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DeepSeek出来以后，有很多的硬件和集成厂商都在推DeepSeek大模型一体机。对于DeepSeek一体机的概念，也有很多专家认为这个是智商税，也有很多从业者认为一体机能够帮助很多传统企业快速的降低AI大模型在企业中落地的门槛。

能满血跑DeepSeek 671B大模型的一体机，例如8卡141G显存的英伟达H20的机器，最低成本一百多万，是否值得入手呢？今天新莆京wns8888今天展开来讲一讲DeepSeek一体机背后的逻辑。

百亿美金成果，如今百来万即可实现

2025年因为DeepSeek的横空出世，过去OpenAI耗费上百亿美金打造的大模型，今天能够一百多万的成本就可以落地到企业内部。单台八卡的机器就可以跑得动满血版DeepSeek，这样的架构对于大企业来说也非常容易维护。

很多大型企业，尤其是体制内的企业，由于数据安全防护的需求，过去在AI落地的过程非常缓慢，因为适合本地不是的开源大模型能力与顶级的商用大模型有非常大的差距。内部的应用场景，连做个POC验证都没法实现，很多设想的场景，用开源的7B模型跑完后效果不尽人意，反而会让那些对AI有热情的部门或者员工丧失信心。

而今天由于DeepSeek一体机的成本已经可以让很多大型企业负担得起，至少可以快速的把内部的各种敏感场景用大模型验证起来。无论大模型说得对还是说的错，这些问题都不会流传到外网去，不会造成社会上的影响，可以减少企业创新的心理负担。

不少大型企业，特别是体制内的企业，数据安全防护的需求极为严苛，尤其是涉及到数据出境的场景，比如把内部的应用场景与OpenAI大模型API对接。在这点上，中国的要求跟欧美那些国家基本上也保持一致，DeepSeek出来后欧美很多国家也限制本土的企业去连接境外的大模型。

过去，AI 落地进程异常缓慢，适配本地部署的开源大模型，在能力上与OpenAI这样的顶级商用大模型差距悬殊。像内部一些应用场景，想做个 POC 验证都困难重重。许多设想中的场景，用开源的 7B 模型运行后，效果差强人意，这无疑给原本对 AI 满怀热情的部门和员工泼了冷水，让他们信心受挫。大家每天都在看着其他的先进企业AI用的多么好么顺畅；反观自身，AI 实践落地效果却差强人意，不禁让人质疑，AI 大模型这股热潮，是否只是一场虚幻的泡沫 。

如今情况大为不同，DeepSeek 一体机成本合理，企业至少能够快速利用它，在内部各种敏感场景开展大模型验证工作。无论大模型在验证过程中给出的结果正确与否，相关问题都不会泄露到外网，不会在社会上引发不良影响，大大减轻了企业创新时的心理负担 。

DeepSeek一体机通过深度融合GPU资源编排系统、企业级模型全生命周期管理平台及智能体应用框架，实现从基础设施到业务场景的垂直穿透，可以使企业得以聚焦业务场景创新而非技术堆栈适配，在一定程度上可以大幅降低企业落地DeepSeek的门槛。

如果有些企业不愿意支付固定资产成本，先用国内公有云的DeepSeek的API服务是否也可以呢？毕竟DeepSeek完全开源，而且开源协议非常友好，任何云厂商都可以随意部署并且对外提供服务。

目前算力资源紧缺，即使是云厂商也无法保障服务

大家在年初使用Deep Seek网页的标准服务的时候，经常会出现一次对话后就出现系统繁忙的提示，下一次对话还需要等好几个小时。

国内的互联网大厂直至今年年初，方才在 AI 大模型布局上加紧步伐。此前，其内部算力自顾不暇，难以满足自身业务需求。当下，大厂不仅要运用 AI 对既有业务进行全面升级，还需面向外部市场，提供海量 AI 服务。如此一来，从内到外对算力的强劲需求，致使算力缺口急剧扩大，其紧张程度不言而喻 。

2025年，中国企业对AI应用落地的需求可能会出现十倍甚至百倍的增长。在算力供需严重失衡的市场环境下（供应紧缩与需求呈指数级增长），算力资源正演变为战略性稀缺资产。当前公有云厂商虽通过低价策略抢占AI算力市场，但其商业模型面临根本性挑战：GPU集群在虚拟化效率与调度弹性上显著弱于CPU架构，导致传统云计算基于资源复用的利润空间难以在AI算力领域复制。

GPU集群的成本结构分析表明，当企业算力需求达到一定的规模后，DeepSeek一体机与调用公有云API的综合成本不会有本质的差异，甚至本地部署可以降低成本的波动。这种成本曲线的特性，使得中大型企业在规划AI应用规模化落地时，采用混合部署策略（核心算力本地化+弹性需求云端扩展）成为更具经济性的选择。

另外，对于大型企业来讲，内部的预算、成本核算和分摊规则特别复杂，每个部门都去云上申请API的预算，流程的成本可能会远远大于API的费用。这时候，通过一次预算申请DeepSeek一体机，满足今年内部大部分部门免费使用，剩下的预算只有电费的成本也有明确的开支预算，更符合大企业的运作机制。

再者，不同部门因业务应用、业务场景以及数据性质各不相同，即便不选用 OpenAI 这类境外大模型 API 服务商，而是选择国内公有云，在决定哪些数据可上传至公有云时，仍需开展跨部门沟通与决策。例如在金融企业中，风控部门与市场部门的数据敏感度差异大，协调两者数据上云事宜，往往要召开多次跨部门会议，每次会议筹备与召开成本，沟通协调导致的时间延误成本，这些都可能远远超过一体机的投资成本 。

从市场演进轨迹观察，上半年行业主要处于技术验证阶段，大部分企业通过培训、学习交流、POC（概念验证）等方式探索应用场景。随着年中关键场景验证完成，市场将进入算力部署密集期，Q3起AI算力需求会出现爆发式的增长。这种预期使得金融、智能制造等重算力需求领域开始采用"算力预锁定"策略，通过提前部署DeepSeek一体机构建确定性的算力保障体系。

这几年，因为算力供应持续紧张，即便像几年前购入的 A100、A800 这类大容量企业级显卡，在当下市场中价格依旧居高不下。如果短期内没有新产品和新供应商更有竞争力的话，此时购入 DeepSeek 一体机并不算是一个 “败家” 的决策。

当然对于一些中小型的企业，用公有云的DeepSeek的API服务肯定是一种更灵活的选择。

大模型更像硬件，而不是软件，更不像SaaS

目前的大模型更像是一个硬件，例如DeepSeek 671B的大模型只要部署了以后，就很难去每天对其迭代优化，微调模型的成本非常高，一般的企业无法承受，大模型并不是新莆京wns8888想象中的“软件应用”。

像本地部署的应用软件，一些开发能力不错的企业，可以做到每个月甚至一周发一个版本。企业用户若想实现更高频迭代，不仅需要自建覆盖开发、测试、部署全流程的复杂技术体系，还要承担版本兼容性、数据迁移，内部高可用云环境等额外成本。

相较于本地部署软件，SaaS 和云服务在版本迭代效率上展现出显著优势。通过持续集成 / 持续部署（CI/CD）流水线的自动化支撑，SaaS 服务商能够实现每周甚至小时级的灰度迭代，确保功能更新与用户需求同步演进。这种快速响应能力依赖于云端集中管理架构，既避免了传统本地软件繁琐的版本分发流程，又通过 AB 测试等机制保障了更新质量。

而大模型的版本迭代更新并没有软件那么快，单次完整训练需 3-12 个月（数据清洗 / 模型训练 / 多轮验证），远超传统软件迭代节奏。分布式训练集群效率随规模指数级下降，万亿参数梯度噪声控制仍是技术瓶颈。

更出色的大模型，离不开更优质的数据、更充裕的筹备时间以及更大规模的参数。优质数据的获取、清洗与标注工作繁杂，时间上要历经数据收集、模型设计与反复调试，而参数规模越大，运算量和对硬件的要求就越高。这些因素综合起来，致使大模型的迭代速度很难像软件那样，与手机、电脑这些硬件的迭代周期颇为相似。

大模型的输入输出带宽不高，放在云下云上没有本质区别

以 ChatGPT、DeepSeek 为代表的大模型，输入与输出皆依赖文字，通过 Prompt 与大模型交互。这种沟通方式效率与人类语言交流相近，每秒至多传输几十个字符。相较于计算机数据处理速度和网络带宽，这样的沟通带宽实在有限。

新莆京wns8888选择 SaaS 或公有云，一大关键因素在于网络带宽的 “最后一公里” 成本。在许多地区，尤其是企业场景中，网络带宽成本居高不下。以中国为例，企业商业带宽成本相较民用可能高出十倍有余。家庭用户每月花费几百元，便能享受独享的千兆带宽；但是在企业里却很难保障每人千兆带宽的资源。一旦出现大量云上云下数据交互，极易形成网络瓶颈。因此，对于本身业务具有互联网属性、需频繁与外部交互的企业，如金融机构面向 2C 的营销系统，如果90%的数据交互来自于互联网，将系统完全部署在云端，也许是更好的一种交互方案。

反观大模型，其极低的沟通带宽，与计算机和网络的高带宽能力相比，简直微不足道。这意味着，企业若主要运用大模型处理内部业务、流程及数据，可将大模型一体机部署在本地，使其与本地系统及敏感数据安全交互，必要时再调用互联网资源与数据查询功能，这种方式切实可行。无论是企业对大模型应用场景的定位—— 是侧重于内部事务处理，还是外部业务拓展，大模型的部署位置在云上还是云下通常不会成为架构瓶颈，真正的制约因素在于大模型自身的吞吐量，一秒钟几十个字符而已。

总结与思考

在软件领域，SaaS的模式可能要好于本地部署软件。但是在AI大模型里，云上云下没有本质的区别。

大模型的特性决定了其与传统软件有别。它更类似硬件，不容易修改，迭代周期长、微调成本高。在网络带宽层面，大模型输入输出带宽低，云下云上部署差异不大。对于企业而言，需综合考量数据安全、成本预算、业务场景等因素。大型企业可通过 DeepSeek 一体机实现内部敏感场景验证，降低创新心理负担。

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