技术层面

技术依赖与锁定风险：过度依赖 DeepSeek 技术，若 DeepSeek 后续发展出现问题，如技术更新停滞、服务中断等，或其技术架构发生重大变化，公司可能面临技术衔接困难，被锁定在现有技术路径上，难以切换到其他技术体系。

技术适配与兼容挑战：将 DeepSeek 技术与公司现有技术系统、业务流程进行融合时，可能存在兼容性问题，导致系统不稳定、数据传输不畅等，增加技术整合成本与时间成本。

数据安全与隐私风险：在使用 DeepSeek 技术处理数据时，可能存在数据泄露、数据被滥用等安全问题，引发用户信任危机与法律风险。

市场层面

市场接受度不确定：基于 DeepSeek 技术创新的商业模式可能是全新的，客户对其认知和接受需要过程，市场推广难度大，可能面临客户不买账、市场需求不足等情况。

竞争加剧风险：DeepSeek 技术的应用可能吸引更多竞争对手进入市场，或引发现有竞争对手的模仿与跟进，导致市场竞争加剧，利润空间被压缩。

市场需求变化快速：市场需求动态多变，当公司基于 DeepSeek 技术完成商业模式创新后，市场需求可能已经发生变化，使得创新成果无法满足市场新需求。

财务层面

高成本投入风险：要充分利用 DeepSeek 技术优势，公司需在技术接入、研发、人才培养、市场推广等方面投入大量资金，若资金回笼缓慢或收益不及预期，可能导致资金链紧张甚至断裂。

盈利模式不清晰：虽然利用 DeepSeek 技术进行了商业模式创新，但可能难以在短期内找到清晰、可持续的盈利模式，影响公司的财务状况和发展前景。

人才层面

专业人才短缺：能够熟练运用 DeepSeek 技术进行创新的专业人才可能较为稀缺，公司在招聘、培养和留住这类人才方面可能面临困难，限制创新的速度和质量。

人才流失风险：竞争对手可能通过高薪、更好的发展机会等吸引公司的核心技术人才和创新团队，导致人才流失，带走技术和商业机密，对公司造成重大损失。

法律与合规层面

法律法规风险：人工智能领域的法律法规尚在不断完善中，利用 DeepSeek 技术创新商业模式可能面临法律空白或法律界定不清晰的情况，存在合规风险。

知识产权纠纷：在使用 DeepSeek 技术过程中，可能存在与其他技术或知识产权的交叉、冲突，引发知识产权纠纷，增加公司的法律成本和声誉风险。