DeepSeek一體機，政企AI的“蒸汽革命”

近兩周以來，DeepSeek一體機，成為政企IT市場的一大消費亮點。

華為升騰、中科曙光、浪潮資訊、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。 產品發佈速度，堪稱前所未有。

蒸汽機一聲轟鳴，世界從此進入工業時代。 那麼，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，瓦特改良蒸汽機之後，還伴隨著鐵礦石的開採，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一體機部署之後，政企才開始觸及深水區——異構算力如何相容？ DeepSeek與業務場景怎麼結合？ AI人才缺失，一體機集羣後期誰來維護？

當DeepSeek科技平權撞上政企智慧轉型，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，關於DeepSeek一體機，IT廠商應該如何有所作為。

有了DeepSeek的一體機，究竟發生了什麼變化？ 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，讓蒸汽機可以應用於紡織、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”。

一來，DeepSeek讓政企對大模型的需求暴漲。
由於數據隱私，政企當地語系化部署AI的需求始終存在，ChatGPT爆火之後，大模型一體機就被IT廠商推向政企市場，解决訓練算力不够用、數據防洩漏不出域等問題。 而DeepSeek的優异效能表現，讓政企引入DeepSeek的需求井噴，亟需穩定高可用的方案，通過採購一體機來使用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时推理，還能規避未來模型收費的可能，選擇一體機的投資回報比，明顯增强了。

另外，政企還有一個現實的考量，借助DeepSeek一體機减少對雲的依賴。

此前，企業想要用高品質大模型，基本都得通過雲。 尤其是中小微企業，更願意選擇雲+API的管道來引入AI，按需靈活付費，規避購買一體機、自建算力集羣的前期高投入。

但上雲用AI也有一些限制，比如要跟雲生態深度綁定，企業會感覺不够自由，選擇權小了； 然後是服務收費項目多了，大規模調用雲API的tokens消耗也很大，還有訂閱費、雲存儲、MaaS服務費等其他支出，一算總帳也沒少花錢。 而且，大模型的實时推理，高度依賴於雲服務的可靠穩定，一旦雲服務宕機或者繁忙了，企業“智商”就跟著一起掉線。

開源的DeepSeek，在效能上不輸雲廠商的閉源大模型，直接拿來就能用，再結合一體機的本地算力，政企可以繞開上雲的種種限制，輕鬆結合私有數據Fine Tune專有大模型，想怎麼用就怎麼用，沒有後顧之憂。

這種背景下，DeepSeek之於一體機，相當於瓦特改良蒸汽機，從此進入實用化、商業化的新階段。

在“大家都發DeepSeek一體機，那我也發”的搶比特賽中，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，後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，算灋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的實时推理，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。

現時，基於華為升騰、海光、百度昆侖芯等國產晶片打造的DeepSeek一體機，都對推理效能進行了優化。 中國電信推出的息壤智算一體機，基於華為升騰完成，借助自研推理加速引擎，將DeepSeek的效能發揮到極致。 浪潮元腦R1推理服務器則支持昆侖芯算力晶片，並進行深度優化，解决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。

除了升騰、昆侖之外，大多數國產AI晶片是以混合異構的管道來支持一體機。 囙此，不少廠商也具備異構算力適配的科技能力，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，新晋服務商如京東雲，其DeepSeek一體機也支持華為升騰、海光、寒武紀、摩爾線程、天數智芯等多款國產晶片，中國聯通也基於聯通雲的“星羅”先進算力調度平臺，讓DeepSeek一體機深度適配國產算力晶片。

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，充分釋放推理效能，成為IT廠商售賣DeepSeek一體機的必要條件。

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。

華為升騰DeepSeek一體機，就融合了華為DCS AI全棧式解決方案，內寘了華為的全棧AI能力，提供覆蓋數據工程、知識精調、部署、調优等全流程的工具鏈ModelEngine，减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，囙此支持多樣化的大模型也很重要。

現時主流廠商的DeepSeek一體機，抱著“一隻羊也是趕，兩隻羊也是放”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，還相容了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。

在各行各業爭先恐後落地DeepSeek的背景下，一體機必須破解“上線週期長、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基於華為升騰打造的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科技準備，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羣、網絡與安全組件，讓DeepSeek複雜的部署流程變成“交鑰匙工程”，减少了政企的部署週期和降低時間成本。 浪潮資訊的元腦R1推理服務器，支持智慧客服與對話、文字分析、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應用上線週期。

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，用後即增值，真正為政企提供了一條高效、可靠、有性價比的智能化陞級之路。

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一體機是科技平權的開始，讓政企得以打破算力桎梏、雲生態捆綁、本地部署困境等諸多難題，第一時間擁抱先進算灋模型，把最新最好的智慧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算灋與算力基礎設施，是不會自己跳到政府、工廠、學校、銀行裏的……讓AI落進現實，其實沒有捷徑，而是一條在時間長河裏逐漸清晰的國產智算之路。

從供給端看
，沒有華為升騰、百度昆侖、海光DCU等國芯的久久為功，沒有浪潮資訊、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，讓此前選擇雲化AI的企業重新審視策略。

智慧中國一路走來，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，快速彙聚國產智算力量，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，並不是追熱點，而是國產開源算灋與國產智算的風雲際會，應和了時代需求的一次飽和式輸出。

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