今天小編分享的互聯網經驗：DeepSeek引發推理側革命，火山引擎憑什麼做到最優解？，歡迎閲讀。
DeepSeek-R1 的橫空出世不僅讓全球為之矚目，更成為了檢驗各大雲服務商綜合實力的試金石。
作為新一代推理模型的代表，DeepSeek-R1 對雲計算基礎設施提出了前所未有的挑戰，從計算、存儲、網絡到資源調度，都需要雲廠商具備全方位的技術積累。
随着 AI 模型逐步走向規模化應用，雲服務商們在性能、成本、穩定性和資源保障等維度的技術實力正經受着嚴峻的 " 實戰考驗 "。
據硅星人統計，目前已有 18 家雲平台相繼上線 DeepSeek-R1 服務，而開發者們和第三方評測機構也開始用實測數據説話。在這場沒有硝煙的較量中，一個顯著的趨勢浮現：在推理成本居高不下的當下，企業用户和開發者們更青睐能夠在性能與成本之間找到最佳平衡點的解決方案。
從第三方的評測數據來看，在 DeepSeek-R1 部署領網域，一些主流雲服務商在性能和成本方面呈現出明顯分化。其中，火山引擎實現了 20ms 内的延遲響應，500 萬 TPM 的處理能力，以及全網首家超過 50 億初始離線 tokens 的支持能力，同時在部署成本上保持較強競争力。
在這輪大模型驅動的技術變革中，火山引擎如何在大模型時代實現 " 又快又省 "？
極致的技術降本，驅動價格普惠
在大模型部署成本高企的當下，價格優勢已成為衡量雲服務商綜合實力的重要指标。
硅星人對比了 DeepSeek R1 的标準配置下，在 8 卡 GPU 雲伺服器上，相較于同類型雲伺服器展現出顯著的成本優勢。
而基調聽雲最新發布的評測報告從第三方角度進一步印證了這一點：在資源利用率和成本效率等核心指标上，火山引擎的表現同樣位居前列。
這種價格優勢的形成，源于多重技術積累和規模效應的多重疊加。
從規模層面看，字節跳動是目前國内 GPU 算力資源儲備最為雄厚的科技公司。為了更好地支持抖音、今日頭條等核心業務，在視頻推薦、信息流推薦等場景中持續積累了大量 GPU 算力資源。這種規模化的資源并池效應，不僅積累了經驗，降低了采購和運維成本，也為火山引擎構建了堅實的算力基礎。
在技術層面，火山引擎構建了一套完整的技術降本體系。首先是計算資源的智能調度系統，通過細粒度的任務分配算法，實現算力資源的動态均衡，避免資源閒置或過度占用。其次是存儲架構的優化，采用多級緩存和智能數據預取機制，降低數據訪問延遲，提升吞吐效率。在網絡傳輸層面，通過帶寬智能調配和鏈路優化，确保數據傳輸的高效穩定。
為了更好地服務業務的波峰波谷期，應對突發熱點，火山引擎創新性地設計了潮汐資源復用技術。該技術通過分析計算資源的使用規律，識别出不同時段的負載特征，進而推出靈活的計費方案。例如，搶占式實例允許用户在資源閒置期以更低價格使用算力；彈性預約實例提前預約資源在保證靈活性的同時獲得資源交付的确定性。彈性實例可根據負載自動調整算力配置，實現按需付費，提前鎖定資源獲得最高 80% 的價格優惠。
第三方評測機構的數據報告顯示，在首 Token 時間、推理速度、生成速度等核心指标上，火山引擎展現出全面領先優勢，準确率高達 95%。這表明技術降本并未以犧牲性能為代價。
需要強調的是，降低價格門檻的意義遠超出市場競争層面。在 AI 技術發展的當前階段，構建 " 降價 - 低門檻 - 創新爆發 - 應用繁榮 " 的良性循環才是核心。當 Token 價格大幅降低後，創新力量得到充分釋放：越來越多的開發者開始在 AI 基礎設施上進行創新實踐，帶來應用場景的持續擴展。數據顯示，僅豆包大模型一項，其日均 tokens 使用量就從去年 5 月發布時期到 12 月增長了 33 倍，突破 4 萬億大關。這種增長印證了降低使用門檻對激發創新活力的重要作用。
從行業發展的長遠角度看，推動 AI 基礎設施的 " 普惠化 " 正在形成積極的產業效應：低成本激發創新熱情，創新應用帶動用户增長，規模效應進一步降低成本，最終推動整個 AI 產業進入良性發展軌道。這種良性循環的形成，才是技術降本的價值所在。
高性能背後：技術驅動全棧競争力
DeepSeek R1 給雲廠商們帶來更深刻的思考是，大模型時代正在重塑雲廠商的核心競争力評判體系。
與傳統雲計算時代不同，當前企業用户不再局限于對單一技術能力的需求，而是要求雲服務商具備從硬體到軟體的全棧優化能力。這種轉變源于大模型對基礎設施提出的全方位挑戰。
在硬體層面，算力資源的 " 滿血發揮 " 成為基礎門檻。以 DeepSeek-R1 的部署需求為例，V3/R1 滿血版 700G，在 FP8 計算精度下，最少需要一台 8 卡 96G 顯存的 GPU 才能部署，一般為了效果往往兩台起步，這些指标較傳統雲計算時代有了質的飛躍，并不是一台小型雲伺服器可以滿足的，同時，對性能也有了更高的要求。
第三方評測機構 superCLUE 的數據顯示，在硬體資源充分适配的基礎上，火山引擎在平均速度、推理速度、生成速度等核心指标上均達到領先水平，API 服務可用性高達 99.83%。
然而，硬體能力只是基礎，系統層面的推理加速才是決定性因素。這要求雲服務商必須具備從架構到算法的端到端優化能力。火山引擎創新性的采用了 PD 分離架構，從 GPU 伺服器在數據中心的交付部署就開始做優化，把高算力 GPU 和高顯存帶寬的 GPU 資源在 PD 分離中以合理配比做了親和性部署，首先從物理層面就降低了數據跨交換機傳輸的概率，使推理吞吐量較傳統方案提升 5 倍。
在網絡層面，通過 vRDMA 技術實現跨資源池的高速互聯，将通信性能提升 80%，同時将時延降低 70%。
大模型之大，對雲廠商的存儲優化同樣提出了挑戰。火山引擎采用了新一代 KV-Cache 優化技術，特别是彈性極速緩存（EIC）的應用，将時延降低至原來的 1/50，GPU 資源消耗減少 20%。另外，Deepseek 滿血版的模型檔案大小也來到了驚人的 700GB 左右， 火山引擎提供基于 CFS 的模型加載加速，模型加載速度提升數倍。
在資源調度層面，經驗的積累與技術領先同樣重要。得益于在抖音、今日頭條等大規模業務場景中的技術沉澱，火山引擎實現了分鍾級調度 10 萬核 CPU、上千卡 GPU 的精準資源分配。同時，自研推理加速引擎 xLLM 的應用，使端到端大模型推理性能相較于原來的基礎上再提升一倍。
另外，模型安全是企業生產關注的問題，火山引擎通過自研大模型應用防火牆，為客户應用 DeepSeek 抵御 DDoS 攻擊、消除惡意 token 消耗風險，提供更安全可靠的部署環境，保障算力穩定，讓企業服務可用性大幅提升，同時，通過防範提示詞注入攻擊，使數據泄露風險降低 70%。
此外，還可降低模型幻覺、回復不準确等情況 90% 以上的發生率，确保模型應用的準确性和合規性，并将不良信息輸出率控制在 5% 以内，保障内容生态健康。
這種全棧技術能力的競争，标志着雲服務行業進入新階段。回顧過去，企業用户往往只需關注雲服務商在特定領網域的能力，如金融雲的安全性、數據庫的性能等。但在大模型時代，這種單點突破的競争模式已經無法滿足市場需求。雲服務商必須構建從硬體适配、架構優化、算法創新到運維調度的完整技術鏈路。
從 ChatGPT 爆火時，一眾雲廠商便在讨論大模型對雲的影響，如今或許我們猜得到了一個準确的方向：大模型正在重新定義雲計算基礎設施的邊界。
雲服務商需要在保持原有優勢的基礎上，持續強化全棧技術能力。這不僅涉及各個技術層面的創新，更要求這些創新能夠有機統一，形成面向大模型時代的完整解決方案。那些能夠率先建立全棧競争優勢的雲服務商，才能在新一輪產業變革中占據先機。
底層重構，需要新的 "AI 雲原生 "
在 2024 年 12 月的 Force 大會上，火山引擎就敏鋭預判：應用的未來在于推理。這一判斷直指雲計算架構的根本性變革——從傳統的 CPU 中心轉向以 GPU 為核心，重新構建計算、存儲與網絡架構體系。
短短兩個月後，DeepSeek-R1 的市場表現印證了這一前瞻性判斷。在推理性能、服務穩定性等核心指标上的優異表現，正是火山引擎提前布局 AI 雲原生架構改造的成果，這種架構重構不是簡單的資源堆疊，而是對雲計算範式的系統性創新。
從全球視角看，火山引擎展現出與谷歌雲、Oracle 相似的 " 挑戰者 " 特質。其戰略重心不在傳統的資源競争，而是着眼于構建高效的模型服務平台，通過提升智能算力的租用率和消耗量，帶動雲服務的整體增長。這種思路打破了傳統雲廠商的競争邏輯。
從最初的 IaaS 層面資源競争，到 PaaS 層面的服務較量，如今已經進入了 " 以模型為核心的 AI 雲原生基礎設施 " 的比拼中。火山引擎的全棧推理加速不只是技術領先性的體現，更是最佳工程實踐的結果。高性價比的資源靈活部署模式、安全性強以及端到端的體驗佳都将成為新的行業标準。
在這個意義上，大模型不僅重塑了技術架構，更推動了商業模式的創新。
當行業重回同一起跑線，未來的競争将更多取決于對技術趨勢的前瞻把握和戰略定力。雲服務商能否準确識别產業變革方向，并在關鍵技術領網域實現突破，将決定其在 AI 時代的競争格局。
