年初爆火的DeepSeek大模型近期持续发力，开始吸引政府单位和私企积极采用DeepSeek。对中国企业市场而言，DeepSeek带来最大的福音，便是让他们能在面临多方面制裁的情况下通过运用起业界最领先的大模型。这波由DeepSeek所营造出来的泼天流量让云厂商不得不正视面对，以致百度这种闭源性质极强的企业都开始在其产品线适配兼容DeepSeek大模型。
目前整个大模型的发展方向还是偏向云端的AI应用。因此最受益方必定是云厂商生态圈。阿里云、腾讯云等都宣称全面支援DeepSeek所有的模型，并为二十余个垂直行业进行精准适配。另一边，百度、华为等几乎所有一线二线云大厂都提供DeepSeek一体机的服务，让更多行业能通过混合云和本地化的方式来进行适配与部署。中国移动旗下的中移国际更是成功在海外为一家会计师事务所落地了基于DeepSeek的自动化报税工具。
大模型时代下的云企业盈利的方式一直都是依靠由大模型开发、部署和商用所驱动的云基础设施和云服务的调用。无论是哪家云厂商，他们的大模型开发平台都兼容来自不同厂商的开源大模型，如阿里、AI六小虎等。DeepSeek的接入也只是一个延续和延申，并非特别针对DeepSeek而精心设计的商业策略。总而言之，云厂商的商业模型是不会因为DeepSeek的接入而产生太大的影响和变革。
然而，接入是必须的。抛开一切宣传与热度的炒作，DeepSeek的极致优化技术对云厂商是友好的。DeepSeek-V3和R1的适配、部署和运维无需过高的成本。根据DeepSeek最新发布的数据，如果云厂商能将DeepSeek整套推理技术运用起来，就能享受到高达545%的成本利润率；相对之下，大部分云厂商自研的模型可能需要消耗更多的资源。对大部分的开发者和企业用户，使用更高效且能力强的DeepSeek大模型是毋庸置疑的选择。再者，不接入DeepSeek更会让开发者去使用别的平台，或是尝试绕开云企业并选择在私有云上进行部署。
因此，云厂商在两害相较取其轻的情况下，肯定必须接入DeepSeek大模型。那么，如何接入DeepSeek并为用户提供最佳的体验已经成为云厂商们目前最关注的重点。
如前面所提到的，云厂商们一直都有在积极接入各家的开源大模型，因此对接入第三方大模型的流程一点都不陌生。云厂商一般会结合不同产品线和研发团队，包括半导体、数据、AI和云来确保DeepSeek的接入是能达到或超越同产品在竞争对手的平台上的表现。
若要实现差异化，云厂商需要确保DeepSeek大模型在自家的云平台上能得到比其他平台上（包括其他云企业、私有云和混合云部署）更加优异的性能与效率。DeepSeek云服务的稳定性一般主要通过响应时间、完整回复率、准确度和截断率等几个维度来衡量和对比。
不仅如此，Deep Seek大模型与自家的硬件、芯片与AI框架能有更好的兼容与协调尤其关键。中国云厂商皆采取异构计算平台的架构。其中有好一部分的大模型推理和训练计算都是采用自家的芯片。这跟DeepSeek依靠英伟达GPU架构和专门为其GPU设计的中间指令集架构（PTX）特别调试出来的云基础设施环境大不相同。优越的适配能确保避免过多的资源消耗。
最后，云厂商也要确保客户企业在采用DeepSeek的大模型时得到数据安全、隐私保护、模型可靠性等方面的保障。合法合规是大模型服务普及化的奠基石。
话说回来，DeepSeek的热度让更多企业和开发者认识到优化后的大模型所带来的能力和成本效益，让他们更加愿意部署大模型相关的应用。然而，Omdia想大力强调一点：DeepSeek的大模型不一定适用于所有的应用场景。在任何一个场景下，一个合理的大模型商用策略不应该单凭大模型的性能表现，更应该是参照整个业务需求和内部架构来做选择。
本文作者
苏廉节
首席分析师 - AI&IoT
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