電子發燒友網報道（文/李彎彎）大模型一體機是近年來人工智能領域的重要創新，它將高性能硬件、預訓練大模型及配套軟件深度集成，形成“開箱即用”的AI解決方案。用戶無需連接互聯網，即可在本地完成數據訓練、模型部署等任務，確保敏感數據不外泄。

其核心價值在于簡化部署流程、降低算力使用門檻，提升AI訓練與推理效率。據IDC報告，2025年中國AI大模型一體機市場規模已達數十億元，覆蓋政務、金融、能源、醫療等多個領域，預計未來幾年將保持高速增長，成為AI技術商業化的重要方向。

AI大模型一體機核心技術及優勢

大模型一體機的組成涵蓋硬件、軟件、模型與數據四大核心模塊，并通過統一管理平臺實現協同優化。硬件層是大模型一體機的物理支撐，負責提供高性能計算和存儲能力，確保模型高效運行，包括計算單元、存儲系統、網絡通信。軟件層負責硬件資源管理、模型部署與運維監控，確保系統穩定高效運行，包括操作系統與虛擬化、模型推理框架、開發與管理平臺。

模型層是大模型一體機的智能核心，提供預訓練模型及定制化能力，如預訓練大模型、模型微調與優化、模型安全與合規。數據層負責數據的接入、處理與輸出，確保模型與業務系統的無縫對接，如數據接入、數據預處理、數據輸出。

大模型一體機的核心技術在于硬件算力配置與優化、模型適配與部署。硬件算力配置與優化
方面，支持多種國產AI加速芯片，如華為昇騰、海光、寒武紀、摩爾線程、天數智芯等，以滿足自主可控需求并降低算力投資成本。以華為昇騰910芯片為例，其針對AI訓練和推理進行優化，具有高算力密度，在大規模模型訓練中性能出色。

針對不同規模的大模型進行硬件配置。小型模型（如1.5B參數規模）最低支持4GB顯存的GPU（如GTX1050Ti）以及8GB內存；7B參數規模的模型最低要求為8GB顯存的GPU（如RTX3060）+16GB內存；14B及以上參數規模的大型模型，如14B模型需16GB顯存的GPU（如RTX4090）+32GB內存，32B/70B模型則需企業級顯卡（如NVIDIA A100）+64GB內存。

通算智算協同加速技術進行算力優化，如基于鯤鵬CPU+昇騰+openEuler+推理加速引擎，實現CPU與NPU的高效協同工作。在大模型的推理過程中，CPU主要負責邏輯控制和任務調度等工作，而昇騰NPU則專注于大規模的數據并行計算，可縮短推理時間，時延直降40%。

還有創新顯存利用技術，通過動態KV Cache、無損壓縮、顯存卸載等算法，實現顯存資源的精細化調度，提高顯存利用率，保障大模型在復雜任務下的穩定運行。

模型適配與部署方面，能夠對不同參數規格的模型實現良好支持，從參數規模較小的1.5B模型，到參數規模高達6710億的DeepSeek-V3大模型，一體機均能提供穩定、高效的運行環境。在數據安全方面，私有化部署使企業的數據能夠在自己的服務器或私有云環境中進行處理，避免數據在公有云或外部服務器上傳輸和存儲所帶來的安全風險，尤其適用于金融、醫療、政府等對數據安全和隱私要求極高的行業。

提供一站式解決方案，如本地昇騰算力+DeepSeek大模型+RAG知識庫的一體化解決方案，集成RAG（檢索增強生成）技術，通過企業私有知識庫實時檢索增強大模型輸出，支持文檔、數據庫等多源數據清洗與向量化，構建行業專屬知識圖譜，將通用大模型轉化為“業務專家”。同時，具備訓練微調、大模型部署、開箱即用等功能，實現能力和性能測評自動化、超參調優自動化、算力調用動態伸縮。

簡而言之，相比于云部署模式，采用一體機的優點有部署簡化、數據安全、成本更低。企業在大模型開發全流程中，常常面臨切換硬件集群、適配底層硬件以及微調優化等復雜問題采用一體機可以實現在同一個集群內無縫切換大模型的訓練和推理過程，從而為客戶提供高效的大模型訓練和推理部署流程。同時，解決方案內置了大模型推理引擎、調優工具和算子加速庫，支撐客戶開箱即用，無需進行二次硬件適配，即可讓客戶能夠直接使用大型預訓練模型，從而降低了技術門檻；此外，通過芯片層面的算法調優，能夠充分釋放硬件性能，從而
提升模型訓練和推理的效率。

短期看通過云服務使用大模型無需一次性硬件投入，但長期使用公有云API按token付費成本較高，通過一體機私有化部署有助于降低總體成本并更好地掌控預算。

DeepSeek賦能，AI大模型一體機蓬勃發展

DeepSeek通過其卓越的模型性能與極低的推理成本，為AI一體機的快速發展提供了核心技術支撐，推動國產AI生態的全面落地。

技術層面，DeepSeek的V3和R1系列大模型采用創新的FP8混合精度訓練框架與DualPipe算法，不僅性能媲美GPT-4等國際頂尖模型，還將訓練成本降低90%以上，“高性價比+開源”特性使其成為AI一體機的理想基座。

除671B的滿血版本，DeepSeek還使用知識蒸餾技術，將R1大模型的復雜知識及思維鏈能力蒸餾至Qwen/Llama的開源小模型中，實現模型的輕量化，使用 DeepSeek-R1進行蒸餾后的小模型推理能力顯著提高，甚至能夠超越o1- mini，表明了大模型的推理能力向小模型遷移的可能。蒸餾后的小模型參數量在1.5B-70B不等，適合利用價格相對便宜、配置相對較低的一體機進行本地部署，當客戶有成本控制需求，且對性能沒有過高追求時，低成本一體機就是很好的選擇。

現在都有哪些廠商推出AI大模型一體機？華為FusionCube A3000訓/推超融合一體機，適配DeepSeek V3&R1及蒸餾模型。該產品集成高性能存儲節點、訓/推節點、交換設備及AI平臺軟件，支持私有化部署與開箱即用，可在2小時內完成部署。通過高性能容器技術，其GPU資源利用率提升至70%以上，并支持計算與存儲獨立擴展，匹配不同規模模型需求。

浪潮海岳大模型一體機，提供X86和C86高性能AI計算節點，支持國內外主流AI加速卡和多機集群部署，全面支持千億級參數規模的大模型訓練微調和高并發推理。預裝海岳大模型和DeepSeek多版本大模型底座，支持LLaMA、智譜AI、通義千問、文心一言等主流大模型的私域部署，實現大小模型高效融合，推理成本最小化。在央國企、制造、能源等行業落地。

云從科技從容大模型智用一體機，基于昇騰AI平臺，融合多模態大模型與DeepSeek語言大模型，實現算力、算法的互補，提供強大的計算能力和高效的數據處理能力，為政務、金融等行業提供人工智能基礎設施解決方案，推動行業數智化建設。

華勤推出的DeepSeek一體機方案（H9236服務器），兼容NV和國產算力，并可根據模型大模型參數提供不同配置。H9236服務器采用8卡H20模組的方案；H8230服務器采用PCIe 插卡方案，可通過4-8臺小集群組網靈活配置。實現DeepSeek-R1/V3 671B 的本地部署；P6236 服務器采用單機部署的方案，GPU可配置 1-2 塊提升推理性價比。

新華三集團今年2月推出的基于DeepSeek大模型的一體機UniCube。該一體機全面搭載DeepSeek V3和R1模型，并實現了671B DeepSeek大模型的單機推理及單機訓推一體服務。新華三集團表示，UniCube是業界首個“智算-算法-治理”深度耦合的DeepSeek大模型一體機解決方案。該解決方案通過“交鑰匙”交付模式，實現快速部署，內置Web前端可視化操作界面，提供標準化API接口，極大地降低了操作門檻，減少了重復開發的工作量。UniCube支持DeepSeek及其他大模型的蒸餾、微調和推理到工作流編排，提供AI一站式服務，做到端到端的行業AI應用交付。

拓維信息與整數智能共同推出的搭載DeepSeek全系列模型的智能數據標注一體機。該一體機產品基于“昇騰+鯤鵬”打造的“兆瀚”AI算力硬件，可本地化輕松調用671B滿血版及蒸餾版DeepSeek模型，通過大模型與整數智能“啟真”數據工程平臺的深度融合，實現數據標注的準確率、工程效率與場景適應性三大核心指標的跨越式提升，為國企、政務、金融、醫療、交通等行業提供了行業領先的數據標注軟硬一體化解決方案。

聯想與沐曦今年2月聯合發布的基于DeepSeek 大模型的一體機解決方案。該方案以“聯想服務器/工作站+沐曦訓推一體GPU+自主算法”為核心架構，主要產品包括面向DeepSeek智能體部署的一體機、DeepSeek模型訓推理練一體機。據官方介紹，面向DeepSeek智能體部署的一體機采用ThinkStation PX工作站為載體，搭載沐曦曦思N260 GPU。實測數據顯示，在相同并發條件下，沐曦曦思N260 GPU應用在阿里通義千問開源模型Qwen2.5-14B模型（140億參數）推理實測性能達到了英偉達推理GPU產品L20 GPU 的110%-130%，可支持本地部署DeepSeek各種參數蒸餾模型推理。

另一款面向更廣泛場景的DeepSeek模型訓推一體機，基于聯想問天WA5480 G3 AI服務器，搭載8張沐曦曦云C500專業GPU，可為大模型訓練和推理提供算力支撐。

寫在最后

大模型一體機通過軟硬件深度集成，簡化了AI技術的部署與應用，成為企業數字化轉型的重要工具。其核心價值在于降低技術門檻、保障數據安全、提升業務效率。大模型一體機已廣泛應用于金融、政務、醫療、制造等核心領域，成為企業智能化轉型的關鍵基礎設施。未來，隨著技術的不斷進步與市場的成熟，大模型一體機將在更多行業落地，推動AI技術的普及與商業化進程。