DeepSeek 一体机引爆市场需求，医院、学校、政府、金融等行业纷纷抢购

自今年年初以来，开源模型DeepSeek的受欢迎程度就像一块巨大的岩石扔进了湖中，引起了一层涟漪，直接触发了大规模的大规模多合一产品的密集释放。一段时间以来，包括服务器制造商，云服务提供商，行业应用程序开发人员和大型模型技术供应商在内的各种玩家都进入了市场。根据IDC统计数据，将近100家制造商在市场上迅速推出了AI多合一产品。但是，DeepSeek多合一的机器可以从其最初的受欢迎程度转变为有用且易于在企业中使用。

▍繁荣正在激增：需求激增超过200％！

当“科学和技术创新委员会每天”最近访问了Yuncong Technology，Yuntian Lifei，UCD，火山引擎等制造商时，发现客户对DeepSeek多合一机器的需求非常热。 “现在对多合一机器的需求很高，医院，学校，政府，金融和其他行业正在寻找我们。”华为计算线的一名业务人员透露。

Luo Yi, vice president of Yuntian Lifei, said: "The demand for intelligent computing power is indeed high. The demand from the government and central state-owned enterprises has more than doubled compared to the customer density brought by ChatGPT in the past two years. What government customers are more aware of all-in-one machines is that the deployment of all-in-one machines does not require a lot of preliminary preparations, which can lower the threshold for AI可以迅速开发申请。

Yuncong Technology秘书Yang Hua还指出，客户需求显示出显着的增长趋势，尤其是一些对数据安全和隐私保护需求高的公司，并且对本地部署的多合一机器表现出浓厚的兴趣。 “基于我们最近的业务线索和销售，财务和政府事务领域的客户对AI多合一机器的需求尤其强烈。例如，我们与银行合作的项目是通过全合理的机器整合多源数据（财务阶段III平台，员工信用报告，合规性系统等），以构建风险数据集MART和知识标准化和认同性的标准和识别性和识别能力。

一位负责火山引擎的相关人员说，火山引擎发布了AI多合一机器后，它收到了来自大量企业客户的咨询和订单，并且客户需求超出了期望。 UCD新兴行业部的首席建筑师Li Tianpeng提出，多合一的机器主要针对诸如政府，中央州立企业，医疗保健，金融和教育等申请情景，这些机器是高度数据安全要求和对延误更敏感的行业。

在销售价格方面，DeepSeek多合一机器的单一交付成本约为数十万到数百万，具体取决于其携带的型号及其所携带的软件。 IDC中国研究经理Cheng Yin认为，DeepSeek推动了整个中国市场中AI应用的乐观发展期望。如果可以将更多的公司（尤其是中小型的长尾企业）驱动到部署AI，那么多合一的市场将引入进一步的发展。

但是，在这种热潮下，一些行业内部人士表示关注。一位IT行业内部人士说：“我们需要对市场现在有点过热这一事实。几乎所有政府部门都在要求需求，每个人都有点匆忙。客户仍然需要结合实际状况。首先，我们必须清晰地进行。我们必须清楚地表明，尽管当前大型模型的基本模型能力仍然有所改善，但该公司的企业依赖于业务依赖于业务的依赖性，其依赖性是兼容的范围。能力。”

▍视频和现实：长阶周期

尽管DeepSeek多合一咨询需求正在蓬勃发展，但实际订单周期相对较长。许多服务器制造商告诉《科学与创新委员会日报》的记者，对DeepSeek多合一机器进行了许多咨询，但基本上是在研究阶段。大多数下订单的客户都直接设置了相关的预算，并选择用DeepSeek替换原定的大型型号。

“在测试阶段有很多客户。直接下订单并愿意购买一个订单的客户通常是预算的。这实际上对旧的大型模型公司产生了很大的影响。他们可能已经计划购买封闭的大型大型模型，但是现在开放源代码的DeepSeek已更改了预算，以部署开放源模型。”制造商说。

Li Tianpeng指出，DeepSeek多合一机器订单的比例低于成熟的云服务产品。 “尽管客户对需求有强烈的需求，但是在签订合同之前，通常需要对现场进行测试和评估多合一的产品。目前，由于资源不足，数百名用户正在进行测试时间表，这与云服务产品相比，临时订单较低。”

“许多用户需要深入思考DeepSeek和他们自己的业务场景的结合。在与多合一制造商进行咨询之后，他们需要对自己的业务，采购成本，访问方法等进行多次评估。DeepSeek本身的访问方法也非常多样化。有些客户将转向APIS或云资源交付方式。我们在咨询方面的启用。制造商将根据他们的经验提供建议。李天彭进一步解释。

说到实施多合一机器，Lu Yi提出了这样的建议：“以云服务的形式，首先通过模拟数据进行验证和测试。然后，确定该业务可以封闭环境并可以嵌入业务流程中，然后选择合适的计算机以将智能计算集成到Enterlaper of Enlenterprise of Enlenterprise of Enlenterprise of Enlateprise和Complectents'atefort of EntelliSe and-Insports and-Onn-inn-In-innone-inn-In-Onnose。

目前，全血DeepSeek多合一机器的采购成本超过一百万元，投资相当大。但是，从实际实施业务的角度来看，大多数从业者建议用户直接部署全血版本。 “ 32B大型模型可以使用NVIDIA的4090芯片运行。大多数使用32B和70B型号的客户用于测试和微调。需要使用全血版本来实现真正的业务。”服务器销售员说。

Lu Yi还建议使用全血版本模型来探索业务。 “这并不是说这些小型型号是没有用的，而是在探索新业务时，您必须使用最强大的模型通过封闭循环运行整个业务，然后考虑在不同业务链接中使用低成本模型填充它。”

▍实施困境：大型模型和业务场景之间的差距

大型模型和业务的实施之间仍然存在很大的差距。 Lu Yi认为：“政府和企业严重缺乏相关的技术人才。一方面，它需要知识的普及。另一方面，大型模型和商业的结合是一个逐步的过程，它需要商业流量的分类，甚至需要商业流程，依靠商业专家的深入参与。”

UCD的Li Tianpeng还指出，人才是一个重大挑战。在企业购买了私有大规模模型的多合一机器之后，软件，硬件操作以及维护以及系统二级开发需要专业人才支持，而企业在人才积累和技术积累方面面临长期挑战。在业务方案方面，多合一的机器不仅是硬件业务。将来，随着大型模型的应用成熟，它将成为客户方面的核心组成部分。有必要改善软件生态系统，例如解决问题，例如大型模型的安全性，许可管理和适应优化，并结合业务。

与火山引擎有关的人说，技术复杂性，成本，数据质量，系统集成，人才短缺，安全，业务适应，操作和维护以及ROI都是挑战。 “例如，AI多合一的机器涉及硬件，软件和AI模型的集成，具有高技术阈值，需要定期更新（例如支持随后的DeepSeek模型的随后升级版本），并且制造商需要提供完整的维护服务，而当实际业务方面的性能不仅是在实际的业务方面的效果。 AI全合理的制造商在软件级别提供模型压缩，量化和蒸馏工具，以帮助优化模型性能；

尤隆技术董事会秘书杨华得出的结论是，当大型型号全合一的机器降落时，仍然有两个主要的山脉要解决：一个是现场的深水区域。客户想要的不是“通用模型”，而是“进入业务毛细血管”的解决方案。例如，某些工业质量检查的识别准确性必须达到99.9％，这需要行业知识和AI之间的深度互操作性；第二个是生态分裂。当前的多个多合一机器的硬件组合，尤其是国内生产，具有不同的硬件标准，高软件和硬件适应成本。企业购买诸如“ Pin Lego”之类的多合一机器，该机器在后期的运营和维护潜力很大。

▍未来趋势：公共云和私有化部署将平行

目前，近100家制造商在市场上迅速推出了AI多合一产品。 UCD新兴行业部的首席建筑师李·天彭（Li Tianpeng）面对激烈的市场竞争，他认为不同的制造商具有不同的优势，并且硬件制造商在硬件建筑成本，硬件适应优化和家庭适应方面具有优势；云服务和计算电力服务制造商在端到端交付，早期客户对接测试，模型管理和计算功率调度以及随后的大型模型和用户服务的深入集成中具有更大的优势，这可以为客户提供更好的用户体验。

Yuncong Technology董事会秘书长Yang Hua说，从趋势判断的角度来看，随着DeepSeek的出现，降低成本，大规模模型的能力和解决问题的能力得到了提高，开源能力将带来更多的生态系统。考虑到国内安全和本地化需求，将完全满足私有化部署的需求，并且将加速中央国有企业和政府治理的全面数字化转型，并将释放需求，并将加速实施。此外，对企业数字员工和企业代理商的需求将带来爆炸性的增长。这种转型为专注于行业垂直行业，了解AI并具有商业认知的技术商业公司带来了巨大的机会和增长空间。

杨华预测，在公共云领域，推理成本预计每年将下降十倍，这使中小型企业和消费级应用程序可以加速采用公共云服务。从市场份额的角度来看，公共云主要关注标准化服务，并且在私有化部署，高度敏感的行业（例如政府和企业，财务，制造业和能源）方面，在互联网，教育，泛片等领域的比例相对较高，仍然由全体临床和企业培养在政府和企业领域中占主导地位。在技​​术包含水平上，开源模型和低成本芯片将进一步加速大型模型应用的渗透。

在接下来的三年中，大型模型在公共云领域和私有化部署领域的市场趋势将显示出平行和协调的发展模式。公共云部署将继续维持快速的增长，尤其是在互联网和电子商务等行业中，具有较高的弹力能力和快速迭代的私人培养业和私人云培养的行动，并将私人培训范围延长。对数据隐私和安全性有很高的要求。”一名负责火山引擎的相关人员说。

DeepSeek采用的混合专家系统MOE减少了每次需要激活的大型模型参数的数量，从而大大降低了推理成本，并为国内芯片带来了收益。

“ DeepSeek对于国内芯片和智能计算能力的制造商来说是一个巨大的机会。当然，其形式不仅限于多合一的机器。未来将不可避免地是一种混合计算体系结构，应用程序场景边缘化的趋势非常明显，而且非常明显，因为考虑到私人数据安全和较小的政府，以及未来的规范，以及未来的省级和大型的通讯。中型企业甚至家庭。” Lu Yi说：“我们的芯片采用了计算功率构建块体系结构。尽管它受过程的影响，通过创新的体系结构，但可以像构建基础一样灵活形成和自由地扩展芯片。”

杨华说，传统的大型模型（例如GPT-4）以高成本部署，而开源模型（例如DeepSeek）将将培训成本降低到十分之一，并且预计将来推断成本将在未来下降数十次。 DeepSeek多合一的机器支持单机器实时推理，边际成本低，并且适用于中小型政府机构的灵活应用。 “当我们与华为，Haiguang，Cambrian和其他生态伙伴合作以产生规模效果时，它将有助于进一步降低硬件和部署成本。”

应该指出的是，国内计算能力还有很长的路要走。 Luo Yi承认：“目前的成本仍然有点高，并且有巨大的优化和改进空间。它需要一个过程来调整国内计算能力和高级模型以提高成本效益。”

Li Tianpeng还说，计算能力适应优化，尤其是在国内计算能力中，目前与NVIDIA GPU相比，仍然需要改善适应效果和性能输出的空间，并且需要进一步优化GPU生态系统。