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数智化转型不是“买硬件”，DeepSeek一体机别乱上

原创 Alter聊科技 2025-03-17 18:24
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对业务有一定规模，对业务连续性、可靠性、弹性有需求的客户而言，一体机的故事固然诱人，但华为云这样的云服务，才是更符合落地需求的选择。

撰文｜张贺飞
编辑｜沈菲菲

过去一个月里，DeepSeek一体机俨然成了最热的一门生意。

原先做服务器的厂商、卖算力的企业、做IT系统集成的软件商，陆续推出了各种各样的“DeepSeek一体机”。就连深圳华强北的商家们，也想要通过“攒一体机”的方式分一杯流量。

让人眼花缭乱的背后，必须要回答的问题是：一体机的部署方案，是否是适合所用企业的最优解？

毕竟大多数云厂商都上线了DeepSeek系列模型的推理服务，华为云更是推出了从商业级的Tokens计费模式到CloudPond边缘训推一体机，再到华为云Stack上DeepSeek大模型训推部署解决方案，覆盖了DeepSeek V3/R1大模型在企业业务部署应用的全场景。

本文将对两种典型的部署方案进行对比，帮助大家去魅鱼龙混杂的“DeepSeek一体机”，为真正关注业务数智化转型的企业，找到最合适的部署方案。

01.
一体机方案也有“烦恼”

DeepSeek一体机的走红，其实并不意外。

正如外界所熟知的，DeepSeek通过工程化创新显著降低了对算力的要求，再加上是以开源方式出现的，直接促成了一体机的爆发：将服务器、GPU、操作系统、AI推理框架、大模型等“打包”封装在一起，省去了繁琐的硬件调试与软件环境搭建，就能实现性能对标OpenAI-o1正式版的DeepSeek-R1满血版大模型的“开箱即用”。

一些企业的营销话术也相当有诱惑性：只需用家用电源插座，就能跑大模型；最高支持671B参数满血版，一机足矣，省了数据中心；轻松买台DeepSeek一体机，分分钟部署一个世界级大模型……


归根结底，离不开“尝鲜”二字。原先需要千万级预算才能部署的大模型，现在只需要一台一体机。在“先落地试试，总比啥都不干好”的普遍心态下，DeepSeek一体机迅速成了“新晋顶流”。

每一次新技术涌现，都会经历周期性的“起哄—泡沫—落地—重生”，DeepSeek一体机也不例外，至少已经暴露出了两类“烦恼”。

一是算力上的短板。

DeepSeek在一定程度上解决了大模型对高端芯片的依赖，但算力短缺问题依然存在。比如部分一体机搭载的是蒸馏模型，在能力上存在不足；一些支持DeepSeek R1满血版的一体机，实际使用中出现了“一个字一个字往外蹦”的现象，因为优化不足，无法像云端推理那般“一段段流畅地回答”。

同时还有鲜被提及的精度问题。为了计算更快，减少存储和带宽压力，不少一体机采用的是低精度量化版，在数学、代码生成、事实性知识问答等任务上，可能带来更大的误差，影响回答的连贯性和准确度。

更有一些一体机厂商，直接报出了采用4090D显卡的魔改一体机组合，美其名曰“尝鲜、试错”，但20万元（单卡4090D）~80万（8卡4090D）的报价，真的让内行人笑不出来。

（某厂商给出的4090D大模型一体机的配置）

二是场景上的局限。

目前许多一体机是“一次性买断”的，搭载的是通用模型，无法解决金融风控策略、医疗诊断偏执度、安全审查流程等行业专属问题。

企业买来一体机后，仍然需要安排专门的工程师进行模型微调。但企业往往因为缺少从模型选型到场景落地的全流程支持，实际落地应用中常常会遇到"最后一公里"障碍。

也有一体机采用了“集成算力+大模型+场景方案”的模式，前提是了解行业痛点并进行定制优化，对行业Know-How要求高。现实却是，一体机预置的场景化方案比较单一，且不确定后续是否会持续迭代。

简单来说，用DeepSeek一体机叩开客户的门不难，难的是部署后产生业务价值。企业需要的，从来都不是大模型，而是生产力。既然鱼龙混杂的一体机市场存在太多的坑，云服务会是更好的选择吗？


02.
云服务需跨越“三道关”

为什么不考虑云服务呢？原因在于三个“焦虑”。

担心云端推理的不稳定，就像DeepSeek官方API在2月份频繁出现的宕机事故；担心云端成本太高，训练、推理、模型订阅、数据存储等服务均需付费；以及数据安全的考量，担心数据隐私的把控度不高。

这些“焦虑”并非没有道理，甚至成了云服务需跨越“三道关”。

但对头部的云厂商而言，上述“担心”并不成立。以 “业务开箱即用，价值立竿见影” 华为云DeepSeek解决方案为例，其主张“让大模型从第一天就创造价值”，早已给出了对应的解决方案。


在安全性和可靠方面，华为云昇腾AI云服务在贵安、乌兰察布、芜湖、青岛等地的算力中心，支持10万卡以上的大规模集群，可以提供百Eflops的算力；在全面SLA保障、资源弹性伸缩、按需扩容等措施下，能够满足绝大多数企业的业务连续性和突发性的算力需求。

除此之外，华为云构建了一个中心+七层防线系统安全方案，包括边界防护、入侵检测与防御、数据加密传输等等，以保障服务的稳定可靠。譬如在春节期间，华为云帮助某国产TOP大模型厂商官网抵御了堪称战略级的3轮黑客攻击、5轮CC攻击、6轮DDoS攻击，有效地支撑了该厂商在春节期间的业务与用户数据安全。

在数据安全方面，华为云满足多种多种合规要求，坚持不碰客户数据、不拿客户数据变现、确保客户数据隐私安全。

而且华为云提供了云上到云下的全栈部署方案：分钟级的按需计费部署，保障数据安全的同时，实现了按需付费、分钟级上线；小时级专属资源部署，支持独占资源模式部署，数据不出客户管控域；再到天级本地业务一站式部署，提供华为云CloudPond本地业务场景一站式部署，昇腾计算、存储、网络、数据库、中间件、安全等服务整柜交付，确保数据不出客户本地机房。

至于价格方面，并不难算一笔成本账。

目前DeepSeek一体机的价格在几万元到上百万元不等，如果要跑DeepSeek R1满血版的话，单是一体机的采购成本就要数百万元，考虑到硬件折旧，需配备专业团队进行系统维护、故障排查和性能优化，叠加电力、机房等开支，三年期的综合使用成本，恐怕不低于云服务。

以上还没考虑风险防御带来的隐性成本。相较于云服务，一体机的风险防御能力要弱得多，一旦出现恶性攻击、软硬件故障等偶然事件，可能需要几十个小时才能恢复，造成的潜在损失可能是千万级的。

有的企业IT负责人可能会说：我如果购买了一体机，本身就是线下部署，业务数据和公网隔离。但其实，很多企业内网并不能完全隔离员工U盘和自带设备接入所带来的安全风险。而华为云DeepSeek解决方案，不仅提供南北向流量的WAF（Web应用防火墙）来防御外来网络威胁，还提供CFW（云防火墙）对东西向流量中的可疑行为进行审计与处理，确保企业内部业务系统的安全可靠。

也就是说，一体机相较于云服务的成本、稳定性和数据安全优势，其实经不起推敲。当越来越多企业的期望破碎，对大模型落地有了更深刻的认知，一体机热度的降温，只是时间问题罢了。


03.
落地应用需要“静一静”

给急于购买一体机的企业一句忠劝：请先静一静。

并非是要给“DeepSeek一体机”泼冷水，而是一体机市场本身正在走向混乱，没人知道水面下有多少暗礁。大模型的落地应用，关系到数智化转型的进程，应该回归企业的核心诉求，选择最适合的部署方案，而非抱着“跟风”的心态，仅仅为了“赶时髦”，仓促上马所谓的“懒人经济”产品。

这里给大家提供两个核心考量因素：

第一个是技术自由度。

2024年是大模型推理应用的元年，2025年很可能是智能体爆发的一年。正如前段时间走红的Manus所示范的，在生产一线落地的智能体，大概率需要调用不同大模型的能力，协同完成复杂任务。

一体机的局限性在于，适配的大模型常常是固化且单一的。一旦有更新的大模型出现，可能存在算力不足或算力浪费的情况，而且想要兼容新的大模型，则需要专业的团队进行重新部署和优化。在业务竞速的时代，如果企业“大脑”被提前预设了天花板，再多业务需求也只是无源之水。

相比之下，华为云代表的云服务支持DeepSeek V3/R1、不同大小的DeepSeek R1蒸馏版模型以及Qwen、智谱GLM等其他厂商的大模型，并且支持多模型灵活切换，能够满足不同业务场景的需求。

第二个是场景丰富度。

大模型和场景的融合，不是简单部署一套DeepSeek模型就可以了，而是要明确场景，把数据用好。甚至可以说，选择什么样的部署方式，本质上是在挑选谁能提供丰富的业务场景解决方案。

不少一体机厂商，之前并没有太多的业务经验，不排除通过一些开源产品拼凑方案充数的嫌疑。没有深度适配调优、没有后期维护迭代，这样的一体机能解决多少问题，自然要打一个问号。

一体机的短板，恰恰是云厂商的强项。譬如华为云的DeepSeek解决方案已经在政企、金融、制造、医疗等多个行业落地，打造了企业级知识库+智能助手、联网智能AI助手与数智员工、智能推荐系统等多个应用，并且模型的参数、版本等结合实践持续更新，能够让智能化应用越用越“聪明”。


外部的声音越是喧嚣，越应该穿越层层迷雾。

企业的数智化转型，就像是一场马拉松，在前方存在岔路的时候，更应该谨慎且理性地做选择，避免因为走错路而造成资源浪费。特别是业务有一定规模，对业务连续性、可靠性、弹性有需求的客户，一体机的故事固然诱人，但华为云这样的云服务，才是更符合落地需求的选择。


04.
写在最后

DeepSeek以“开源+低成本”姿态跑入公众视野后，整个AI行业再度沸腾了起来，每个礼拜都有新的模型发布，大模型的能力不断被刷新，而且越来越多的大模型企业走上了开源路线。

也就意味着，一体机、云端以及其他部署方式的博弈还将续一段时间，不排除有更多的厂商加入到大模型战局。对于企业的决策者来说，“风口”越是汹涌，越应该对硬件适配、运营成本、数据安全等问题理性思考，权衡不同部署方式的优劣，确保技术投入能够真正带来长期价值。



主理人 | 张贺飞（Alter）


前媒体人、公关，现专职科技自媒体


钛媒体、36kr、创业邦、福布斯中国等专栏作者


转载、商务、开白以及读者交流，请联系个人微信「imhefei」


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