前无路可走。
调试过几千次之后的经验，直接给结论：
1、直接生成的短视频文案，根本无法使用，除非经过非常苛刻的提示词体系调试。
哪些网络上教你：DeepSeek+某某+某某，可以每天生成 1000 条短视频的，基本都是骗子。
不信？你试试就知道了。
因为那种逻辑下，你可以生成 10000 条，但基本都是垃圾内容，这些AI的内容不经过人工去调优，根本无法使用。
2、DeepSeek在文本生成的能力是有限的。
对于多条并发的提示词，DeepSeek 或选择性“忽视”，多条上下文提示词之后，DeepSeek 的内容会忽略之前的约束，不断的变形，而且很难拉回来。
相比之下 ChatGPT，就会听话很多，对指令的服从度很高，在较短的时间内会生成，较为满意的文案。
DeepSeek对于单条短视频文案使用还可以，但是多条、多指令几乎无法使用。
另外，这个商业化的机会就很大，因为提示词的调试本身是一个技术活+体力活，C端可以玩玩，但是商业化仍旧需要服务商做赋能。
也就是所谓的智能体业务，有能力调试垂直行业智能体的，可以搞这个业务，需求应该很大。
知识类、大健康行业可以加微信交流，我研究的算是很多的，也在正常的做业务了。
03 DeepSeek 的“牛逼幻觉”
DeepSeek有一些使用技巧分享给大家：
1、DeepSeek 的推理思考本身的意义，要远大于它生成的内容。
因为你很快就会发现，它的推理思考的过程是非常有价值的，但是结果并不一定是按照它思考的生成的。
这也许是AI版本的：“想到跟做到”还是两码事儿。
比如它会清晰的理解了你需要 400字的文案，它已经知道了，但是它会只生成 200 字，然后在最后的结论里一本正经的是已经生成了 400 多字。
2、DeepSeek推理模型的推理总结能力远大于想象能力。
上午提到的，它对于一件事情的总结推理能力很强，但是发散想象的能力，远不及ChatGPT。
当然，它已经是国内合规最好用的了。
所以，这个工具可以日常玩玩，但是大部分商业化，仍旧需要二次调优，不然无法直接使用转化。
所以，AI不是普通商家、普通人的风口，是大厂的风口。
而AI延伸出来的“智能体”、二次调优、垂直行业深度二次研发，才能真正解决实际问题，才能商业化。
也许这才是真正的AI风口。
对于视频号内容创作者、个人IP、私域流量变现的业务而言，要么做二次研发、要么自己购买这种服务。
也许才不会成为 DeepSeek 热度之下的头茬韭菜。
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