DeepSeek（深度求索）的“長尾效應(yīng)”還在繼續(xù)。近日，全國多地政府陸續(xù)披露了在政務(wù)領(lǐng)域推進(jìn)DeepSeeK私有化部署的進(jìn)展。除了在政務(wù)領(lǐng)域“紅得發(fā)紫”，DeepSeek在金融、醫(yī)療、能源等行業(yè)的部署熱情也一漲再漲，直接帶動(dòng)各類AI一體機(jī)快速出圈。
政務(wù)審批提速90%、餐飲巨頭88臺傳統(tǒng)服務(wù)器縮至8臺、中國移動(dòng)(105.660, -1.56, -1.45%)斬獲海外首單AI一體機(jī)試圖以“集成算力+大模型+場景方案”的模式，掀起政企數(shù)字化升級的“新基建革命”。在國產(chǎn)大模型部署成本下探與數(shù)據(jù)安全強(qiáng)監(jiān)管的雙重催化下，這款“智能盒子”儼然成了各大廠商的必爭之地。
值得注意的是，當(dāng)前AI一體機(jī)市場雖是多方競逐，各家占比相對均衡，但大多AI一體機(jī)都是幾個(gè)廠商“聯(lián)合出品”。盡管AI一體機(jī)市場熱度逐步攀升，但部分廠商對其商業(yè)價(jià)值的考量仍然保持理性。與華為合作發(fā)布SageOne IA一體機(jī)解決方案的第四范式（HK06682）就明確表示，不會單獨(dú)統(tǒng)計(jì)一體機(jī)的銷量和增長率，而是將其視為整體營收增長的一部分。
政務(wù)、金融領(lǐng)域需求緊俏廠商加密布局AI一體機(jī)
談到如今高漲的AI一體機(jī)熱度，3月12日，北京市社會科學(xué)院副研究員王鵬告訴《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者，目前來看，政府、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的付費(fèi)意愿較強(qiáng)，背后的刺激因素有很多。政策層面，AI終端產(chǎn)業(yè)被納入戰(zhàn)略布局，一系列鼓勵(lì)政策接連出臺。技術(shù)層面，國產(chǎn)大模型與GPU的協(xié)同發(fā)展給本地化部署和高效性能運(yùn)行提供了條件，AI一體機(jī)成為首選。
此外，天使投資人、資深人工智能專家郭濤還提出，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)的加強(qiáng)、云計(jì)算成本的上升、5G技術(shù)的普及也帶動(dòng)了本地部署AI解決方案的需求。
供給的激增也能反映需求的熱烈。
今年2月以來，來自不同廠商、不同模型公司的一體機(jī)產(chǎn)品如雨后春筍般密集上線。2月5日，聯(lián)想集團(tuán)與沐曦股份聯(lián)合發(fā)布了首個(gè)國產(chǎn)DeepSeek一體機(jī)解決方案，截至3月7日累計(jì)發(fā)貨量超千臺，配備近萬張沐曦國產(chǎn)GPU卡；2月13日，華為宣布推出昇騰DeepSeek一體機(jī)；2月28日，神州數(shù)碼(48.700, 0.50, 1.04%)發(fā)布問學(xué)一體機(jī)DeepSeek版；同日，中國移動(dòng)通過中移國際在亞太區(qū)某國金融服務(wù)業(yè)完成DeepSeek一體機(jī)私有化部署，拿下國產(chǎn)AI一體機(jī)出海第一單；3月7日，第四范式聯(lián)合華為昇騰AI發(fā)布了全新升級SageOne IA一體機(jī)解決方案從內(nèi)銷到出海，AI一體機(jī)顯然已是廠商的“必爭之地”。
和此前的AI服務(wù)器相比，AI一體機(jī)憑什么成為基建更新的“香餑餑”？
資深產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)觀察家梁振鵬告訴記者，目前來看，AI一體機(jī)可以將GPU、大模型、終端硬件等深度適配集成，減少企業(yè)采購及部署的成本和時(shí)間，同時(shí)還能進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)安全。
以具體產(chǎn)品為例，根據(jù)聯(lián)想集團(tuán)方面介紹，其2月5日發(fā)布的國產(chǎn)DeepSeek一體機(jī)解決方案可將大模型業(yè)務(wù)的接入門檻降至五萬元起，在數(shù)小時(shí)內(nèi)即可完成部署。第四范式也舉例稱，公司某大型連鎖餐飲客戶在推薦算法場景中采用8臺一體機(jī)替換了88臺傳統(tǒng)服務(wù)器，并將AI應(yīng)用上線周期從數(shù)月縮短至數(shù)天。
不過，盡管AI一體機(jī)的熱度逐步攀升，廠商對其商業(yè)價(jià)值的考量仍然保持理性。第四范式就明確表示，不會單獨(dú)統(tǒng)計(jì)AI一體機(jī)的銷量和增長率，而是將其視為整體營收增長的一部分。
國產(chǎn)大模型應(yīng)用成本下探加速廠商布局
需要注意的是，大模型早已不是新鮮產(chǎn)物，除了剛需用戶，此輪AI一體機(jī)“部署熱”還與國產(chǎn)大模型成本下降有關(guān)。
3月初，DeepSeek在社交網(wǎng)站發(fā)文披露了自身理論成本和利潤率等關(guān)鍵信息。按照披露數(shù)據(jù)，若所有Tokens（文本處理的基本單位）全部按照DeepSeek R1的定價(jià)計(jì)算，理論上DeepSeek一天的總收入為56.2027萬美元，成本利潤率為545%。
不過，DeepSeek方面也表示：“當(dāng)然我們實(shí)際上沒有這么多收入，因?yàn)閂3的定價(jià)更低，同時(shí)收費(fèi)服務(wù)只占了一部分，另外夜間還會有折扣。”
此文一出，立即引發(fā)業(yè)內(nèi)熱議。資深科技(20.220, 0.45, 2.28%)博主梁賽告訴記者，此前中小云廠商都嘗試在這波AI浪潮到來時(shí)分一杯羹，但部署成本很高，結(jié)果是一邊流血虧損，一邊爭奪市場。
“DeepSeek發(fā)布的這個(gè)利潤率，超出很多人意料。相信大廠會很快落地部署產(chǎn)品。提供大模型推理服務(wù)的云廠商一旦跑通，大模型價(jià)格戰(zhàn)還會進(jìn)一步加劇。”梁賽稱。
第四范式相關(guān)負(fù)責(zé)人也在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)指出，隨著生成式AI的爆發(fā)，企業(yè)大模型應(yīng)用需求大幅增加，尤其是DeepSeek的出現(xiàn)，讓企業(yè)看到了能以更加低廉的成本應(yīng)用大模型。
在GPU成本居高不下的情況下，充分榨取GPU資源、提高利用率、降低算力成本成為企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。以第四范式SageOne IA一體機(jī)為例，相較于傳統(tǒng)AI架構(gòu)，該產(chǎn)品可將算力資源利用率提升5至10倍，最高可節(jié)省80%的硬件成本。
“廠商合作”爭奪千億級市場本地還是云端仍需博弈
從產(chǎn)業(yè)規(guī)模上看，AI一體機(jī)將帶來多大的市場？據(jù)浙商證券(11.570, 0.07, 0.61%)測算，2025年至2027年，智算一體機(jī)的市場需求將達(dá)到15萬至72萬臺，市場規(guī)模有望突破5200億元。
藍(lán)海“誘惑”下，下場的玩家自然少不了。
據(jù)梁振鵬介紹，目前來看，AI一體機(jī)市場呈現(xiàn)出多方競逐的格局，各玩家占比相對均衡，沒有哪一類玩家占比最大。PC廠商如聯(lián)想集團(tuán)、云計(jì)算廠商如阿里云、垂直場景服務(wù)商如云從科技(19.400, -0.64, -3.19%)、芯片新勢力如沐曦股份等都在積極布局。郭濤還提到，目前制約AI一體機(jī)成本下探的核心因素主要包括GPU價(jià)格、大模型訓(xùn)練成本以及終端硬件的適配和優(yōu)化。其中芯片是關(guān)鍵，尤其是高性能的GPU。
王鵬進(jìn)一步指出，入場玩家中，PC廠商擁有較好的硬件制造能力和渠道優(yōu)勢，但在軟件算法和模型優(yōu)化方面需要提升；云計(jì)算廠商有較豐富的計(jì)算資源，能提供全方位的AI解決方案，但在硬件制造和渠道上有所欠缺；垂直場景服務(wù)商往往專注于特定行業(yè)或場景的AI應(yīng)用，產(chǎn)品更加貼合實(shí)際需求，但市場規(guī)模和渠道覆蓋可能有限。
如此一來，合作成了不少廠商做AI一體機(jī)的首選。
根據(jù)目前公布的產(chǎn)品細(xì)則，PC廠商/大模型廠商+手握芯片的大廠是較為常見的組合，如聯(lián)想集團(tuán)與沐曦股份、第四范式與華為、恒為科技(34.920, 0.75, 2.19%)與華為等。在第四范式看來，國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)進(jìn)入“軟硬協(xié)同、場景驅(qū)動(dòng)”的新階段。
不過，盡管“搭伙”模式相似，各家的技術(shù)路徑卻不同，尤其是在選擇“本地輕量化模型”還是“云端協(xié)同推理”上仍存在分歧。
具體來看，據(jù)薩摩耶云科技集團(tuán)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家鄭磊介紹，本地輕量化模型是指通過模型壓縮、量化、知識蒸餾等技術(shù)，將大模型優(yōu)化為可在本地設(shè)備運(yùn)行的小模型。這種方式的優(yōu)勢在于低延遲與高實(shí)時(shí)性。然而，本地輕量化模型也存在一些局限性，如輕量化過程可能導(dǎo)致模型精度下降，對于需要大規(guī)模計(jì)算的任務(wù)，本地設(shè)備可能難以勝任。
而云端協(xié)同推理是指將復(fù)雜的推理任務(wù)分配到云端，同時(shí)利用本地設(shè)備進(jìn)行預(yù)處理或簡單推理。優(yōu)勢在于云端可以處理復(fù)雜的任務(wù)，如深度推理、多輪對話等。云端可以利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和更新，也可根據(jù)需求動(dòng)態(tài)分配云端資源。不過，云端協(xié)同推理也面臨數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)；網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也會影響推理效率，且長期使用云端算力還可能導(dǎo)致較高的運(yùn)營成本。
至于如何在數(shù)據(jù)安全與降低本地算力需求之間尋求平衡，在鄭磊看來，“云—邊—端”的協(xié)同混合架構(gòu)可結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)，根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度和隱私需求靈活分配云端和本地的計(jì)算資源。隱私敏感和實(shí)時(shí)性要求高的場景，如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療設(shè)備等優(yōu)先采用本地輕量化模型；復(fù)雜任務(wù)和需要大規(guī)模數(shù)據(jù)支持的場景，如多輪對話、知識生成等則采用云端協(xié)同推理。
第四范式方面還提出，當(dāng)前數(shù)據(jù)安全問題仍是客戶的首要考量，許多企業(yè)更傾向于本地部署模式，尤其是涉及業(yè)務(wù)核心數(shù)據(jù)的場景。在技術(shù)快速迭代的背景下，預(yù)計(jì)在很長一段時(shí)間里，關(guān)于本地還是云端的博弈仍會繼續(xù)。
