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“偷懶摸魚”的你，捧紅了DeepSeek一體機,？(5)

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2025-03-10 10:56:57  新浪

人們往往困惑：這樣的“一步到位”,，會不會只是廠商的噱頭？

實際上,，這正映照了社會對“從需求到價值”能否更快速閉環(huán)的渴望,。

這種現實也進一步實現了一體機廠商的引流目的,。

有時越“懶”,，越代表著用戶希望把繁瑣的底層交由專業(yè)廠商處理,，自身則集中在數據和場景上,，真正讓“效率革命”在業(yè)務端起效,。

而DeepSeek+一體機恰好抓住了這種心理,。

一體機的未來：通用化還是場景化？

在DeepSeek一體機熱潮之下,，近幾天圍繞集群的必要性,、單機是偽命題的討論甚囂塵上。

可實際上目前大部分中小采購就是為了嘗鮮呀……

對于真正企業(yè)端的AI落地,，從適應與探索到真正支撐核心業(yè)務,，也許在“未來形態(tài)”上的討論更有意思？

有觀點認為,，只要搭載一個“通用大模型”,，就能“打遍天下”,，畢竟DeepSeek R1等滿血版本在通用任務上已經相當強悍。

也有人強調行業(yè)痛點,，認為必須場景化深度定制,，否則一體機只是“華麗擺設”。

通用派：大模型可通吃一切,？

通用派認為,，大模型本身擁有海量知識和推理能力，配合企業(yè)私有數據,，只需輕量微調就能勝任絕大多數業(yè)務場景。

優(yōu)勢主要在于省去多次模型更換的痛苦,；廠商可以主打“一個大模型走天下”,，硬件適配也更簡單；對于那些多場景兼顧的政企客戶來說,，通用化似乎尤具吸引力,。

但對于企業(yè)里真正要對底層技術負責的專業(yè)人士來說,，也會凸顯各類擔憂：過度依賴通用模型,，可能無法解決一些深度行業(yè)專屬問題,，如金融風控策略,、醫(yī)療診斷偏執(zhí)度、安全審查流程等,。

再者,，通用大模型參數規(guī)模巨大,，MoE架構也對硬件提出更苛刻需求，也意味著高額的初始投入,，領導都要追DeepSeek的風,，但實際業(yè)務落地效率還是要考核員工?。?/p>

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