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、儲存、網路到資源排程，都需要雲廠商具備全方位的技術積累。
隨著AI模型逐步走向規模化應用，雲服務商們在效能、成本、穩定性和資源保障等維度的技術實力正經受著嚴峻的“實戰考驗”。
據矽星人統計，目前已有18家雲平臺相繼上線DeepSeek-R1服務，而開發者們和第三方評測機構也開始用實測資料說話。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，企業使用者和開發者們更青睞能夠在效能與成本之間找到最佳平衡點的解決方案。
從第三方的評測資料來看，在DeepSeek-R1部署領域，一些主流雲服務商在效能和成本方面呈現出明顯分化。其中，火山引擎實現了20ms內的延遲響應，500萬TPM的處理能力，以及全網首家超過50億初始離線tokens的支援能力，同時在部署成本上保持較強競爭力。
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”？
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標。
矽星人對比了DeepSeek R1的標準配置下，在8卡GPU雲伺服器上，相較於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標上，火山引擎的表現同樣位居前列。
這種價格優勢的形成，源於多重技術積累和規模效應的多重疊加。
從規模層面看，字節跳動是目前國內GPU算力資源儲備最為雄厚的科技公司。為了更好地支援抖音、今日頭條等核心業務，在影片推薦、資訊流推薦等場景中持續積累了大量GPU算力資源。這種規模化的資源並池效應，不僅積累了經驗，降低了採購和運維成本，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慧排程系統，透過細粒度的任務分配演算法，實現算力資源的動態均衡，避免資源閒置或過度佔用。其次是儲存架構的最佳化，採用多級快取和智慧資料預取機制，降低資料訪問延遲，提升吞吐效率。在網路傳輸層面，透過頻寬智慧調配和鏈路最佳化，確保資料傳輸的高效穩定。
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複用技術。該技術透過分析計算資源的使用規律，識別出不同時段的負載特徵，進而推出靈活的計費方案。例如，搶佔式例項允許使用者在資源閒置期以更低價格使用算力；彈性預約例項提前預約資源在保證靈活性的同時獲得資源交付的確定性。彈性例項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。
第三方評測機構的資料報告顯示，在首Token時間、推理速度、生成速度等核心指標上，火山引擎展現出全面領先優勢，準確率高達95%。這表明技術降本並未以犧牲效能為代價。
需要強調的是，降低價格門檻的意義遠超出市場競爭層面。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”的良性迴圈才是核心。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充套件。資料顯示，僅豆包大模型一項，其日均tokens使用量就從去年5月釋出時期到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，創新應用帶動使用者增長，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。這種良性迴圈的形成，才是技術降本的價值所在。
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爭力評判體系。
與傳統雲計算時代不同，當前企業使用者不再侷限於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最佳化能力。這種轉變源於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，最少需要一臺8卡96G視訊記憶體的GPU才能部署，一般為了效果往往兩臺起步，這些指標較傳統雲計算時代有了質的飛躍，並不是一臺小型雲伺服器可以滿足的，同時，對效能也有了更高的要求。
第三方評測機構superCLUE的資料顯示，在硬體資源充分適配的基礎上，火山引擎在平均速度、推理速度、生成速度等核心指標上均達到領先水平，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演算法的端到端最佳化能力。火山引擎創新性的採用了PD分離架構，從GPU伺服器在資料中心的交付部署就開始做最佳化，把高算力GPU和高視訊記憶體頻寬的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資料跨交換機傳輸的機率，使推理吞吐量較傳統方案提升5倍。
在網路層面，透過vRDMA技術實現跨資源池的高速互聯，將通訊效能提升80%，同時將時延降低70%。
大模型之大，對雲廠商的儲存最佳化同樣提出了挑戰。火山引擎採用了新一代KV-Cache最佳化技術，特別是彈性極速快取（EIC）的應用，將時延降低至原來的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， 火山引擎提供基於CFS的模型載入加速，模型載入速度提升數倍。
在資源排程層面，經驗的積累與技術領先同樣重要。得益於在抖音、今日頭條等大規模業務場景中的技術沉澱，火山引擎實現了分鐘級排程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效能相較於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，火山引擎透過自研大模型應用防火牆，為客戶應用DeepSeek抵禦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，透過防範提示詞注入攻擊，使資料洩露風險降低70%。
此外，還可降低模型幻覺、回覆不準確等情況90%以上的發生率，確保模型應用的準確性和合規性，並將不良資訊輸出率控制在5%以內，保障內容生態健康。
這種全棧技術能力的競爭，標誌著雲服務行業進入新階段。回顧過去，企業使用者往往只需關注雲服務商在特定領域的能力，如金融雲的安全性、資料庫的效能等。但在大模型時代，這種單點突破的競爭模式已經無法滿足市場需求。雲服務商必須構建從硬體適配、架構最佳化、演算法創新到運維排程的完整技術鏈路。
從ChatGPT爆火時，一眾雲廠商便在討論大模型對雲的影響，如今或許我們猜得到了一個準確的方向：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爭優勢的雲服務商，才能在新一輪產業變革中佔據先機。
在2024年12月的Force大會上，火山引擎就敏銳預判：應用的未來在於推理。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、儲存與網路架構體系。
短短兩個月後，DeepSeek-R1的市場表現印證了這一前瞻性判斷。在推理效能、服務穩定性等核心指標上的優異表現，正是火山引擎提前佈局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，而是對雲計算正規化的系統性創新。
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爭，而是著眼於構建高效的模型服務平臺，透過提升智慧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爭邏輯。
從最初的IaaS層面資源競爭，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將成為新的行業標準。
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，未來的競爭將更多取決於對技術趨勢的前瞻把握和戰略定力。雲服務商能否準確識別產業變革方向，並在關鍵技術領域實現突破，將決定其在AI時代的競爭格局。
