數智化轉型不是“買硬件”，DeepSeek一體機別亂上
過去一個月里，DeepSeek一體機儼然成了最熱的一門生意。
原先做服務器的廠商、賣算力的企業、做IT系統集成的軟件商，陸續推出了各種各樣的“DeepSeek一體機”。就連深圳華強北的商家們，也想要通過“攢一體機”的方式分一杯流量。
讓人眼花繚亂的背后，必須要回答的問題是：一體機的部署方案，是否是適合所用企業的最優解？
畢竟大多數云廠商都上線了DeepSeek系列模型的推理服務，華為云更是推出了從商業級的Tokens計費模式到CloudPond邊緣訓推一體機，再到華為云Stack上DeepSeek大模型訓推部署解決方案，覆蓋了DeepSeek V3/R1大模型在企業業務部署應用的全場景。
本文將對兩種典型的部署方案進行對比，幫助大家去魅魚龍混雜的“DeepSeek一體機”，為真正關注業務數智化轉型的企業，找到最合適的部署方案。
01 一體機方案也有“煩惱”
DeepSeek一體機的走紅，其實并不意外。
正如外界所熟知的，DeepSeek通過工程化創新顯著降低了對算力的要求，再加上是以開源方式出現的，直接促成了一體機的爆發：將服務器、GPU、操作系統、AI推理框架、大模型等“打包”封裝在一起，省去了繁瑣的硬件調試與軟件環境搭建，就能實現性能對標OpenAI-o1正式版的DeepSeek-R1滿血版大模型的“開箱即用”。
一些企業的營銷話術也相當有誘惑性：只需用家用電源插座，就能跑大模型；最高支持671B參數滿血版，一機足矣，省了數據中心；輕松買臺DeepSeek一體機，分分鐘部署一個世界級大模型……
歸根結底，離不開“嘗鮮”二字。原先需要千萬級預算才能部署的大模型，現在只需要一臺一體機。在“先落地試試，總比啥都不干好”的普遍心態下，DeepSeek一體機迅速成了“新晉頂流”。
每一次新技術涌現，都會經歷周期性的“起哄—泡沫—落地—重生”，DeepSeek一體機也不例外，至少已經暴露出了兩類“煩惱”。
一是算力上的短板。
DeepSeek在一定程度上解決了大模型對高端芯片的依賴，但算力短缺問題依然存在。比如部分一體機搭載的是蒸餾模型，在能力上存在不足；一些支持DeepSeek R1滿血版的一體機，實際使用中出現了“一個字一個字往外蹦”的現象，因為優化不足，無法像云端推理那般“一段段流暢地回答”。
同時還有鮮被提及的精度問題。為了計算更快，減少存儲和帶寬壓力，不少一體機采用的是低精度量化版，在數學、代碼生成、事實性知識問答等任務上，可能帶來更大的誤差，影響回答的連貫性和準確度。
更有一些一體機廠商，直接報出了采用4090D顯卡的魔改一體機組合，美其名曰“嘗鮮、試錯”，但20萬元（單卡4090D）~80萬（8卡4090D）的報價，真的讓內行人笑不出來。
（某廠商給出的4090D大模型一體機的配置）
二是場景上的局限。
目前許多一體機是“一次性買斷”的，搭載的是通用模型，無法解決金融風控策略、醫療診斷偏執度、安全審查流程等行業專屬問題。
企業買來一體機后，仍然需要安排專門的工程師進行模型微調。但企業往往因為缺少從模型選型到場景落地的全流程支持，實際落地應用中常常會遇到"最后一公里"障礙。
也有一體機采用了“集成算力+大模型+場景方案”的模式，前提是了解行業痛點并進行定制優化，對行業Know-How要求高。現實卻是，一體機預置的場景化方案比較單一，且不確定后續是否會持續迭代。
簡單來說，用DeepSeek一體機叩開客戶的門不難，難的是部署后產生業務價值。企業需要的，從來都不是大模型，而是生產力。既然魚龍混雜的一體機市場存在太多的坑，云服務會是更好的選擇嗎？
02 云服務需跨越“三道關”
為什么不考慮云服務呢？原因在于三個“焦慮”。
擔心云端推理的不穩定，就像DeepSeek官方API在2月份頻繁出現的宕機事故；擔心云端成本太高，訓練、推理、模型訂閱、數據存儲等服務均需付費；以及數據安全的考量，擔心數據隱私的把控度不高。
這些“焦慮”并非沒有道理，甚至成了云服務需跨越“三道關”。
但對頭部的云廠商而言，上述“擔心”并不成立。以 “業務開箱即用，價值立竿見影” 華為云DeepSeek解決方案為例，其主張“讓大模型從第一天就創造價值”，早已給出了對應的解決方案。
在安全性和可靠方面，華為云昇騰AI云服務在貴安、烏蘭察布、蕪湖、青島等地的算力中心，支持10萬卡以上的大規模集群，可以提供百Eflops的算力；在全面SLA保障、資源彈性伸縮、按需擴容等措施下，能夠滿足絕大多數企業的業務連續性和突發性的算力需求。
除此之外，華為云構建了一個中心+七層防線系統安全方案，包括邊界防護、入侵檢測與防御、數據加密傳輸等等，以保障服務的穩定可靠。譬如在春節期間，華為云幫助某國產TOP大模型廠商官網抵御了堪稱戰略級的3輪黑客攻擊、5輪CC攻擊、6輪DDoS攻擊，有效地支撐了該廠商在春節期間的業務與用戶數據安全。
在數據安全方面，華為云滿足多種多種合規要求，堅持不碰客戶數據、不拿客戶數據變現、確保客戶數據隱私安全。
而且華為云提供了云上到云下的全棧部署方案：分鐘級的按需計費部署，保障數據安全的同時，實現了按需付費、分鐘級上線；小時級專屬資源部署，支持獨占資源模式部署，數據不出客戶管控域；再到天級本地業務一站式部署，提供華為云CloudPond本地業務場景一站式部署，昇騰計算、存儲、網絡、數據庫、中間件、安全等服務整柜交付，確保數據不出客戶本地機房。
至于價格方面，并不難算一筆成本賬。
目前DeepSeek一體機的價格在幾萬元到上百萬元不等，如果要跑DeepSeek R1滿血版的話，單是一體機的采購成本就要數百萬元，考慮到硬件折舊，需配備專業團隊進行系統維護、故障排查和性能優化，疊加電力、機房等開支，三年期的綜合使用成本，恐怕不低于云服務。
以上還沒考慮風險防御帶來的隱性成本。相較于云服務，一體機的風險防御能力要弱得多，一旦出現惡性攻擊、軟硬件故障等偶然事件，可能需要幾十個小時才能恢復，造成的潛在損失可能是千萬級的。
有的企業IT負責人可能會說：我如果購買了一體機，本身就是線下部署，業務數據和公網隔離。但其實，很多企業內網并不能完全隔離員工U盤和自帶設備接入所帶來的安全風險。而華為云DeepSeek解決方案，不僅提供南北向流量的WAF（Web應用防火墻）來防御外來網絡威脅，還提供CFW（云防火墻）對東西向流量中的可疑行為進行審計與處理，確保企業內部業務系統的安全可靠。
也就是說，一體機相較于云服務的成本、穩定性和數據安全優勢，其實經不起推敲。當越來越多企業的期望破碎，對大模型落地有了更深刻的認知，一體機熱度的降溫，只是時間問題罷了。
03 落地應用需要“靜一靜”
給急于購買一體機的企業一句忠勸：請先靜一靜。
并非是要給“DeepSeek一體機”潑冷水，而是一體機市場本身正在走向混亂，沒人知道水面下有多少暗礁。大模型的落地應用，關系到數智化轉型的進程，應該回歸企業的核心訴求，選擇最適合的部署方案，而非抱著“跟風”的心態，僅僅為了“趕時髦”，倉促上馬所謂的“懶人經濟”產品。
這里給大家提供兩個核心考量因素：
第一個是技術自由度。
2024年是大模型推理應用的元年，2025年很可能是智能體爆發的一年。正如前段時間走紅的Manus所示范的，在生產一線落地的智能體，大概率需要調用不同大模型的能力，協同完成復雜任務。
一體機的局限性在于，適配的大模型常常是固化且單一的。一旦有更新的大模型出現，可能存在算力不足或算力浪費的情況，而且想要兼容新的大模型，則需要專業的團隊進行重新部署和優化。在業務競速的時代，如果企業“大腦”被提前預設了天花板，再多業務需求也只是無源之水。
相比之下，華為云代表的云服務支持DeepSeek V3/R1、不同大小的DeepSeek R1蒸餾版模型以及Qwen、智譜GLM等其他廠商的大模型，并且支持多模型靈活切換，能夠滿足不同業務場景的需求。
第二個是場景豐富度。
大模型和場景的融合，不是簡單部署一套DeepSeek模型就可以了，而是要明確場景，把數據用好。甚至可以說，選擇什么樣的部署方式，本質上是在挑選誰能提供豐富的業務場景解決方案。
不少一體機廠商，之前并沒有太多的業務經驗，不排除通過一些開源產品拼湊方案充數的嫌疑。沒有深度適配調優、沒有后期維護迭代，這樣的一體機能解決多少問題，自然要打一個問號。
一體機的短板，恰恰是云廠商的強項。譬如華為云的DeepSeek解決方案已經在政企、金融、制造、醫療等多個行業落地，打造了企業級知識庫+智能助手、聯網智能AI助手與數智員工、智能推薦系統等多個應用，并且模型的參數、版本等結合實踐持續更新，能夠讓智能化應用越用越“聰明”。
外部的聲音越是喧囂，越應該穿越層層迷霧。
企業的數智化轉型，就像是一場馬拉松，在前方存在岔路的時候，更應該謹慎且理性地做選擇，避免因為走錯路而造成資源浪費。特別是業務有一定規模，對業務連續性、可靠性、彈性有需求的客戶，一體機的故事固然誘人，但華為云這樣的云服務，才是更符合落地需求的選擇。
04 寫在最后
DeepSeek以“開源+低成本”姿態跑入公眾視野后，整個AI行業再度沸騰了起來，每個禮拜都有新的模型發布，大模型的能力不斷被刷新，而且越來越多的大模型企業走上了開源路線。
也就意味著，一體機、云端以及其他部署方式的博弈還將續一段時間，不排除有更多的廠商加入到大模型戰局。對于企業的決策者來說，“風口”越是洶涌，越應該對硬件適配、運營成本、數據安全等問題理性思考，權衡不同部署方式的優劣，確保技術投入能夠真正帶來長期價值。
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