開源范式下的傳播生態(tài)場景重構基于DeepSeek本地化部署的傳播學研究

一、研究背景與問題提出

在平臺資本主義主導的傳播生態(tài)中，數(shù)據壟斷與算法趨同已成為制約技術民主化的結構性矛盾。一方面，數(shù)據孤島現(xiàn)象加劇信息割裂，跨國科技巨頭通過API接口管制與數(shù)據權屬爭議，將用戶行為數(shù)據封閉于私有生態(tài)系統(tǒng)內，形成數(shù)據封建主義；另一方面，算法同質化導致文化多樣性衰減：基于GPT、BERT等通用架構的預訓練模型，雖提升內容生成效率，卻因訓練數(shù)據的中心化采集與商業(yè)利益導向，催生全球范圍內的信息回聲室。對此，全球AI開源浪潮通過代碼開放與協(xié)作創(chuàng)新，正在解構傳統(tǒng)技術壟斷的封閉體系。Linux 基金會、HuggingFace等開源社區(qū)推動的模型共享機制（如LLaMA、DeepSeek），使技術資源從寡頭獨占轉向分布式流通。這在本質上也是一場認知革命，開源協(xié)議將算法從“黑箱”轉化為可審查、可修改的公共知識文本，實現(xiàn)創(chuàng)新民主化。

從本質上來說，開源技術的真正價值在于其與本地化部署的辯證統(tǒng)一。本地化部署是指將軟件系統(tǒng)、應用程序或服務直接部署在企業(yè)自有的服務器或數(shù)據中心，而非依賴第三方云服務商提供的云端資源。一方面，開源代碼的透明性保障技術的可控性，使組織能夠規(guī)避供應商鎖定風險;另一方面，本地化部署通過數(shù)據主權與算力自主，構建起抵御數(shù)字殖民的技術防線。上述實踐不僅有效提升了公共服務效能，而且更在基礎設施層重塑了傳播權力的空間配置，從云服務的中心化控制轉向本地服務器的邊緣智能。

當前，科技的創(chuàng)新應用直接影響國家戰(zhàn)略安全和國際話語權。①在開源與閉源的意識形態(tài)之爭中，中國以《生成式人工智能服務管理暫行辦法》為框架，既鼓勵生成式人工智能算法、框架、芯片及配套軟件平臺等基礎技術的自主創(chuàng)新，平等互利開展國際交流與合作②，又通過政策引導核心技術扎根。該戰(zhàn)略絕非技術民族主義的封閉敘事，而是基于人類命運共同體理念的合作共贏與開放式創(chuàng)新。

2025年1月20日，中國科技企業(yè)深度求索（DeepSeek）推出新一代人工智能模型DeepSeek-R1，憑借\"高性能、低門檻、全開源”的特點引發(fā)廣泛關注。該模型大規(guī)模使用強化學習技術，在提升模型推理能力的同時，大幅降低了訓練成本和對計算資源、硬件設備的依賴。例如，傳統(tǒng)需要高端服務器支持的任務，如今通過模型蒸餾等方式在普通計算機上也可運行，降低了政府機構、中小型企業(yè)和個人用戶的技術使用門檻。不同于部分企業(yè)有限開放的策略，DeepSeek的開源倉庫（包括模型權重)統(tǒng)一采用標準化、寬松的MITLicense，完全開源，不限制商用，無須申請，同時明確允許用戶利用模型輸出、通過模型蒸餾等方式訓練其他模型，構建起從底層技術到實際應用的完全開源生態(tài)。通過開源，不僅打破了跨國企業(yè)的技術壟斷，鼓勵開源社區(qū)以及行業(yè)生態(tài)的發(fā)展，也為中國參與全球人工智能規(guī)則制定提供了新路徑。此外，和海外模型相比，DeepSeek-R1在處理中文任務上具有獨特優(yōu)勢，為中國本土化的應用提供了關鍵支持。在此背景下，媒體、高校等各大企事業(yè)單位興起了DeepSeek本地化部署熱潮。

正如梅羅維茨所說，技術演進通過改變媒介形態(tài)、重構傳播關系，最終影響社會權力結構。③這一過程表現(xiàn)為信息可見性的提升、場景邊界的模糊化以及權力從中心化機構向分散化個體的轉移。那么，DeepSeek的開源架構如何突破傳統(tǒng)模型的應用邊界，重構傳播場景、重塑智能傳播技術生態(tài)？本地化部署背后的傳播權力轉移邏輯如何運轉？傳播生態(tài)中的主體間關系如何變化？新的技術范式轉型對社會治理又會提出哪些新挑戰(zhàn)？筆者將圍繞上述問題進行探究。

二、場景重構：DeepSeek本地化部署下的傳播態(tài)勢

習近平總書記表示，要將人工智能運用在新聞采集、生產、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭“算法”，全面提高輿論引導能力。④在應用AI的過程中，DeepSeek本地化

部署并非單純的技術遷移，而是通過改變數(shù)據流動路徑與交互邏輯，拓展傳播行動者的能 力邊界，推動傳播場景的范式轉移與權力重構。

(一）傳播可供性

吉布森（JamesJ.Gibson）在生態(tài)心理學中提出的“可供性”（affordance），是指環(huán)境為生物體提供的行動可能性。①唐納德·A·諾曼（DonaldA.Norman)將其引入人機交互領域，強調設計對象的功能可見性，將可供性定義為事物可感知的實際屬性。②基于“可供性\"理論，DeepSeek的本地化部署正重構信息生態(tài)的行動規(guī)則，在傳播領域展現(xiàn)出以下特性：一是生產可供性，即利用本地化模型賦能非技術主體的內容生成，突破技術主體的工具壟斷;二是連接可供性，即形成封閉場域內私有化模型與公共API的混合網絡，每個接口都可被視作傳播權力的微型樞紐；三是控制可供性，通過模型微調實現(xiàn)傳播議程的隱性嵌入，如在預設指令中添加“回答需符合社會主義核心價值觀”，實現(xiàn)意識形態(tài)的算法化再生產。

(二)傳播范式轉移

人工智能技術正深度嵌入新聞采集、生產、分發(fā)全鏈條，重構以“效率、內容、成本”為軸心的傳播范式。這一變革并非簡單替代傳統(tǒng)模式，而是通過人機協(xié)同機制重塑內容生產的底層邏輯，在此過程中，技術工具性與價值導向性的平衡成為關鍵命題。

1.內容生產的范式突破

一是生產模式。當前AIGC(人工智能生成內容)本質上仍是對人類需求的被動響應，其核心價值在于輔助而非替代主體。在內容生產過程中，“創(chuàng)作者”將全面轉向“創(chuàng)作引導者”，更多地與AI進行合作，如運用AI檢索、整合海量碎片信息，提煉核心要義，搭建內容資訊網絡，并在與AI的交互中激發(fā)超越個體認知局限的創(chuàng)意可能性，形成人類創(chuàng)意與機器算力的深度對話，呈現(xiàn)“人機協(xié)作”的工作模式。然而，在AI加持下，我們雖然弱化了直接的思考，但要不斷強化關于“思考的思考”與“判斷的判斷”③。例如DeepSeek 等AI在“深度思考\"模式下仍然存在較高水平的AI幻覺（即AI會生成看似合理實則錯誤或虛構的信息），易自動化生成大規(guī)模虛假內容，因此在報道視角選擇、價值判斷等核心環(huán)節(jié)仍需依賴人類主體，由人類把關。這種人類掌舵、技術輔助的分工機制，揭示了智能傳播時代專業(yè)主義的存續(xù)邏輯，技術賦能拓展了信息處理邊界，但人文理性仍是內容質量的終極錨點。

此外，傳統(tǒng)AI模型受限于通用語料庫的公共性特征，難以深入特定組織的私有數(shù)據池，導致輸出內容常停留于表層信息整合。而組織通過本地化部署大模型，既保證敏感數(shù)據不外流、滿足合規(guī)性要求，又有利于實現(xiàn)私有數(shù)據激活、領域知識沉淀和智能再生產的三階躍遷。首先是私有數(shù)據的大規(guī)模激活。本地化部署使模型可直接調用機構內部的非公開數(shù)據，這些“沉默的數(shù)據資產”通過向量化嵌入技術轉化為模型的知識基底，成為看得見、用得著的活數(shù)據。其次是領域知識的系統(tǒng)化沉淀。在持續(xù)的人機交互中，本地私有數(shù)據與模型形成動態(tài)增強循環(huán)，用戶對AI輸出的修正反饋（如標注錯誤、調整表述)被自動收錄至訓練集，驅動模型不斷優(yōu)化領域適應性。該機制將使組織內部的經驗知識從碎片化、歷時性、個體記憶轉化為結構化數(shù)字資產，推動隱性知識的顯性化保存與代際傳遞，真正實現(xiàn)私有數(shù)據的沉淀與價值轉化。最后是情境化的智能再生產?；谒接袛?shù)據的智能內容再生產，實質是數(shù)字時代“情境化內容”的建構過程，即技術不再輸出普適性答案，而是深度融合應用場景的知識資源①，生成扎根于具體場景的地方性認知。通過本地化關聯(lián)私有數(shù)據，AI輸出的內容將突破通用模型的平均化局限，在專業(yè)性、針對性、可操作性層面產生質變，實現(xiàn)垂直領域的深度定制化與場景適配。例如在政務傳播場景中，模型可結合本地財政數(shù)據、人口結構特征，自動生成契合區(qū)域發(fā)展階段的政策解讀方案，避免“一刀切”式宣傳引發(fā)的受眾認知偏差，提升信息觸達效率，通過知識的地方性轉譯，強化公眾對決策邏輯的理解與認同。

二是生產成本。當前市場上的大語言模型多按tokens使用量（輸入文本 + 輸出文本)計費，而本地化部署則通過技術自主性實現(xiàn)成本控制模式的轉變。相較于持續(xù)調用API（應用程序編程接口），盡管本地部署初期需要一次性投入資源完成技術硬件適配與人員培訓，但長期來看，若日常API調用成本過高，那么本地化部署帶來的邊際成本遞減效應，使得中小型機構的大模型使用成本可控，尤其激活了基層的傳播需求，推動技術資源向傳統(tǒng)意義上的傳播邊緣流動，為區(qū)域文化傳承、社會治理等長尾場景提供可持續(xù)支持。

三是生產時效。隨著DeepSeek的爆火，平臺短時間內用戶訪問量激增，尤其是在高峰時段，并發(fā)請求量大，導致系統(tǒng)負載過高，算力與并發(fā)處理能力不足，常出現(xiàn)“服務器繁忙，請稍后再試”的提示。而當用戶將AI大模型部署在本地設備上時，能夠減少對服務器的依賴，具備低延遲響應與高并發(fā)穩(wěn)定特征。信息采集、加工與分發(fā)環(huán)節(jié)的延遲在“ AI+ ；的賦能下被極大壓縮，形成“感知、生成、校驗”的即時生產閉環(huán)，推動內容生產從周期性作業(yè)轉向實時響應，重構了內容生產的時效標準，使組織能在信息過載的環(huán)境中保持競爭力。

四是生產主體。在“人機協(xié)作”模式下，傳播生態(tài)中的角色邊界日益模糊，AI大模型成為內容生產的新主體之一，且出現(xiàn)了大量善于運用DeepSeek等AI的新興文化消費者。他們不再滿足于被動接受內容，而是主動運用AI技術進行個性化定制、二創(chuàng)，甚至參與到文化內容的協(xié)同生產過程。在技術的賦能下，文化生產將逐步走向去中心化、共建共享的發(fā)展道路。此外，在全球化語境中，發(fā)展中國家等技術弱勢群體對開源模型進行本土化改造，有利于突破文化霸權。例如利用開源工具開發(fā)非通用語種模型，實質是數(shù)字時代文化主體性的技術重構，也印證了哈貝馬斯（Habermas)的“主體間性”理論，即在開源架構下，開發(fā)者、用戶、社區(qū)機構形成平等對話網絡，共同塑造技術的演進方向。

2.信息分發(fā)的場景化服務

(1)信息查詢的個性化轉向本地化部署通過對用戶身份與行為數(shù)據的深度綁定，推動信息分發(fā)從“人適應技術”

向“技術適配人\"轉換。一是交互界面的認知減負。當應用本地接入DeepSeek 模型后，用戶無須掌握專業(yè)檢索語法，以日?；Z言表達與AI對話即可獲取結構化信息反饋。此交互模式的本質是通過語義理解技術將復雜數(shù)據查詢封裝為對話式服務，降低信息獲取的認知門檻，使技術工具回歸“服務延伸”的本質屬性。二是用戶個人數(shù)據的場景激活?；诒镜鼗渴鸬臄?shù)據主權優(yōu)勢，系統(tǒng)可跨場景關聯(lián)用戶身份信息（如工作記錄、繳費記錄)，構建個性化知識圖譜。當用戶發(fā)起查詢時，模型不僅調用通用知識庫，更融合個體歷史數(shù)據生成定制化反饋信息，實現(xiàn)從“信息檢索”到“智能管家”的功能升維。三是群眾畫像的分眾觸達。通過聚類分析確定用戶行為特征，建立動態(tài)化標簽體系，實現(xiàn)政策解讀、公共服務等內容的精準推送，既規(guī)避了通用算法導致的信息過載困境，又通過場景化適配提升傳播效能，形成供給對接需求的良性閉環(huán)。

(2)平臺服務一體化整合

在應用生態(tài)輕量化發(fā)展趨勢下，DeepSeek本地化部署重構了服務獲取的空間邏輯與交互范式。一是功能聚合。在AI的串聯(lián)下，突破傳統(tǒng)應用單場景單功能的割裂式設計，用戶通過自然語言指令即可喚醒跨場景服務。意圖導向的交互模式，將分散的功能模塊整合為連貫的服務流，消解了多界面跳轉帶來的操作負擔。二是輕量化載體。相較于獨立應用程序的下載安裝負擔，本地化平臺支持即用即走的輕量化訪問。通過系統(tǒng)插件等低侵入式入口，用戶可在原生操作環(huán)境中無縫調用智能服務，做到技術深度嵌入日常場景而不破壞既有行為慣習，從而實現(xiàn)技術介人與用戶體驗的平衡。

(3)召喚入口的直達化設計

為提升智能服務的常態(tài)化使用率，基于已實施本地化部署的組織或應用案例可觀察到，模型的本地化部署常通過多觸點入口矩陣重構用戶的技術接觸路徑。一是入口可見性的空間策略。該策略遵循格式塔心理學中的接近性與連續(xù)性原理，通過視覺引導強化用戶的技術使用意識，在網頁側邊欄、客戶端導航區(qū)、移動端懸浮窗等高頻交互區(qū)域嵌入AI喚醒人口，確保服務觸點的即時可達。二是跨端一致性的體驗延續(xù)，確保了用戶在不同設備上的統(tǒng)一功能體驗與數(shù)據同步。無論用戶通過PC端網頁、移動APP還是第三方平臺插件接入服務，均能享受到一致的智能服務體驗。這一設計消除了設備壁壘，使得智能服務能夠跨越不同終端實現(xiàn)無縫銜接，促進了用戶體驗的流暢性和連續(xù)性。通過跨端一致性，智能服務逐步融入用戶的數(shù)字生活，成為其日常中不可或缺的基礎工具，推動人機交互從刻意調用向自然融合演進。

3.數(shù)據反饋的閉環(huán)優(yōu)化

私有化部署賦予傳播主體對數(shù)據流的全鏈路控制權，構建起一個靈活、可調的動態(tài)監(jiān)測體系。通過集成用戶交互日志、內容傳播路徑、情感反饋等多維度數(shù)據，系統(tǒng)將抽象傳播效果轉化為可視化指標，實現(xiàn)傳播效能的實時量化評估。實際上，監(jiān)測機制的本質是將傳統(tǒng)“黑箱化”的效果評估轉化為透明可控的閉環(huán)系統(tǒng)，使傳播策略調整從經驗驅動轉向數(shù)據驅動。同時，接收用戶使用數(shù)據后，系統(tǒng)可通過分析高頻查詢詞、服務終端熱點等信息，識別用戶需求的時空分布規(guī)律。例如，在民生服務場景中，系統(tǒng)自動識別季節(jié)性需求波動（如年末社保咨詢激增)，預判性調整資源配置策略，實現(xiàn)服務供給的彈性響應，增強傳播活動的科學性和適應性。

(三)傳播權力重構

1.數(shù)據主權回歸：從被動讓渡到主動掌握

中共中央、國務院印發(fā)的《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》指出：到2025年，數(shù)字中國建設取得重要進展，數(shù)據資源規(guī)模和質量加快提升，數(shù)據要素價值有效釋放，數(shù)字安全保障能力全面提升。①本地化部署通過數(shù)據物理邊界重置與算法控制權讓渡，重構了數(shù)字時代的數(shù)據主權。在技術架構層面，私域數(shù)據存儲于本地服務器，規(guī)避了云端托管導致的跨境流動與數(shù)據泄露風險，有效保障數(shù)據安全;在制度設計層面，模型訓練與調優(yōu)過程受《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據安全法》等規(guī)范約束，實現(xiàn)用戶隱私保護與數(shù)據價值挖掘的合規(guī)性平衡。主權回歸并非簡單的技術本地化，而是有利于通過數(shù)據和特征變量的“可用不可見”②，在保障個體權利的前提下激活數(shù)據資產的公共價值，從而有效釋放數(shù)據要素價值。傳播權力的根基由此從平臺的數(shù)據壟斷轉向組織的數(shù)據自治，形成全球技術資源開放共享與在地數(shù)據主權獨立自主的共生格局。

2.傳播權力再分配：從頭部壟斷到技術平權

DeepSeek的本地化部署引發(fā)傳播權力的重構，具體呈現(xiàn)雙重變革軌跡：一是技術準入權民主化。開源代碼、模塊化工具包與低代碼接口的開放，使縣級融媒體中心、獨立開發(fā)者等邊緣主體獲得與大機構同等的技術工具，突破頭部平臺的流量壓制，推動技術平權成為可能。二是算法權力的去中心化競爭。傳統(tǒng)由少數(shù)科技巨頭掌控的算法霸權，被分解為無數(shù)場景專屬模型的分布式競爭。如教育等垂直領域機構通過定制化開發(fā)，構建起領域知識護城河，形成技術權力競爭的多極化格局。

3.權力結構透明化：從黑箱操控到算法協(xié)商

本地化部署的核心價值在于打破算法黑箱，通過開源架構的技術可見性，推動傳播權力運作從封閉壟斷轉向開放協(xié)商，也促進傳播權力從技術壟斷者向應用主體轉移。當企業(yè)能夠直接干預模型參數(shù)時，算法不再是不可知的操控工具，而是可調節(jié)的傳播裝置。在此過程中，透明性和可調節(jié)性使得主流價值觀的主動嵌人成為可能，技術從價值中立的幻象中走出，轉向價值引導的自覺實踐。傳播權力由此呈現(xiàn)雙重特性：既通過技術賦權實現(xiàn)下沉，又因規(guī)則可控性強化了制度主體的引導能力。技術不再作為單向支配工具，而是成為多元主體博弈的透明化場域。

三、傳播風險：DeepSeek本地化部署的潛藏問題

盡管DeepSeek的本地化部署通過技術賦權重構了傳播效率與主體關系，但其深度介入信息生產鏈的特質也催生了新的認知治理危機。當技術理性以智能增強之名滲透至傳播核心環(huán)節(jié)時，工具效率與價值倫理的張力日益凸顯。如何在技術賦能與風險規(guī)制間尋求動態(tài)平衡，成為檢驗開源范式社會適應性的關鍵標尺。

（一)AI幻覺與真實性危機

DeepSeek的深度思考模式通過增強推理能力拓展了內容生產的想象邊界，但也因過度追求邏輯自洽引發(fā)真實性消解的系統(tǒng)性風險。在VectaraHHEM人工智能幻覺測試中，DeepSeek-R1顯示出 14.3% 的幻覺率。①其生成機制遵循答案完整性優(yōu)先原則，當遭遇知識盲區(qū)時，模型傾向于通過語義關聯(lián)編撰合理但虛構的內容（如虛構歷史事件細節(jié)、杜撰學術論文)。而幻覺合理化特征，使得虛假信息具有高迷惑性，暴露出工具理性(technicalrationality)與價值理性（valuerationality)的深層矛盾，即技術追求效率最大化，而新聞專業(yè)主義堅守真實性底線。在互聯(lián)網時代，信息傳播呈現(xiàn)出裂變式擴散與無界域流動的特征，而AI技術的發(fā)展使得虛假內容的生產變得低成本且大規(guī)模。后真相語境下，由于生成的虛假信息高度逼真且難以通過傳統(tǒng)手段識別，一旦泛濫，不僅極易誤導公眾判斷，擾亂社會秩序，更有可能加劇對信息的信任危機，削弱媒體的公信力，進而沖擊社會的正常運作。如何有效識別并治理虛假信息，已成為當前亟待解決的關鍵問題。對此，2025年3月7日，中國國家互聯(lián)網信息辦公室、工業(yè)和信息化部、公安部、國家廣播電視總局制定了《人工智能生成合成內容標識辦法》，以期促進人工智能健康發(fā)展，規(guī)范人工智能生成內容標識，保護公民、法人和其他組織合法權益，維護社會公共利益。

(二)數(shù)據偏見強化風險

本地化部署在提升數(shù)據自主性的同時，亦可能通過訓練數(shù)據閉環(huán)加劇偏見固化。當模型過度依賴本地歷史數(shù)據時，既存的地域性社會偏見可能被算法化再生產，形成結構性歧視的技術性轉譯。私有模型的場景專用性進一步加劇群體認知隔離，例如政務場景中過度適配地方政策的模型可能忽視上位法精神，媒體場景中精準推送則使區(qū)域亞文化群體陷入認知閉環(huán)。此外，開源代碼的可得性掩蓋了數(shù)據層的新型壟斷，掌握優(yōu)質私有數(shù)據的機構能夠通過微調建立技術優(yōu)勢，形成“開放中的封閉”權力格局。該風險的本質是技術工具理性對價值理性的侵蝕，算法看似中立的運作邏輯實則將社會不平等自然化。

（三）“數(shù)字巴別塔”現(xiàn)象

開源生態(tài)催生了領域知識庫的爆發(fā)式建設，卻也衍生出“數(shù)字巴別塔”的認知困境，不同學科、行業(yè)乃至機構構建的私有知識庫，因術語體系、分類邏輯與價值導向的差異，形成了難以互通的語義孤島。這種割裂不僅體現(xiàn)為技術層面的數(shù)據異質性，更表現(xiàn)為認知范式的結構性沖突。當這些知識庫通過本地化模型融入傳播生態(tài)時，算法無法自主調和底層語義鴻溝，反而將學科壁壘轉化為信息流轉的認知斷層，加劇跨領域協(xié)作的摩擦成本。究其本質，這映射出技術開放性與知識權力再分配的矛盾，每個領域通過私有知識庫建構技術話語權的同時，也在無形中劃定認知疆界。開源社區(qū)的自組織特性雖激發(fā)了知識生產的場景適配活力，但是缺乏跨域協(xié)商的元協(xié)議框架，導致標準碎片化與語義互操作性缺失。

四、未來圖景：智能傳播的元生態(tài)構建

開源技術的擴散暫未導向理想中的技術烏托邦，反而在“開放共享”與“商業(yè)閉環(huán)”的張力中催生出新的生態(tài)圖景。當基礎模型的開源普惠性與垂直場景的私有控制權形成共生關系時，技術賦權的民主化敘事逐漸顯露出資本邏輯的痕跡，映射出數(shù)字時代的技術政治經濟學本質。

(一)技術生態(tài)層面

在技術生態(tài)中，開源范式正推動產業(yè)組織與應用生態(tài)的雙重變革。模型即服務（ModelasaService，MaaS)產業(yè)服務集群通過技術能力的市場化流通構建新型生產關系，而垂域創(chuàng)新的樹狀結構模型則以分層協(xié)同機制激活細分場景智能，二者共同構成技術生態(tài)從底層架構到場景落地的完整創(chuàng)新鏈條。

1.模型即服務產業(yè)服務集群：技術民主化的經濟映射

開源技術的低門檻特性正在引發(fā)人工智能產業(yè)的價值鏈重構，催生出模型即服務的范式革命。這一變革的核心邏輯在于技術能力的商品化流通，通過模塊化封裝與本地化部署，AI能力從封閉的技術黑箱解構為可組合、可流通的數(shù)字商品。屆時，頭部企業(yè)負責提供底層技術服務，而中小型企業(yè)無須自研模型即可按需調用情感分析、政策解讀、多模態(tài)生成等專項模型服務，形成技術能力訂閱化與商業(yè)場景輕量化并存的新型生產關系。從經濟學視角看，模型即服務模式實質是技術長尾效應的規(guī)模化釋放。當邊際成本趨近于零時，海量碎片化需求得以聚合，原本集中于頭部企業(yè)的模型即服務能力，通過開源生態(tài)的分布式節(jié)點網絡，滲透至縣域經濟、社區(qū)治理等傳統(tǒng)技術洼地，最終形成“基礎模型開源—能力模塊市場化一場景服務長尾化”的三級產業(yè)服務集群。該轉向也呼應了技術民主化的核心命題，當使用權真正下沉至邊緣群體，草根創(chuàng)造力可能轉化為顛覆性變革的源頭活水。

2.樹狀結構模型：垂域創(chuàng)新的生態(tài)邏輯

DeepSeek開源范式與垂直領域私有化模型的協(xié)同演進，將構建起智能傳播的“樹狀結構”生態(tài)。該生態(tài)體系的根系層為開源底座，基于通用模型提供基礎的語義理解和邏輯推理等能力，借助開源協(xié)議實現(xiàn)技術的普惠性，推動技術開放共享，降低技術門檻，確保技術的接人與創(chuàng)新。在樹狀結構的枝干層，垂直領域模型應運而生。在醫(yī)療、教育、政務等特定場景中，本地化部署AI模型、調整機制權重、注入專有領域知識或高質量私有數(shù)據等方式，使得通用模型能夠在具體領域中表現(xiàn)出更加精準的智能化能力，提供更高效、更靈活、更為定制化的智能解決方案，以滿足各行業(yè)在專業(yè)性和深度上的需求。需要注意的是，隨著技術的發(fā)展變革，針對AI模型迭代可能引發(fā)的兼容性與適配風險，應通過數(shù)據備份、架構評估、兼容測試及第三方技術支持等措施，構建全流程風險管控機制，在數(shù)據安全的前提下確保模型的平穩(wěn)過渡與更新。葉片層則是基于垂直模型的場景應用。開發(fā)者可以利用專業(yè)化的垂域模型，開發(fā)諸如基層政務智能客服、縣域文化傳播助手等輕量化、貼近實際需求的應用，通過智能化服務模式，激活微傳播節(jié)點，推動更高效的信息流通與互動，不僅在局部場景中提高智能傳播的效率和針對性，也有利于在細分市場中激發(fā)創(chuàng)新的潛力。

(二)傳播實踐層面

本地化部署的技術實踐正在重塑傳播活動的權力結構與運行邏輯。當數(shù)據主權從云端回歸本地、技術能力從精英壟斷轉向平民共創(chuàng)時，傳播生態(tài)的自主可控性與復雜性同步攀升。這一過程不僅關乎技術工具的升級，更涉及組織架構、生產關系與制度框架的系統(tǒng)性調適，最終指向人機協(xié)同的新型傳播文明建構。

1.自主可控的傳播生態(tài)：數(shù)據主權與隱私安全

傳統(tǒng)云端部署模式由于其數(shù)據遠程傳輸與集中存儲的特點，始終面臨著隱私泄露、跨境監(jiān)控等系統(tǒng)性風險。這種風險來源于數(shù)據在傳輸過程中可能暴露給第三方，數(shù)據集中存儲可能導致安全漏洞，從而危及用戶隱私和國家安全。對此，本地化部署的技術路徑實際上是隱私計算理念的實踐延伸，其核心思想是通過“數(shù)據可用不可見”技術實現(xiàn)數(shù)據的安全性與隱私性雙重保障。例如DeepSeek 的本地化部署通過“數(shù)據不出域”，將信息處理活動限定于物理可監(jiān)管的邊界內，有效地形成了數(shù)據主權閉環(huán)，確保數(shù)據在本地處理、存儲與分析的全過程均在可控范圍內，從而降低隱私泄露和數(shù)據濫用風險。例如，在政務、金融等高敏感領域，本地服務器與私有化模型的雙重保障機制，既符合《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據安全法》等國家法規(guī)的合規(guī)要求，又通過減少第三方介入節(jié)點，從根本上降低了潛在的攻擊面，有效限制了外部干預和數(shù)據流轉過程中的安全隱患，為敏感數(shù)據的安全處理提供了更加可靠的技術保障。可見，本地化部署的技術路徑有利于打造一個自主可控的傳播生態(tài)。在此基礎上，傳播活動能夠在符合合規(guī)要求的前提下，保障數(shù)據隱私，同時滿足智能分析與決策的高效性，不僅有利于增強對數(shù)據安全的管控能力，還能確保信息傳播過程中的信任性與透明度，為未來智能傳播技術在更加廣泛領域中的應用奠定堅實的基礎，推動智能傳播技術在高安全性、高隱私要求場景中的可持續(xù)發(fā)展。

2.組織管理的AI中臺化：技術嵌入與流程再造

本地化部署引發(fā)的組織變革，實質是數(shù)字時代技術與制度共同進化的結果。當模型訓練、數(shù)據治理與服務調度等核心能力從部門專屬資產升維為組織級基礎設施時，傳統(tǒng)科層制的線性管理模式遭遇根本性挑戰(zhàn)，能力中臺架構應運而生，從各自為政轉向共享共建，實現(xiàn)網狀協(xié)作的轉換。具體包含三重系統(tǒng)性重構：一是技術能力的分裝改造。組織將復雜的AI技術拆解為獨立的功能模塊(如自動寫稿、數(shù)據分析、圖片生成)，不同部門無須從頭研發(fā)技術，只需像搭積木一樣按需組合模塊。二是資源調配的智能模式。未來，以AI模型為基底的中臺系統(tǒng)將能自主監(jiān)測感知各部門的需求緊急程度從而動態(tài)分配計算資源，靈活調度，避免資源閑置或爭搶。三是部門協(xié)作的會議機制。技術部門轉型為能力供應商，業(yè)務部門獲得技術自主權，能夠自主調用所需功能。雙方組成跨部門協(xié)作小組，共同設計傳播方案，形成技術加創(chuàng)意的閉環(huán)創(chuàng)新。由此，不僅消解了傳統(tǒng)科層制的效率瓶頸，更通過技術深度內嵌重構組織DNA，使傳播生產流程具備動態(tài)響應復雜需求的敏捷性。

（三）社會文化層面

開源技術驅動的傳播生態(tài)變革，既編織著技術民主化的理想圖景，也悄然重塑著社會文化的權力結構。當技術準入門檻降低與數(shù)據主權意識覺醒同步發(fā)生時，數(shù)字時代的權力博弈呈現(xiàn)出復雜性，揭示出技術與社會互構的深層邏輯，即工具理性的擴張始終受制于

結構性權力的隱形支配。

1.數(shù)字鴻溝的彌合與新型分化

開源技術的普及表面上消解了傳統(tǒng)數(shù)字鴻溝，使中小機構與邊緣群體獲得參與智能傳播的技術人場券，推動社會各階層的技術參與。然而，技術能力的分布依舊存在不均，進而催生出一種更為隱蔽的“二階鴻溝”。這一鴻溝并非僅限于硬件設施的差距，而是與技術素養(yǎng)、算力資源以及組織轉型等多個層面密切相關。一是技術素養(yǎng)的代際斷層。熟練運用AI工具的能力逐漸成為數(shù)字公民的基本素養(yǎng)，但教育水平、資源獲取差異導致群體間技術適應力加速分化。二是算力資源的隱性壟斷。頭部企業(yè)依托資本優(yōu)勢構建超算中心，模型訓練效率的指數(shù)級差距形成開源普惠但算力集中的新壟斷格局。三是組織慣性的轉型困境。本地化部署雖降低技術門檻，但中小企業(yè)若缺乏數(shù)字化轉型的戰(zhàn)略思維與組織重構能力，仍將在智能化浪潮中被邊緣化?？梢?，技術賦權的平等化敘事無法脫離既有權力結構的規(guī)訓。當技術資源以“開放”之名流動時，資本與知識的復合權力仍在定義資源分配的隱性規(guī)則。只有在技術普惠的同時，注重解決資源分配不均和技術適應力的差異，才能真正實現(xiàn)技術賦權的普及和平等。

2.權力的“去中心化”與“再中心化”張力

開源生態(tài)的演進歷程始終與權力結構的辯證運動緊密相連。在去中心化的技術承諾背景下，低代碼工具鏈與分布式節(jié)點網絡為邊緣主體提供了傳播生產的能力，打破了由少數(shù)頭部平臺掌控的傳播話語權，重新定義內容創(chuàng)作與傳播的權力格局，使得更多的個體和小型主體能夠參與信息的生產和分發(fā)過程，象征著技術民主化和傳播去中心化趨勢。然而，開源生態(tài)的演進并非完全去中心化，實際上仍存在再中心化的風險——尤其是頭部企業(yè)通過掌控開源協(xié)議的主導權，從而在開放生態(tài)中重建技術霸權。頭部企業(yè)可將基礎能力開源，以吸引開發(fā)者參與并推動技術創(chuàng)新，但在商業(yè)化變現(xiàn)的層面，通過專利壁壘、數(shù)據閉環(huán)等手段鞏固其壟斷地位，以此強化企業(yè)的市場控制力，導致技術生態(tài)的“隱性中心化”，即使在表面上看似開放和去中心化，實質上卻仍由少數(shù)大企業(yè)控制著生態(tài)的主導權。該張力本質上是數(shù)字時代權力形態(tài)的適應性進化。與傳統(tǒng)基于所有權的硬性控制方式不同，數(shù)字時代的權力控制更多地表現(xiàn)為通過協(xié)議、標準和生態(tài)位的柔性支配。在新的權力格局下，傳播權力的空間配置由此呈現(xiàn)蜂窩狀特征，每個本地化節(jié)點在技術上享有有限自主權，但整體生態(tài)仍受制于協(xié)議層的隱形控制。

五、結語

DeepSeek的本地化部署不僅標志著AI技術應用進入深水區(qū)，更折射出智能傳播時代技術邏輯與社會結構的深層互構。開源生態(tài)通過降低技術門檻、賦能場景創(chuàng)新，正在重塑智能傳播的權力結構與產業(yè)形態(tài)，勾畫出技術民主化與場景專屬化并存的未來傳播圖景，既包括提升效率與公平性的機遇，也蘊含隱私、偏見與壟斷等風險。未來，應在技術創(chuàng)新與倫理治理間尋求平衡，構建安全可控、開放包容的智能傳播生態(tài)。唯有在技術與人文的張力中保持清醒，方能駕馭這場傳播革命，避免陷入技術烏托邦或反智主義的極端陷阱，從而真正實現(xiàn)人機共生的終極目標。

[責任編輯：李海中]