DeepSeek一体机，政企AI的“蒸汽革命”

今天小编分享的科学经验：DeepSeek一体机，政企AI的“蒸汽革命”，欢迎阅读。

近两周以来，DeepSeek 一体机，成为政企 IT 市场的一大消费亮点。

华为昇腾、中科曙光、浪潮信息、联想、新华三等 60 多家 IT 厂商，密集推出了适配全模型的 DeepSeek 一体机。产品发布速度，堪称前所未有。

蒸汽机一声轰鸣，世界从此进入工业时代。那么，政企客户买个一体机，按下开机键，是否就意味着步入 DeepSeek 时刻呢？这显然是不可能的。

我们都知道，瓦特改良蒸汽机之后，还伴随着铁矿石的开采，火车铁轨的铺设、纺织业的发展、工人阶级的出现等诸多条件，才形成了轰轰烈烈的工业革命。

DeepSeek 一体机部署之后，政企才开始触及深水区——异构算力如何兼容？DeepSeek 与业务场景怎么结合？AI 人才缺失，一体机集群后期谁来维护？

当 DeepSeek 技术平权撞上政企智能转型，IT 厂商要同时扮演发明家、工厂主、铁道工和列车长，才能让一体机成为政企 AI 所期待的一部蒸汽机。

本文就来聊聊，关于 DeepSeek 一体机，IT 厂商应该如何有所作为。

有了 DeepSeek 的一体机，究竟发生了什么变化？我们可以把这看作一场瓦特蒸汽机 PK 纽科门蒸汽机的竞赛。

纽科门蒸汽机出现得更早，但在瓦特改良之前，效率不好，无法规模化应用。而瓦特蒸汽机大幅提升了动力效率，让蒸汽机可以应用于纺织、矿业、交通等多个领網域，推动了工业生产的规模化和效率化—— DeepSeek，就是 AI 一体机的 " 瓦特时刻 "。

一来，DeepSeek 让政企对大模型的需求暴涨。由于数据隐私，政企本地化部署 AI 的需求始终存在，ChatGPT 爆火之后，大模型一体机就被 IT 厂商推向政企市场，解决训练算力不够用、数据防泄漏不出網域等问题。而 DeepSeek 的优异性能表现，让政企引入 DeepSeek 的需求井喷，亟需稳定高可用的方案，通过采购一体机来使用 DeepSeek，自然成为首选。

二来，DeepSeek 提高了私有化部署的投入产出比。此前，GPT-4 等大模型的超大参数、超大数据、超高算力消耗，导致本地部署的投入大、回报不确定，一体机的经济价值不高，让不少中小企业望而却步。而满血版 DeepSeek，一台单机就能完成实时推理，还能规避未来模型收费的可能，选择一体机的投资回报比，明显增强了。

另外，政企还有一个现实的考量，借助 DeepSeek 一体机减少对云的依赖。

此前，企业想要用高质量大模型，基本都得通过云。尤其是中小微企业，更愿意选择云 +API 的方式来引入 AI，按需灵活付费，规避购买一体机、自建算力集群的前期高投入。

但上云用 AI 也有一些限制，比如要跟云生态深度绑定，企业会感觉不够自由，选择权小了；然后是服务收费项目多了，大规模调用云 API 的 tokens 消耗也很大，还有订阅费、云存储、MaaS 服务费等其他支出，一算总账也没少花钱。而且，大模型的实时推理，高度依赖于云服务的可靠稳定，一旦云服务宕机或者繁忙了，企业 " 智商 " 就跟着一起掉线。

开源的 DeepSeek，在性能上不输云厂商的闭源大模型，直接拿来就能用，再结合一体机的本地算力，政企可以绕开上云的种种限制，轻松结合私有数据 Fine Tune 专有大模型，想怎么用就怎么用，没有后顾之忧。

这种背景下，DeepSeek 之于一体机，相当于瓦特改良蒸汽机，从此进入实用化、商业化的新阶段。

在 " 大家都发 DeepSeek 一体机，那我也发 " 的抢位赛中，冷静下来想一想，卖一体机，光有 DeepSeek 就够了吗？

试想一下，一间工厂摆满了由蒸汽发动机驱动的纺织机，但工人不会用、日常管理不到位，后续也没有铁路把布匹运出去，那就算有先进的机械，也无法提升企业的生产力。

同理，政企客户想在业务中用好 DeepSeek，需要的不仅仅是几台一体机，还需要搭配算力管理调度平台、AI 开发工具、运维服务等一系列能力，来协同发挥作用。这意味着，IT 厂商不仅要 " 卖铲子 "，还得在其他环节下功夫，真正把 DeepSeek 等大模型送入政企客户的业务场景。

结合政企使用大模型的步骤来看，IT 厂商卖 DeepSeek 一体机，算法之外的能力也不能存在短板。

能力一：高算力利用率。

DeepSeek 进入政企的门槛，首先是算力。作为推理模型，DeepSeek 的实时推理，不仅要用更少的机器，提高资源利用率和计算效率，还要优化推理速度，缩短计算时间。

目前，基于华为昇腾、海光、百度昆仑芯等国产芯片打造的 DeepSeek 一体机，都对推理性能进行了优化。中国电信推出的息壤智算一体机，基于华为昇腾完成，借助自研推理加速引擎，将 DeepSeek 的性能发挥到极致。浪潮元腦 R1 推理伺服器则支持昆仑芯算力芯片，并进行深度优化，解决 DeepSeek R1 671B 模型在部署中的资源瓶颈问题，显著提升了推理效率。

除了昇腾、昆仑之外，大多数国产 AI 芯片是以混合异构的方式来支持一体机。因此，不少厂商也具备异构算力适配的技术能力，比如 IT 巨头联想、新华三、中科曙光，都提供统一的异构智算推理服务与解决方案，新晋服务商如京东云，其 DeepSeek 一体机也支持华为昇腾、海光、寒武纪、摩尔线程、天数智芯等多款国产芯片，中国联通也基于联通云的 " 星罗 " 先进算力调度平台，让 DeepSeek 一体机深度适配国产算力芯片。

总体来说，不搞单纯的算力堆叠，而是支持包括国产在内的多厂商、多型号 GPU/NPU 算力资源，充分释放推理性能，成为 IT 厂商售卖 DeepSeek 一体机的必要条件。

能力二：工具全栈化。

DeepSeek 落地政企，还需要融合专有数据、行业知识等进行微调，这时候就需要趁手的工具。

华为昇腾 DeepSeek 一体机，就融合了华为 DCS AI 全栈式解决方案，内置了华为的全栈 AI 能力，提供覆盖数据工程、知识精调、部署、调优等全流程的工具链 ModelEngine，减少政企在模型对接中的繁琐适配工作，快速把 DeepSeek 用起来。

DeepSeek 很优秀，但大模型的进化速度也很快，让 AI 一体机具备可演进性，降低政企 AI 的综合使用成本，因此支持多样化的大模型也很重要。

目前主流厂商的 DeepSeek 一体机，抱着 " 一只羊也是赶，两只羊也是放 " 的态度，也同时预置了多款主流大模型。中科曙光的超融合一体机不仅全面适配了 DeepSeek V3、DeepSeek R1 和 DeepSeek Janus Pro 等系列模型，还兼容了 Qwen2.5、LLama3.2、ChatGLM 等主流开源模型，灵活支撑政企多样化的业务需求。

能力三：交付高效率。

在各行各业争先恐后落地 DeepSeek 的背景下，一体机必须破解 " 上线周期长、部署效率低 " 的困境。在主流 IT 厂商的努力下，政企部署 DeepSeek 一体机基本可以做到 " 拎包入住 "。

Xinference 基于华为昇腾打造的 DeepSeek 一体机，预置了 DeepSeek 全系列模型和 100+ 最新模型，政企客户无需投入大量时间和精力进行技术准备，一键即可部署与调度。宁畅 DeepSeek 大模型一体机解决方案预装算力集群、网络与安全组件，让 DeepSeek 复杂的部署流程变成 " 交钥匙工程 "，减少了政企的部署周期和降低时间成本。浪潮信息的元腦 R1 推理伺服器，支持智能客服与对话、文本分析、工业质检、医疗影像识别等场景快速适配，企业无需从零开始摸索，显著缩短了 AI 应用上线周期。

IT 厂商高效交付，政企业务创新就快人一步，这对争夺 DeepSeek 热点的各行业企业十分有吸引力。

上述能力，与 DeepSeek 一体机一起，让 AI 变得拿来即可用，用后即增值，真正为政企提供了一条高效、可靠、有性价比的智能化更新之路。