DeepSeek对广电融媒有哪些启示？

“广电接入DeepSeek，就能原地起飞么？广电行业接入DeepSeek并不意味着可以立即实现飞跃式发展。技术的适应性是一个关键问题。”近日，有融媒体领域的专家强调。

在AI技术迅猛发展的当下，DeepSeek作为专注于AI技术研发的创新力量，其对广电融合的影响已成为业界广泛关注的话题。

虽然DeepSeek与广电的融合面临着技术适应性、数据安全、用户隐私保护以及行业监管等多重挑战，但DeepSeek的出现对广电媒体融合带来诸多启发。

一种融媒转型的新范式

一方面，作为天然具备视频基因的媒体机构，广电媒体在AIGC领域拥有独特的机构性先发优势。广电行业拥有大量的音视频节目和优质数据资源，各个媒体机构需要探索如何将这些资源转化为有价值的数字资产，并通过授权等方式实现数据价值的最大化。

同时，广电行业还需要积极探索数字权利的确立和维护以及媒资系统的重构，确保自身在新赛道上的利益得到保障。

另一方面，广电媒体沉淀的视频基因与DeepSeek的技术优势形成天然互补，双方通过技术赋能与资源协同，在智能推荐、用户运营、产业延伸等维度展开深度合作，正在重塑媒体融合的新格局，这种技术驱动型融合模式不仅激活了广电存量资源，更构建起面向未来的智能化媒体基础设施。

有专家表示，从业务层面来看，这种深度融合催生出全新的智能媒体业态。 以“智能内容中枢”为核心架构，形成了三大业务层级：

基础层依托DeepSeek大模型的自然语言理解和多模态生成能力，实现新闻采编的智能化辅助、节目脚本的自动生成及虚拟主播的个性化定制；运营层通过智能算法系统，对内容生产、分发、运营进行全流程优化，实时分析用户画像并预测传播效果；变现层则构建起广告智能匹配、电商直播优化、IP数字资产开发等多元化商业生态。

在技术架构层面，DeepSeek为广电媒体构建了“云-端-智”三位一体的技术支撑体系。 云端部署的深度求索大模型作为智能中枢，处理海量非结构化数据并生成决策建议；边缘计算节点实现本地化内容处理，保障时政新闻等敏感内容的审核安全；终端应用层则通过API接口赋能各类业务场景，从记者站的智能采编助手到演播厅的虚拟现实系统，形成覆盖全场景的智能化解决方案。

在笔者看来，AI技术正在重塑媒体行业的价值链条。传统广电"内容-渠道-受众"的线性传播模式，正在向“数据-算法-场景”的智能生态转变。DeepSeek与广电的协同创新，不仅延续了媒体作为社会信息中枢的核心功能，更通过智能技术实现了传播效能的指数级提升。

一种轻量化、高效化技术路径

公开资料报道，DeepSeek采用了低成本、高效能的创新路径，实现了“花小钱办大事”的效果。

DeepSeek在其技术报告中称，仅使用了2000余个芯片集群来训练DeepSeek-V3模型，芯片使用量仅是一些国际AI大模型的零头。DeepSeek凭借低成本、高性能的开源模式，降低了全球的技术使用门槛。

相较于重资产投入的融合路径，DeepSeek提供的轻量化技术赋能具有显著优势，其云端智能平台可快速部署，模块化功能组件支持按需调用，数据分析系统实时优化运营策略。

这意味着，广电视听机构在接入deepseek时，无需再投入大量资金购置昂贵的计算设备，也不必为处理海量数据和漫长训练周期而烦恼。