今天小編分享的科學經驗：DeepSeek一體機，政企AI的“蒸汽革命”，歡迎閱讀。
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，密集推出了适配全模型的 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。那麼，政企客戶買個一體機，按下開機鍵，是否就意味着步入 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，還伴随着鐵礦石的開采，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 一體機部署之後，政企才開始觸及深水區——異構算力如何兼容？DeepSeek 與業務場景怎麼結合？AI 人才缺失，一體機集群後期誰來維護？
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。
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，讓蒸汽機可以應用于紡織、礦業、交通等多個領網域，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。由于數據隐私，政企本地化部署 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，解決訓練算力不夠用、數據防洩漏不出網域等問題。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、回報不确定，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，一台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。
另外，政企還有一個現實的考量，借助 DeepSeek 一體機減少對雲的依賴。
此前，企業想要用高質量大模型，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。
但上雲用 AI 也有一些限制，比如要跟雲生态深度綁定，企業會感覺不夠自由，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，一算總賬也沒少花錢。而且，大模型的實時推理，高度依賴于雲服務的可靠穩定，一旦雲服務宕機或者繁忙了，企業 " 智商 " 就跟着一起掉線。
開源的 DeepSeek，在性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，輕松結合私有數據 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。
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，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，需要的不僅僅是幾台一體機，還需要搭配算力管理調度平台、AI 開發工具、運維服務等一系列能力，來協同發揮作用。這意味着，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，将 DeepSeek 的性能發揮到極致。浪潮元腦 R1 推理伺服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。
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适配的技術能力，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，新晉服務商如京東雲，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雲的 " 星羅 " 先進算力調度平台，讓 DeepSeek 一體機深度适配國產算力芯片。
總體來說，不搞單純的算力堆疊，而是支持包括國產在内的多廠商、多型号 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。
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，内置了華為的全棧 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适配工作，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。
目前主流廠商的 DeepSeek 一體機，抱着 " 一只羊也是趕，兩只羊也是放 " 的态度，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适配了 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。
在各行各業争先恐後落地 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 推理伺服器，支持智能客服與對話、文本分析、工業質檢、醫療影像識别等場景快速适配，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，這對争奪 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、有性價比的智能化更新之路。
随着 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、雲生态捆綁、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、銀行裡的……讓 AI 落進現實，其實沒有捷徑，而是一條在時間長河裡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台，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内，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，支撐着 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。
