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DeepSeek一體機,政企AI的“蒸汽革命”

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2025-02-26 09:10 ? 次閱讀
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近兩周以來,DeepSeek一體機,成為政企IT市場的一大消費亮點。

華為昇騰、中科曙光、浪潮信息、聯想、新華三等60多家IT廠商,密集推出了適配全模型的DeepSeek一體機。產品發布速度,堪稱前所未有。

蒸汽機一聲轟鳴,世界從此進入工業時代。那么,政企客戶買個一體機,按下開機鍵,是否就意味著步入DeepSeek時刻呢?這顯然是不可能的。

我們都知道,瓦特改良蒸汽機之后,還伴隨著鐵礦石的開采,火車鐵軌的鋪設、紡織業的發展、工人階級的出現等諸多條件,才形成了轟轟烈烈的工業革命。

DeepSeek一體機部署之后,政企才開始觸及深水區——異構算力如何兼容?DeepSeek與業務場景怎么結合?AI人才缺失,一體機集群后期誰來維護?

當DeepSeek技術平權撞上政企智能轉型,IT廠商要同時扮演發明家、工廠主、鐵道工和列車長,才能讓一體機成為政企AI所期待的一部蒸汽機。

本文就來聊聊,關于DeepSeek一體機,IT廠商應該如何有所作為。

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有了DeepSeek的一體機,究竟發生了什么變化?我們可以把這看作一場瓦特蒸汽機PK紐科門蒸汽機的競賽。

紐科門蒸汽機出現得更早,但在瓦特改良之前,效率不好,無法規模化應用。而瓦特蒸汽機大幅提升了動力效率,讓蒸汽機可以應用于紡織、礦業、交通等多個領域,推動了工業生產的規模化和效率化——DeepSeek,就是AI一體機的“瓦特時刻”。

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一來,DeepSeek讓政企對大模型的需求暴漲。由于數據隱私,政企本地化部署AI的需求始終存在,ChatGPT爆火之后,大模型一體機就被IT廠商推向政企市場,解決訓練算力不夠用、數據防泄漏不出域等問題。而DeepSeek的優異性能表現,讓政企引入DeepSeek的需求井噴,亟需穩定高可用的方案,通過采購一體機來使用DeepSeek,自然成為首選。

二來,DeepSeek提高了私有化部署的投入產出比。此前,GPT-4等大模型的超大參數、超大數據、超高算力消耗,導致本地部署的投入大、回報不確定,一體機的經濟價值不高,讓不少中小企業望而卻步。而滿血版DeepSeek,一臺單機就能完成實時推理,還能規避未來模型收費的可能,選擇一體機的投資回報比,明顯增強了。

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另外,政企還有一個現實的考量,借助DeepSeek一體機減少對云的依賴。

此前,企業想要用高質量大模型,基本都得通過云。尤其是中小微企業,更愿意選擇云+API的方式來引入AI,按需靈活付費,規避購買一體機、自建算力集群的前期高投入。

但上云用AI也有一些限制,比如要跟云生態深度綁定,企業會感覺不夠自由,選擇權小了;然后是服務收費項目多了,大規模調用云API的tokens消耗也很大,還有訂閱費、云存儲、MaaS服務費等其他支出,一算總賬也沒少花錢。而且,大模型的實時推理,高度依賴于云服務的可靠穩定,一旦云服務宕機或者繁忙了,企業“智商”就跟著一起掉線。

開源的DeepSeek,在性能上不輸云廠商的閉源大模型,直接拿來就能用,再結合一體機的本地算力,政企可以繞開上云的種種限制,輕松結合私有數據Fine Tune專有大模型,想怎么用就怎么用,沒有后顧之憂。

這種背景下,DeepSeek之于一體機,相當于瓦特改良蒸汽機,從此進入實用化、商業化的新階段。

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在“大家都發DeepSeek一體機,那我也發”的搶位賽中,冷靜下來想一想,賣一體機,光有DeepSeek就夠了嗎?

試想一下,一間工廠擺滿了由蒸汽發動機驅動的紡織機,但工人不會用、日常管理不到位,后續也沒有鐵路把布匹運出去,那就算有先進的機械,也無法提升企業的生產力。

同理,政企客戶想在業務中用好DeepSeek,需要的不僅僅是幾臺一體機,還需要搭配算力管理調度平臺、AI開發工具、運維服務等一系列能力,來協同發揮作用。這意味著,IT廠商不僅要“賣鏟子”,還得在其他環節下功夫,真正把DeepSeek等大模型送入政企客戶的業務場景。

結合政企使用大模型的步驟來看,IT廠商賣DeepSeek一體機,算法之外的能力也不能存在短板。

能力一:高算力利用率。

DeepSeek進入政企的門檻,首先是算力。作為推理模型,DeepSeek的實時推理,不僅要用更少的機器,提高資源利用率和計算效率,還要優化推理速度,縮短計算時間。

目前,基于華為昇騰、海光、百度昆侖芯等國產芯片打造的DeepSeek一體機,都對推理性能進行了優化。中國電信推出的息壤智算一體機,基于華為昇騰完成,借助自研推理加速引擎,將DeepSeek的性能發揮到極致。浪潮元腦R1推理服務器則支持昆侖芯算力芯片,并進行深度優化,解決DeepSeek R1 671B模型在部署中的資源瓶頸問題,顯著提升了推理效率。

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除了昇騰、昆侖之外,大多數國產AI芯片是以混合異構的方式來支持一體機。因此,不少廠商也具備異構算力適配的技術能力,比如IT巨頭聯想、新華三、中科曙光,都提供統一的異構智算推理服務與解決方案,新晉服務商如京東云,其DeepSeek一體機也支持華為昇騰、海光、寒武紀、摩爾線程、天數智芯等多款國產芯片,中國聯通也基于聯通云的“星羅” 先進算力調度平臺,讓DeepSeek一體機深度適配國產算力芯片。

總體來說,不搞單純的算力堆疊,而是支持包括國產在內的多廠商、多型號GPU/NPU算力資源,充分釋放推理性能,成為IT廠商售賣DeepSeek一體機的必要條件。

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能力二:工具全棧化。

DeepSeek落地政企,還需要融合專有數據、行業知識等進行微調,這時候就需要趁手的工具。

華為昇騰DeepSeek一體機,就融合了華為DCS AI全棧式解決方案,內置了華為的全棧AI能力,提供覆蓋數據工程、知識精調、部署、調優等全流程的工具鏈ModelEngine,減少政企在模型對接中的繁瑣適配工作,快速把DeepSeek用起來。

DeepSeek很優秀,但大模型的進化速度也很快,讓AI一體機具備可演進性,降低政企AI的綜合使用成本,因此支持多樣化的大模型也很重要。

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目前主流廠商的DeepSeek一體機,抱著“一只羊也是趕,兩只羊也是放”的態度,也同時預置了多款主流大模型。中科曙光的超融合一體機不僅全面適配了DeepSeek V3、DeepSeek R1和DeepSeek Janus Pro等系列模型,還兼容了Qwen2.5、LLama3.2、ChatGLM等主流開源模型,靈活支撐政企多樣化的業務需求。

能力三:交付高效率。

在各行各業爭先恐后落地DeepSeek的背景下,一體機必須破解“上線周期長、部署效率低”的困境。在主流IT廠商的努力下,政企部署DeepSeek一體機基本可以做到“拎包入住”。

Xinference基于華為昇騰打造的DeepSeek 一體機,預置了 DeepSeek全系列模型和100+ 最新模型,政企客戶無需投入大量時間和精力進行技術準備,一鍵即可部署與調度。寧暢DeepSeek 大模型一體機解決方案預裝算力集群、網絡與安全組件,讓DeepSeek復雜的部署流程變成“交鑰匙工程”,減少了政企的部署周期和降低時間成本。浪潮信息的元腦R1推理服務器,支持智能客服與對話、文本分析、工業質檢、醫療影像識別等場景快速適配,企業無需從零開始摸索,顯著縮短了AI應用上線周期。

IT廠商高效交付,政企業務創新就快人一步,這對爭奪DeepSeek熱點的各行業企業十分有吸引力。

上述能力,與DeepSeek一體機一起,讓AI變得拿來即可用,用后即增值,真正為政企提供了一條高效、可靠、有性價比的智能化升級之路。

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隨著DeepSeek滿血版模型實現單機部署,企業AI應用的邊際成本已降至0.03元/千token,真正開啟了AI普惠時代。

從這個角度來說,DeepSeek一體機是技術平權的開始,讓政企得以打破算力桎梏、云生態捆綁、本地部署困境等諸多難題,第一時間擁抱先進算法模型,把最新最好的智能發動機裝進了自己的生產場景中。

可以說,DeepSeek一體機,是政企智能化的一條捷徑。但換個視角,AI算法與算力基礎設施,是不會自己跳到政府、工廠、學校、銀行里的……讓AI落進現實,其實沒有捷徑,而是一條在時間長河里逐漸清晰的國產智算之路。

從供給端看,沒有華為昇騰、百度昆侖、海光DCU等國芯的久久為功,沒有浪潮信息、聯想、新華三等打造異構智算平臺,今天DeepSeek一體機只能依靠海外算力,全國產化幾乎不可能;。

從需求端看,沒有政企多年的智能化探索,以及各行業對DeepSeek的高度接受,DeepSeek一體機也不可能在半個月的時間內,實現市場需求的爆發。讓已經部署一體機的企業繼續高歌猛進,讓此前選擇云化AI的企業重新審視策略。

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智能中國一路走來,AI已經成為各行業中真實存在的生產力,才能在DeepSeek的市場誘因出現的瞬間,快速匯聚國產智算力量,催熟DeepSeek一體機,像蒸汽機一樣,成為可以低門檻、高效率應用的千行百業生產力底座。

這個角度看,DeepSeek一體機的密集噴發,并不是追熱點,而是國產開源算法與國產智算的風云際會,應和了時代需求的一次飽和式輸出。

GPT和DeepSeek的潮水退去,新的模型又會涌來,而沒有短板的國產智算,支撐著AI一體機的核心產品價值,推動第四次工業革命不可或缺的那部蒸汽機,持續進化。

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