先说结论：完全可以，且超出预期！

在过去的几天里，我深入探索了DeepSeek（DS）在企业数字化领域的应用，结果令人振奋。实践验证了我的猜想：AI在参与架构和产品设计的过程中，能够不断理解企业的业务、流程和规则，变得越来越“聪明”。终有一天，它将比任何架构师或产品经理更懂业务、更懂产品 12。

探索中的复杂情绪

这次探索让我经历了复杂的情绪变化：从最初的震惊，到沉思，再到恍然，最终是兴奋。有太多的话题可以讨论，比如训练方法和技巧、何时使用R1或V3等，但这些内容需要逐步展开。今天，我先聚焦于DeepSeek如何理解复杂庞大的企业数字化架构。

AI对传统岗位的冲击

在开始正文之前，我想先谈一个IT从业者普遍关心的话题：AI对传统岗位的替代风险。从我的实践结果来看，业务架构师、设计师和需求分析师的被替代风险较高，程序员次之，而产品经理相对安全。然而，风险与机遇并存。有人会被替代，也有人能够转型升级。什么样的人会被淘汰，什么样的人能够抓住机遇，我将另开话题详细讨论 3。

DeepSeek如何理解企业数字化架构？

为了验证DeepSeek是否能理解复杂庞大的企业数字化架构，我花了几天时间，将我十几年积累的企业数字化架构思想和方法全部输入给DS。这套方法非常庞大和复杂，覆盖了企业数字化的全过程，包括需求、分析、设计、建模、低代码、实施、扩展、升级、集成等几乎所有阶段，涉及的角色包括需求人员、架构师、设计师、产品经理、程序员、实施人员、系统管理人员等几乎所有角色 4。

在现实中，我培训这套课程需要至少三天，而且必须分角色进行。即使从业5年以上的资深人员，也很少有人能理解自身角色知识的一半以上，更不用说实践了。几乎没有人能够完全掌握全套方法 5。

然而，对DeepSeek来说，每个知识点只需要与它反复讨论两到三轮，它就能准确理解，时间一般为十到二十分钟。我的基本方法是先将知识输入给DS，然后通过提问的方式让DS加深理解，尤其是知识点之间的逻辑关联，直到DS能够准确理解并正确回答问题。在确认DS准确理解后，便让它归纳总结成知识库。关于如何训练DS和生成知识库，我将另开一篇详细说明 6。

DeepSeek的表现远超预期

当我把所有知识都输入给DS后，震惊地发现，它对整套方法的理解和应用完全超出了我的预期。要知道，这套方法论我还在写书，尚未公开发布，因此并不是互联网上能够引用的现成资料。这证明了DS完全基于学习掌握了这套方法，并且能够依据知识库解决实际问题。请看下面的示例：

示例分析

从DS的思考过程中可以看出，虽然训练时我是一个知识点一个知识点地进行的，但一旦形成知识库，DS就能够串联起知识逻辑链条，并结合实际问题，通过推理给出相当靠谱的结论！就这一问题的回答来看，我培训过的学员中没有一个人能达到样学以致用的水平。

也许有人会质疑，这只不过是纸上谈兵，DS只是玩了一场“文字逻辑游戏”，会说不等于会解决问题。但请注意，我训练DS时只是纯方法论，并未给出参考案例，而在回答中，DS通过推理举出了订单处理的例子，用知识库中的方法给予解决思路，并给出了量化数据（当然，这个数据无从考证。不过，在实际应用中，我们可以把真实的数据提供给它），这是DS在依据基本方法论推理并解决实际问题的证据 7。

下一步探索

当然，我对DS的期待不仅于此。能够给出解决思路不算什么，我希望它能够直接解决真实的业务问题，并且能够真正落地。下一步，我将继续探索，我相当乐观地认为，DS能够如我期待的那样，真正做那些非常具体而真实的工作。敬请期待。

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重点

1. AI在参与架构和产品设计的过程中，不断理解企业的业务、流程和规则，变得越来越“聪明”。
2. AI能够展开最全面的业务蓝图，深入最细致的业务关联，洞察整体业务架构却不错失任何细节。
3. 业务架构师、设计师和需求分析师的被替代风险较高，程序员次之，产品经理相对安全。
4. AI能够掌握企业数字化架构方法，包括从需求到集成的全过程，涉及几乎所有角色。
5. 然而对人类来说，即使是资深人员，也很少有人能完全掌握全套方法。
6. 只需要通过反复讨论和提问，DS就能够准确理解知识点并归纳总结成知识库。
7. DS能够结合实际问题和知识库中的方法，通过推理作出相当靠谱的结论。