近期，DeepSeek一體機(jī)在業(yè)界掀起了一股熱潮，吸引了眾多企業(yè)的目光。從服務(wù)器制造商到算力供應(yīng)商，再到IT系統(tǒng)集成商，紛紛推出了各自版本的DeepSeek一體機(jī)，就連深圳華強(qiáng)北的商家也試圖通過(guò)組裝一體機(jī)來(lái)分得一杯羹。

這股熱潮背后，企業(yè)們面臨著一個(gè)重要的問(wèn)題：一體機(jī)部署方案是否真的是最適合他們的選擇？畢竟，多數(shù)云服務(wù)商已經(jīng)推出了DeepSeek系列模型的推理服務(wù)，尤其是華為云，不僅提供了從商業(yè)級(jí)Tokens計(jì)費(fèi)模式到CloudPond邊緣訓(xùn)推一體機(jī)的全方位解決方案，還在華為云Stack上推出了針對(duì)DeepSeek V3/R1大模型的訓(xùn)推部署方案，全面覆蓋了企業(yè)業(yè)務(wù)部署的各種場(chǎng)景。

為了幫助企業(yè)在紛繁復(fù)雜的一體機(jī)市場(chǎng)中做出明智的選擇，本文將對(duì)比兩種典型的部署方案，以期為企業(yè)找到最適合其數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求的部署路徑。

DeepSeek一體機(jī)的迅速走紅并不意外。憑借其工程化創(chuàng)新，DeepSeek降低了對(duì)高端算力的依賴，并以開(kāi)源形式出現(xiàn)，極大地促進(jìn)了一體機(jī)的普及。將服務(wù)器、GPU、操作系統(tǒng)、AI推理框架和大模型等封裝在一起，省去了繁瑣的硬件和軟件環(huán)境搭建，實(shí)現(xiàn)了性能媲美OpenAI-o1正式版的DeepSeek-R1滿血版大模型的“開(kāi)箱即用”。

企業(yè)營(yíng)銷中的誘人話術(shù)，如“家用電源插座就能跑大模型”、“最高支持671B參數(shù)滿血版，一機(jī)足矣，省了數(shù)據(jù)中心”等，更是讓不少企業(yè)心動(dòng)不已。在“先落地試試，總比啥都不干好”的心態(tài)驅(qū)使下，DeepSeek一體機(jī)迅速成為了市場(chǎng)的“新晉頂流”。

然而，新技術(shù)的涌現(xiàn)總是伴隨著周期性的起伏，DeepSeek一體機(jī)也不例外。目前，一體機(jī)市場(chǎng)已經(jīng)暴露出了兩大問(wèn)題。一是算力上的短板，盡管DeepSeek在一定程度上降低了對(duì)高端芯片的依賴，但算力短缺問(wèn)題依舊存在。部分一體機(jī)搭載的是蒸餾模型，能力不足；一些支持DeepSeek R1滿血版的一體機(jī)在實(shí)際使用中出現(xiàn)了回答不流暢的情況，因?yàn)閮?yōu)化不足，無(wú)法達(dá)到云端推理的流暢度。還有精度問(wèn)題，為了提升計(jì)算速度和減少存儲(chǔ)、帶寬壓力，不少一體機(jī)采用低精度量化版，這可能在數(shù)學(xué)、代碼生成、事實(shí)性知識(shí)問(wèn)答等任務(wù)上帶來(lái)更大的誤差。

二是場(chǎng)景應(yīng)用上的局限性。許多一體機(jī)是“一次性買斷”的通用模型，無(wú)法解決金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷、安全審查等行業(yè)專屬問(wèn)題。企業(yè)購(gòu)買一體機(jī)后，仍需安排工程師進(jìn)行模型微調(diào)，但往往因?yàn)槿狈哪Ｐ瓦x型到場(chǎng)景落地的全流程支持，而遭遇“最后一公里”障礙。即使有一體機(jī)采用了“集成算力+大模型+場(chǎng)景方案”的模式，也由于對(duì)行業(yè)Know-How要求高，預(yù)置的場(chǎng)景化方案較為單一，且后續(xù)迭代存在不確定性。

面對(duì)魚龍混雜的一體機(jī)市場(chǎng)，不少企業(yè)開(kāi)始考慮云服務(wù)是否會(huì)是更好的選擇。他們的擔(dān)憂主要集中在三個(gè)方面：云端推理的不穩(wěn)定性、云端成本高企以及數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。然而，對(duì)于頭部云廠商而言，這些擔(dān)憂并不成立。以華為云DeepSeek解決方案為例，其主張“讓大模型從第一天就創(chuàng)造價(jià)值”，早已提供了相應(yīng)的解決方案。

在安全性與可靠性方面，華為云昇騰AI云服務(wù)在多個(gè)地區(qū)的算力中心支持大規(guī)模集群，能夠提供強(qiáng)大的算力支持。通過(guò)全面SLA保障、資源彈性伸縮、按需擴(kuò)容等措施，能夠滿足絕大多數(shù)企業(yè)的業(yè)務(wù)連續(xù)性和突發(fā)性算力需求。同時(shí)，華為云構(gòu)建了全方位的系統(tǒng)安全方案，包括邊界防護(hù)、入侵檢測(cè)與防御、數(shù)據(jù)加密傳輸?shù)?，以保障服?wù)的穩(wěn)定可靠。在春節(jié)期間，華為云成功幫助某國(guó)產(chǎn)TOP大模型廠商官網(wǎng)抵御了多次黑客攻擊，有效支撐了其在春節(jié)期間的業(yè)務(wù)與用戶數(shù)據(jù)安全。

在數(shù)據(jù)安全方面，華為云堅(jiān)持不碰客戶數(shù)據(jù)、不拿客戶數(shù)據(jù)變現(xiàn)的原則，確保客戶數(shù)據(jù)隱私安全。華為云提供了從云上到云下的全棧部署方案，保障數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了按需付費(fèi)、分鐘級(jí)上線。在價(jià)格方面，考慮到硬件折舊、專業(yè)團(tuán)隊(duì)維護(hù)、電力和機(jī)房等開(kāi)支，一體機(jī)的三年期綜合使用成本可能并不低于云服務(wù)。

更重要的是，一體機(jī)相較于云服務(wù)的成本、穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)安全優(yōu)勢(shì)，其實(shí)并不明顯。一體機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)防御能力較弱，一旦出現(xiàn)惡性攻擊或軟硬件故障，可能需要長(zhǎng)時(shí)間恢復(fù)，造成潛在損失。盡管一體機(jī)本身是線下部署，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與公網(wǎng)隔離，但企業(yè)內(nèi)網(wǎng)并不能完全隔離員工U盤和自帶設(shè)備接入所帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)。而華為云DeepSeek解決方案不僅提供防御外來(lái)網(wǎng)絡(luò)威脅的WAF，還提供對(duì)內(nèi)部可疑行為進(jìn)行審計(jì)與處理的CFW，確保企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的安全可靠。

因此，對(duì)于急于購(gòu)買一體機(jī)的企業(yè)而言，建議先冷靜下來(lái)。一體機(jī)市場(chǎng)正在走向混亂，大模型的落地應(yīng)用關(guān)系到數(shù)智化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，企業(yè)應(yīng)回歸核心訴求，選擇最適合的部署方案，而非盲目跟風(fēng)。在選擇部署方案時(shí)，企業(yè)應(yīng)考慮兩個(gè)核心因素：技術(shù)自由度和場(chǎng)景豐富度。

技術(shù)自由度方面，隨著大模型推理應(yīng)用的普及和智能體的爆發(fā)，一體機(jī)的局限性在于適配的大模型常常是固化且單一的。而云服務(wù)，如華為云，支持多種大模型，并能夠?qū)崿F(xiàn)多模型靈活切換，滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。場(chǎng)景豐富度方面，大模型與場(chǎng)景的融合需要明確場(chǎng)景并充分利用數(shù)據(jù)。一體機(jī)廠商可能缺乏深度適配調(diào)優(yōu)和后期維護(hù)迭代的能力，而云廠商，如華為云，已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)落地了豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景解決方案，并且結(jié)合實(shí)踐持續(xù)更新模型，讓智能化應(yīng)用越用越“聰明”。

在外部聲音喧囂的背景下，企業(yè)應(yīng)穿越層層迷霧，謹(jǐn)慎且理性地做出選擇，避免因走錯(cuò)路而造成資源浪費(fèi)。特別是對(duì)于業(yè)務(wù)規(guī)模較大、對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性、可靠性和彈性有需求的企業(yè)而言，盡管一體機(jī)的故事誘人，但云服務(wù)，如華為云，才是更符合其落地需求的選擇。