DeepSeek 如同一條鯰魚，以一己之力徹底攪活了大模型應用市場的競爭格局。

幾乎是一夜之間，千行百業都開始忙著部署 DeepSeek。從金融、零售到教育、製造，DeepSeek 將 AI 技術的普及速度推向了新的高峰。

提到 AI 部署，很多人首先想到的往往是一體機。一體機因其本地部署、開箱即用的特點，成為不少企業的首選。對於那些希望快速啟動、低門檻嘗試 AI 技術的企業來說，一體機確實是一個不錯的選擇。它能夠在短時間內為企業提供一套完整的 AI 解決方案，無需複雜的安裝和配置過程，讓企業迅速感受到 AI 帶來的便利與效率提升。

但對於那些有著長期 AI 部署規劃的企業而言，或許應該重新審視這種“一體機思維”。其中的一個重要原因是，一體機通常只能鎖定特定模型版本，並且難以適配未來技術升級。這種侷限性，不僅限制了企業的創新能力，還可能成為業務增長的“隱形天花板”。

自 1 月 20 日釋出以來，DeepSeek-R1 模型光速“出圈”，在全球範圍內引起了廣泛關注，並迅速成為企業 AI 部署的熱門選擇。據不完全統計，在 DeepSeek-R1 釋出後的一個月內，就有超過 200 家頭部企業完成 DeepSeek 技術介面的整合部署，其中包括超 20 家央企，涉及能源、通訊、汽車、金融、建築等多個領域。

然而，並非所有部署方式都能充分發揮 DeepSeek-R1 的潛力。

眾所周知，DeepSeek-R1 有滿血版和蒸餾版之分。滿血版指的是 DeepSeek-R1 671B，其引數量高達 6710 億，效能最強，在語言理解、邏輯推理、程式碼生成等任務中表現最優，能夠生成高質量的輸出並附帶詳細解析。蒸餾版指的是基於滿血版生成資料微調的模型，如 DeepSeek-R1 32B、DeepSeek-R1 7B 等，引數規模與效能都不及滿血版，通常適合簡單問答、基礎文字生成、文件分類、知識圖譜查詢這類輕量級或中等複雜度任務。

相較於蒸餾版，滿血版 DeepSeek-R1 擁有更強的計算能力和更廣泛的應用場景，能夠更好地支援企業級複雜需求，是企業 AI 部署的第一選擇。

此外，滿血版 DeepSeek-R1 還支援多模型靈活切換和持續升級。尤其是持續升級，可以說是滿血版的“殺手鐧”——能夠持續進行演算法最佳化和效能提升。演算法方面，透過無監督強化學習與知識蒸餾技術，滿血版 DeepSeek-R1 的推理能力和知識庫可動態更新，比如支援資料增量訓練和垂直領域適配；效能方面，官方明確其模型將隨演算法迭代和訓練資料擴充套件持續進化。

一體機通常提供的是蒸餾版，雖然能夠滿足一般業務需求，但當企業業務規模擴大、業務需求複雜度提升時，蒸餾版顯然不是最佳選擇。更致命的風險是，一體機通常鎖定特定模型版本，無法靈活升級。站在“AI 的能力幾乎以每年 10 倍速度增長”的當下，這種“一購定終身”的模式，很可能讓企業在商業競爭中處於被動地位，錯失技術升級帶來的紅利。

除了模型版本和升級限制，一體機的另一個“硬傷”是硬體採購週期長。一般來說，從專案需求明確到裝置交付、安裝和驗收，整個一體機的硬體採購過程往往需要數月。甚至在一些大型專案的採購中，僅從招標到裝置交付就可能耗時數月，整個專案的執行週期可能長達 2-3 年。這種漫長的採購週期對企業而言存在一定的風險性，甚至可能會錯過最佳的市場視窗期。

在 AI 時代，企業間的競爭不僅是商業模式的競爭，也是時間的競爭。與一體機相比，快速且靈活性更強的雲方案顯然更適合企業 AI 部署。

比如，華為雲 DeepSeek 解決方案支援從 DeepSeek-R1 671B 滿血版，到全部引數大小的 DeepSeek R1 蒸餾版模型的部署，企業可以根據不同的業務場景靈活切換模型版本，根據實際需求進行動態調整。對於需要處理複雜任務、長文字分析或大規模資料處理的業務場景，可以選擇效能強大的 DeepSeek-R1 671B 滿血版；反之則可以選擇更具價效比的蒸餾版。

快速、靈活是雲方案顯性的基本優勢，更隱性的差異化則體現在模型效能最佳化層面。這也是雲廠商的獨家秘笈。

為了提升 DeepSeek-R1 的訓練和推理效能，華為雲在軟硬體結合方面進行了深度調優。

在運算元層和部署層，華為雲進行了底層調優，持續提升大模型的推理效能。在儲存方面，華為雲引入了 SFS Turbo 快取技術，實現了模型載入速度的 10 倍提升，極大地縮短了模型從儲存到計算的載入時間，顯著提升使用者體驗和系統效率。同時，原生 AI 儲存 EMS 採用“以存代算”的方式，將首 Token 輸出時延降低了 70%，並在多輪對話場景中提升了 30% 的吞吐量。不僅減少了計算資源的消耗，還能大幅提升系統的響應速度和處理能力。

此外，華為雲基於昇騰雲服務構建了超大 AI 叢集，進一步提升了算力和互聯效能。單卡算力提升了 2 倍，使得複雜任務的處理速度大幅加快；節點間互聯速率提升了 9 倍，確保了大規模分散式訓練和推理的高效性。這種硬體層面的最佳化為大模型的訓練和推理提供了強大的算力支援，能夠幫助企業快速完成複雜的模型訓練任務，響應推理需求。對於業務有一定規模，對業務連續性、可靠性和彈性有需求的企業來說，華為雲 DeepSeek 方案無疑是一個更好的選擇。

除了公有云方案，華為雲還提供了客戶業務現場的邊緣部署方案 CloudPond。該方案有三大特點：全棧自主創新、開箱即用、專業調優：

CloudPond 方案不僅能夠滿足企業的即時資料處理需求，還能實現資料全生命週期加密，重要業務資料不出機房，確保資料的安全性和隱私性，尤其適合製造業、能源、醫療等領域對低延遲、高可靠性和資料本地化有高需求的企業。

其實不管選擇哪種部署方案，部署只是第一步，要想真正發揮 DeepSeek 的潛力，在業務場景中產生商業價值，還需要“過五關斬六將”。

比如，並非所有企業都能輕鬆接住 DeepSeek 帶來的“潑天流量富貴”，當企業系統面對巨大的流量衝擊時，對基礎設施來說也意味著一場大考——這種突發流量對基礎設施的穩定性、彈性和擴充套件能力提出了極高的要求。

而在傳統的一體機部署方式下，企業通常依賴一體機架構來支撐業務執行，在面對高併發、高流量場景時，往往顯得力不從心。此外，一體機還存在單點故障的風險，一旦硬體出現故障，恢復時間可能長達數小時甚至數天，業務損失難以估量。

在可靠性和安全方面，雲方案明顯更勝一籌——雲廠商透過自研資料庫服務，以及系統安全方案，能夠為企業提供全方位的支援。

以華為云為例，華為雲 DeepSeek 方案採用分散式 GaussDB 儲存使用者資訊和元資料，能夠支撐 10 億日活使用者的穩定訪問，確保高併發場景下的業務連續性。而 GeminiDB 則 100% 相容 Redis，不僅簡單易用，助力業務快速上線，還能透過存算分離實現儲存擴容的業務無感，確保業務 0 停服。此外，GeminiDB 全主架構和冷熱交換技術還能將成本降低 30%。

透過“一箇中心 + 七層防線”的系統安全方案，華為雲全面構建了網路、身份、資源防護體系，確保業務的安全可靠。

在春節期間，該方案成功抵禦了國產 TOP 大模型廠商官網 3 輪駭客攻擊、5 輪 CC 攻擊和 6 輪 DDoS 攻擊。其中，抵禦的 CC 攻擊峰值達到 33 萬 QPS（每秒查詢數），是日常流量的 70 倍以上，而行業內多數企業的防護能力通常在幾萬 QPS ；DDoS 攻擊峰值超過 160G，相當於日常流量的 25 倍以上，而行業內的普通防護方案通常只能應對幾十 G 的 DDoS 攻擊；管控了 20 萬 + 攻擊源 IP，其中 92% 來自海外。

在合規性方面，華為雲 MaaS 大模型即服務平臺不僅滿足三級等保要求，還透過雲上獨享型部署和核心資料本地駐留的方式，確保企業資料隱私安全。這種模式不僅避免了企業資料的洩露風險，還透過雲端統一運維和資源彈性伸縮，大幅降低了持續運營的難度。此外，基於華為雲 KooVerse 算力一張網，企業可以隨時隨地獲取充足、穩定的算力供應，滿足業務連續性和突發性增長的需求。華為雲昇騰雲服務依託貴安、烏蘭察布、蕪湖三大算力中心，提供百 Eflops 算力，支援 10 萬 + 卡大規模叢集，為企業提供了強大的算力保障。

安全和合規是大模型應用的基本保障，用好 DeepSeek 還需要持續的運營，需要開發、調優以及平臺遷移、運營、運維全流程工具的支援。這些正是雲方案的強項。

憑藉 30+ DeepSeek 專業服務和 30+ 行業場景中積累的 1000+ 場景模型經驗，華為雲能夠為企業提供高度定製化的解決方案，幫助企業快速實現應用落地。在全鏈路專業服務體系中，華為雲覆蓋了 6 類服務場景和 30+ 種服務能力，包括昇騰雲服務技術應用與實踐培訓、昇騰雲 DeepSeek 方案規劃服務、昇騰雲 DeepSeek 端到端架構規劃服務、昇騰雲 DeepSeek 模型部署服務、昇騰雲 DeepSeek 模型效果調優服務，以及 Rui 系列 E2E 應用落地 6 類服務場景。為了進一步提升服務效率，華為雲還提供了全流程服務工具，涵蓋大模型的部署、開發、調優以及平臺遷移、運營和運維等環節。

同樣是部署 DeepSeek，華為雲的方案更加務實，而且提供的都是長期支援，不僅關注技術落地，更注重為企業提供從部署到運營的全生命週期服務。

與之相比，一體機在實際業務場景中往往缺乏深度適配和調優能力，只能採用通用的解決方案，或是透過一些開源產品拼湊的解決方案來滿足需求，缺乏針對特定業務場景的深度最佳化。既無法充分發揮 DeepSeek 的潛力，還可能因為適配不足而導致效能瓶頸或穩定性問題。此外，一體機通常缺乏後期維護和迭代能力，企業需要自己投入大量的人力、財力和時間進行試錯和調優。這些，其實都是一體機的“隱性成本”。

除了這些，一體機的“隱性成本”還包括硬體折舊、伺服器維保、網路建設、機房設施（如風火水電）以及軟體維護和建設週期等。由此可見，一體機並不是一個一勞永逸，一次性投入的方案，而是需要長期投入，費用往往難以估量。

相比之下，雲方案更透明，而且費用模式也比較多元，能夠滿足不同企業的多樣化需求。

比如，對於需要快速上線的場景，華為雲 MaaS 大模型即服務平臺支援分鐘級按需計費部署；對於對資料安全和效能要求較高的企業級業務，華為雲提供了小時級專屬資源部署方案，支援以 MaaS 獨享資源、ModelArts Lite 專屬獨佔資源模式部署，企業可以在確保資料不出管控域的前提下實現快速部署；對於需要本地化部署的場景，華為雲 CloudPond 提供了天級本地業務一站式部署方案，昇騰計算、儲存、網路、資料庫、中介軟體、安全等服務整櫃交付，企業可以在本地快速構建完整的業務環境，確保資料不出本地；針對政企客戶的需求，華為雲 Stack 集成了 DeepSeek 大模型，支援企業在半小時內完成大模型和 AI 應用的上線。

為了給企業提供更高效、靈活的 AI 應用支援，在華為雲開年採購季（截止到 4 月 15 日），華為雲 DeepSeek 解決方案所包含的多款雲服務產品推出多重優惠活動，包括按 Tokens 計費的商用級 DeepSeek 大模型 API 服務、開年萬元禮券、儲值返大額優惠券、抽獎贏取免單機會等，同時為初創企業提供百萬補貼，幫助企業以最低的試錯成本實現 AI 戰略佈局。