“偷懶摸魚”的你，捧紅了DeepSeek一體機,？,！被“懶”點燃的爆款

2025年初春，上海一個陰雨綿綿的下午,，李聰喝著咖啡,，看著朋友圈被“DeepSeek 一體機”刷屏——華為、中科曙光,、聯(lián)想,、火山引擎、新華三等大大小小的廠商都忙著向外界安利自己的“大模型一體機方案”,，各種軟硬一體,、超融合、私有化部署的宣傳鋪天蓋地,。

就連那些原本做通用服務(wù)器的老牌硬件商,，也紛紛秀出“DeepSeek滿血版”、“DeepSeek蒸餾版”部署配置表,，聲稱可以“小時級”落地、輕松實現(xiàn)“開箱即用”。

李聰嘖嘖稱奇,。

一年前,，自己做智慧政務(wù)咨詢時，最棘手的問題還是幫地方政府找算力,、做模型調(diào)優(yōu),、解決數(shù)據(jù)安全；

如今,，各廠商卻大談“輕松買臺DeepSeek一體機,，分分鐘部署一個世界級大模型”。

在“懶人經(jīng)濟”大行其道的當下,，這種號稱“包吃包住”的AI硬件,，真的能讓企業(yè)乃至各類B端用戶“躺著用”嗎？

隨著這款“DeepSeek一體機”概念的火速走紅,，市場情緒被徹底點燃,。

有些人將其視作又一波“擊鼓傳花”的資本熱炒，也有人堅信這就是效率革命的開端,。

連李聰身邊也分裂成兩派：一派嚷著要把私有化部署做大,、深挖行業(yè)場景；另一派則高舉“用通用大模型就能通吃所有”的大旗,，預(yù)測這波風(fēng)潮又會很快退去,。

事實真的如此嗎？

當我們回望DeepSeek歷程——從最初被認為要與GPT競爭的一家中國AI初創(chuàng),，到現(xiàn)在成為華為,、聯(lián)想、曙光,、火山引擎等企業(yè)眼中的“香餑餑”——其中究竟經(jīng)歷了怎樣的蛻變,？

而在這場“一體機盛宴”背后，誰才是真正的推手,？更關(guān)鍵的是,，“一體機的未來，究竟是通用化,，還是場景化,？”

這場爭論，被推向了產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口浪尖,。

DeepSeek的“火”與一體機的“熱”

翻看2024年大模型的競爭格局,，暫時還維持著“乾坤未定，你我皆是黑馬”的濃烈氛圍,。

然而一個春節(jié),，市場情緒突變?yōu)椤傲↓垷o首,，DeepSeek才是黑馬?！?/p>

DeepSeek的崛起,，已是國內(nèi)AI圈反復(fù)被提及的“現(xiàn)象級”事件。

從初代DeepSeek Coder,，到DeepSeek-V3,，再到被業(yè)界稱作“R1系列”的強化學(xué)習(xí)模型，每一款發(fā)布都伴隨著“算力成本更低”“推理速度更快”的爭論,。

DeepSeek與其他大模型不同的一大特色,，就是全面的“開源化”與“成本優(yōu)化”。

一開始很多人并不相信“小廠”能做好“開源+商用”的結(jié)合,，而DeepSeek的團隊卻在幾項主流基準測試中屢屢跑出能比肩GPT-4或Claude的成績,。

在編碼任務(wù)領(lǐng)域號稱*成功率、在數(shù)學(xué)推理方面擠進了“世界前三”……這些“成績單”迅速讓DeepSeek成為國民級應(yīng)用,，長期霸榜各大應(yīng)用商店,。

再加上DeepSeek宣布可支持128K長上下文、多語言編程,、聯(lián)網(wǎng)搜索等功能,，尤其是R1全面引入強化學(xué)習(xí)框架，模型在邏輯推理時貌似有了“頓悟時刻”,，在一些專業(yè)題庫上不輸OpenAI最新版本,。

“性價比極高、開源免費可商用”的標簽,，打動了很多企業(yè),。

坊間傳聞,，“不少給六小龍下訂單的客戶,，年后看到DeepSeek的火熱，紛紛按住了合同,，要等等觀察下,，再決策要不要跟六小龍簽約?！?/p>

只可惜,，DeepSeek官方線上算力有限，用戶大增后,，經(jīng)常出現(xiàn)服務(wù)異常,。

為滿足龐大用戶的訪問需求和對數(shù)據(jù)安全的考量，企業(yè)“本地部署”呼聲開始走高,。

一體機大爆發(fā)：各廠商集體“抬轎子”

巧合的是,，幾家國內(nèi)軟硬件巨頭看準了這股“私有化部署”的浪潮,，紛紛推出 “DeepSeek 一體機”系列產(chǎn)品。

華為：推出DS版FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機,，滿血版可匹配DeepSeek-R1,、V3的671B模型，搭載昇騰AI處理器,；

中科曙光：基于國產(chǎn)X86 CPU和國產(chǎn)GPGPU,，號稱“國貨之光”，支持DeepSeek V3,、R1以及蒸餾版本,；

火山引擎：用AI一體機-DeepSeek版切入B端市場，宣稱“小時級”完成部署,，還配套自家的智能體平臺與大模型防火墻……

浪潮,、聯(lián)想、新華三,、京東云,、優(yōu)刻得、青云,、摸象科技,、科大訊飛、云從,、超云,、拓維信息、東方國信,、安恒信息,、天翼云、移動云,、聯(lián)通云,、首都在線、超聚變,、神州數(shù)碼,、新華三……都上了Deepseek一體機……

據(jù)億歐消息，中關(guān)村科金也在籌備相關(guān)產(chǎn)品……

這些以往名字略顯“行業(yè)化”的廠商,，一下子在DeepSeek身上玩出了“輕量化爆款”的營銷范兒：有的說“只用家用電源插座,，就能跑大模型”，有的說“最高支持千億級參數(shù),，一機足矣,，省了數(shù)據(jù)中心”，甚至有人打出“個人超級計算機”的概念,。

各種宣傳刷爆朋友圈,，“買一體機就能體驗大模型+私有化安全”的風(fēng)潮迅速席卷政企市場,。

于是乎，憑借DeepSeek這把東風(fēng),，AI一體機驟然成為智能化領(lǐng)域新的“風(fēng)口”,。

有人揶揄：“DeepSeek和一體機，像是為‘懶人經(jīng)濟’量身定做”,。

當然市場上有不少人提出“MoE天生需要大規(guī)模并行,，單機真的跑得好嗎”“DeepSeek幻覺如此嚴重，真的能用嗎”的質(zhì)疑,。

實際上從行業(yè)多位一體機廠商的溝通來看,，當下許多（暫時沒錢搞大集群）的企業(yè)，上一體機專注于單個知識庫問答場景,，開箱即用,、躺平等升級……有很多落地的……

在當下社會里，人人都想省力省事,，如果買臺機器就能幫你寫代碼,、審合同、回答客服,、甚至進行金融預(yù)測,，老板們哪有什么可猶豫的呢？

除了打工人心里默默腹誹“DS那幻覺能力……能替代我們,？”

不管咋說吧,，從試錯和探索需求場景這個點來看，對于很多企業(yè)而言“先干總比不摸索的好”,。

“懶人經(jīng)濟”與效率革命

從云到“端”——被社會情緒催熱的“開箱即用”

無論是個人消費者還是企業(yè)客戶,，都在追求“更簡單、更高效”,。

懶人經(jīng)濟的邏輯,，在AI應(yīng)用中體現(xiàn)得淋漓盡致：誰還想在五花八門的云平臺上做繁瑣適配？誰還想為公有云token計費苦惱,？直接買個整合硬件與大模型的“一體機”豈不快哉,？

從技術(shù)角度看：公有云調(diào)用靈活,，但持續(xù)付費昂貴且對數(shù)據(jù)隱私的把控度不高,；自建機房算力穩(wěn)定可控，卻常需要專業(yè)團隊投入,，上手難度大,。

一體機則將服務(wù)器、GPU,、操作系統(tǒng),、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(diào)試與軟件環(huán)境搭建,，“開箱即用”,，將技術(shù)門檻降到*。

對企業(yè)級用戶而言,，算力一次性買斷,，后期模型迭代與數(shù)據(jù)安全均在自己掌控之內(nèi)；對廠商而言,，一體機又保證了他們賣硬件/賣軟件的盈利點,。

有些一體機方案甚至主打“一天內(nèi)上線、無需懂AI算法”,，這些口號貼合的正是大眾對于效率提升的渴望,，也搭上了“懶人經(jīng)濟”的高速列車。

速度的魔力：新時代的“搶跑”心態(tài)

“懶人經(jīng)濟”并不意味著人們只想躺平,。

相反,，人人都想搶跑，想快一步把AI用起來,。

DeepSeek在C端的爆紅,，更讓企業(yè)們暗暗著急：一旦大模型扎根大眾認知，誰還愿意回頭用那些“傳統(tǒng)”的智能客服,、傳統(tǒng)的問答系統(tǒng),？別人都在降本我們怎么還在缺人？

行業(yè)里,，金融機構(gòu)追求的是風(fēng)控,、投研的效率，政府部門看重的是數(shù)據(jù)合規(guī)與業(yè)務(wù)審批高效化,，制造企業(yè)想進行預(yù)測性維護和智能生產(chǎn)……

這些需求都折射出效率革命的內(nèi)在驅(qū)動力,。

DeepSeek一體機模式把落地路徑大大簡化：硬件+模型+場景調(diào)優(yōu)一站式打包，加上后續(xù)可持續(xù)微調(diào),，就像是給每家公司配備一個“內(nèi)置的超級AI雇員”,。

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(xiàn)實也進一步實現(xiàn)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(shù)據(jù)和場景上,，真正讓“效率革命”在業(yè)務(wù)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(yīng)與探索到真正支撐核心業(yè)務(wù),，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(wù)上已經(jīng)相當強悍,。

也有人強調(diào)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(shè)”,。

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(shù)據(jù),，只需輕量微調(diào)就能勝任絕大多數(shù)業(yè)務(wù)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(shù)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(fēng)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(shù)規(guī)模巨大,，MoE架構(gòu)也對硬件提出更苛刻需求,，也意味著高額的初始投入，領(lǐng)導(dǎo)都要追DeepSeek的風(fēng),，但實際業(yè)務(wù)落地效率還是要考核員工?。?/p>

場景派：行業(yè)化才是真正破局,？

場景派強調(diào)領(lǐng)域知識的重要性,。

很多廠商的宣傳都說“一體機開箱后可接入自定義知識庫”，或者“可在醫(yī)療/政務(wù)/工業(yè)細分場景下開展深度微調(diào)”,。

優(yōu)勢更多在可以避免大而全的冗余,，專注核心業(yè)務(wù)，速度更快,、成本更低,；滿足更嚴格的數(shù)據(jù)安全、行業(yè)規(guī)制,；還能給客戶“一次買單,，多場景迭代”的感覺。

但場景化方案的前期落地也較慢,，需要了解行業(yè)痛點,、定制優(yōu)化；對廠商的行業(yè)Know-How要求高,，維護成本較大,。

當從DeepSeek一體機的營銷思路看，一些廠商正在兩條路并進：一方面依托“DeepSeek R1/V3滿血版”吸引有足夠算力和預(yù)算的用戶,，另一方面也推出“蒸餾版”,、“Lite版”，甚至預(yù)置了幾十個行業(yè)微調(diào)模塊,，幫助那些只能買得起少數(shù)GPU的中小企業(yè)更靈活入門,。

也就是說，通用模型+行業(yè)場景微調(diào),，或許才是一體機走向規(guī)?；瘧?yīng)用的必然路線。只有通用模型做“底”,，場景化做“橋”,，再配合“懶人經(jīng)濟”下的易用性和私有化需求，一體機才真正有市場靈魂,。

社會情緒下的資本與冷思考

熱度*：是風(fēng)口還是泡沫,？

AI從來不缺風(fēng)口。

過去幾年里,，我們經(jīng)歷了數(shù)輪人工智能炒作,，如元宇宙、自動駕駛,、語音識別,、機器視覺等，周期性“起哄—泡沫—落地—重生”已見怪不怪。

如今大模型的熱度更勝以往,，DeepSeek的低成本策略與開源影響力,，引爆了人們對AI“普惠”的想象。

一體機的爆紅,，則迎合了政府+企業(yè)對數(shù)據(jù)安全合規(guī)和高效部署的需求,。

因此，有人把二者結(jié)合,，稱之為“AI全棧本地化革命”,。

熱度背后不乏質(zhì)疑：“算力那么貴，一體機真的能省錢,？購買時要花幾十萬到上千萬元不等,，對不少中小企業(yè)來說，這筆預(yù)算也不低,?！?/p>

“通用大模型和場景定制之間，還要做不少適配,，真能‘即插即用’嗎,？”

“DeepSeek模型再開放，如果后期運維,、升級,、算法優(yōu)化跟不上，是否會埋下隱藏風(fēng)險,？”

這些都是客觀問題,，需要更務(wù)實的商業(yè)化路徑去解決，而不能只靠幾張配置清單或營銷PPT就能搞定,。

政府與央國企：需求的“推進器”

大量分析報告指出,，政府機構(gòu)和央國企無疑是一體機的先期大客戶。

政務(wù)領(lǐng)域涉及大量民生,、公共事務(wù),、城市治理等細分場景，對本地化部署,、安全合規(guī)有極高要求,。

深圳、廣州等地也已經(jīng)陸續(xù)落地“AI數(shù)智員工”,、“AI辦公助手”,，得益于一體機方案，這些項目大多避開了網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險,。

央國企擁有雄厚的資金和復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程,，對大模型的需求也多元,，且普遍具備數(shù)據(jù)資源，也更加注重機房建設(shè)和長期算力投入,。幾百萬元的一體機算是“不高不低”,，符合其長期投入邏輯。

金融機構(gòu)把風(fēng)控,、投研,、客服等環(huán)節(jié)與大模型相結(jié)合,，但金融領(lǐng)域監(jiān)管嚴格,，更傾向于私有化的一體機來確保數(shù)據(jù)不離網(wǎng)。

這類高需求客戶,，大概率會帶動一體機整體銷量的“首波放量”,。

一旦政府央企示范效應(yīng)出來，“看得見的效率提升”會讓其他領(lǐng)域用戶也蠢蠢欲動——懶人經(jīng)濟不僅對C端奏效,，B端用戶的“懶”更體現(xiàn)在：你先幫我驗證過有用,，我才愿意掏錢大規(guī)模采購。

誰能笑到最后,？

在DeepSeek這條引爆市場的導(dǎo)火索下,，一體機的熱潮本質(zhì)上折射著企業(yè)和政府對AI應(yīng)用的渴望，對數(shù)據(jù)安全與提效之間平衡的追求,，以及對“懶人經(jīng)濟”的現(xiàn)實演繹,。

通用化，意味著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在任何行業(yè)都可插上同一套“超級大模型”去解決各種問題,。場景化,，則強調(diào)在金融、制造,、醫(yī)療乃至政府不同場景里的差異化需求,，主張“先落地場景、后復(fù)制推廣”,。

如果你問這兩條路線哪條會笑到最后,？更可能的答案是——二者融合。

在大模型演進中,，通用的底層與場景化的微調(diào)能同步并進：一方面行業(yè)有共性,，但另一方面，落地時又必須“因地制宜”,。

通過蒸餾,、微調(diào)、插件式“知識庫接入”,，DeepSeek這樣的通用基礎(chǔ)會不斷進化出更專業(yè),、更靈活的垂直版本。

盡管從“MoE模型”的特殊性看，一體機在DeepSeek-R1/V3上的表現(xiàn)可能并不*,，對企業(yè)來說,，大規(guī)模的并行集群才是DeepSeek官方推薦的路線。

但在當下“私有化,、開箱即用,、數(shù)據(jù)不外流”的剛需面前，短期內(nèi)一體機依舊熱度不減,。

或許,，它不一定是DeepSeek的*”交付方式，卻是*“懶人經(jīng)濟”與“數(shù)據(jù)合規(guī)”邏輯的那一種,。

瞬息萬變的AI時代,，社會情緒的爆發(fā)往往很快，也可能很快冷卻,。

對DeepSeek一體機而言,，熱潮可能是機遇，也是挑戰(zhàn),。

如果懶人經(jīng)濟只是一時興起,，一體機的“快生長”也會面臨用戶實際使用、二次開發(fā)落地等攔路虎,，如果各家廠商真能保持性價比,、技術(shù)兼容、完善售后的初心,，那么“一體機+私有化大模型”無疑會給中國AI產(chǎn)業(yè)帶來新的增長極,，甚至催生出下一波高度普及化的AI應(yīng)用革命。

也許數(shù)年后回頭看,，我們會發(fā)現(xiàn),，DeepSeek和一體機就是這個時代的“分水嶺”：

AI不再是大公司獨有的試驗田，而是更多行業(yè)“懶人”也能上手的日常工具,。

這是一個屬于“懶人”的時代,，也屬于“效率革命”的時代。

當DeepSeek以“開源+低成本”姿態(tài)跑入公眾視野,，一體機便成為各種企業(yè)與數(shù)據(jù)中心爭相競逐的新風(fēng)口,。

當激情褪去，留給市場的將是更深入的應(yīng)用評估與ROI衡量,。

通用與場景的博弈,、MoE與硬件架構(gòu)的碰撞、云與一體機的取舍……這一切都在推動AI進一步普及,。

面對風(fēng)口,，作為企業(yè)采購端既要保持“沖浪”的熱情,，也應(yīng)擁有對硬件適配、運營成本,、數(shù)據(jù)安全等問題的冷思考,。

無論如何，這場圍繞DeepSeek一體機的“大戲”,，注定不會很快落幕,。

也許真正的高潮，還遠未到來,。