清華、北大等86所高校布局元宇宙，是風口還是噱頭？
作者：徐賜豪來源：區塊鏈日報據全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專委會不完全統計，截至2023年7月，全國共有86所高校戰略布局元宇宙領域，其中本科院校73所，高職專科院校13所
近期，DeepSeek一體機在業界掀起了一股熱潮，吸引了眾多企業的目光。從服務器制造商到算力供應商，再到IT系統集成商，紛紛推出了各自版本的DeepSeek一體機，就連深圳華強北的商家也試圖通過組裝一體機來分得一杯羹。
這股熱潮背后，企業們面臨著一個重要的問題：一體機部署方案是否真的是最適合他們的選擇？畢竟，多數云服務商已經推出了DeepSeek系列模型的推理服務，尤其是華為云，不僅提供了從商業級Tokens計費模式到CloudPond邊緣訓推一體機的全方位解決方案，還在華為云Stack上推出了針對DeepSeek V3/R1大模型的訓推部署方案，全面覆蓋了企業業務部署的各種場景。
為了幫助企業在紛繁復雜的一體機市場中做出明智的選擇，本文將對比兩種典型的部署方案，以期為企業找到最適合其數智化轉型需求的部署路徑。
DeepSeek一體機的迅速走紅并不意外。憑借其工程化創新，DeepSeek降低了對高端算力的依賴，并以開源形式出現，極大地促進了一體機的普及。將服務器、GPU、操作系統、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境搭建，實現了性能媲美OpenAI-o1正式版的DeepSeek-R1滿血版大模型的“開箱即用”。
企業營銷中的誘人話術，如“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”等，更是讓不少企業心動不已。在“先落地試試，總比啥都不干好”的心態驅使下，DeepSeek一體機迅速成為了市場的“新晉頂流”。
然而，新技術的涌現總是伴隨著周期性的起伏，DeepSeek一體機也不例外。目前，一體機市場已經暴露出了兩大問題。一是算力上的短板，盡管DeepSeek在一定程度上降低了對高端芯片的依賴，但算力短缺問題依舊存在。部分一體機搭載的是蒸餾模型，能力不足；一些支持DeepSeek R1滿血版的一體機在實際使用中出現了回答不流暢的情況，因為優化不足，無法達到云端推理的流暢度。還有精度問題，為了提升計算速度和減少存儲、帶寬壓力，不少一體機采用低精度量化版，這可能在數學、代碼生成、事實性知識問答等任務上帶來更大的誤差。
二是場景應用上的局限性。許多一體機是“一次性買斷”的通用模型，無法解決金融風控、醫療診斷、安全審查等行業專屬問題。企業購買一體機后，仍需安排工程師進行模型微調，但往往因為缺乏從模型選型到場景落地的全流程支持，而遭遇“最后一公里”障礙。即使有一體機采用了“集成算力+大模型+場景方案”的模式，也由于對行業Know-How要求高，預置的場景化方案較為單一，且后續迭代存在不確定性。
面對魚龍混雜的一體機市場，不少企業開始考慮云服務是否會是更好的選擇。他們的擔憂主要集中在三個方面：云端推理的不穩定性、云端成本高企以及數據安全問題。然而，對于頭部云廠商而言，這些擔憂并不成立。以華為云DeepSeek解決方案為例，其主張“讓大模型從第一天就創造價值”，早已提供了相應的解決方案。
在安全性與可靠性方面，華為云昇騰AI云服務在多個地區的算力中心支持大規模集群，能夠提供強大的算力支持。通過全面SLA保障、資源彈性伸縮、按需擴容等措施，能夠滿足絕大多數企業的業務連續性和突發性算力需求。同時，華為云構建了全方位的系統安全方案，包括邊界防護、入侵檢測與防御、數據加密傳輸等，以保障服務的穩定可靠。在春節期間，華為云成功幫助某國產TOP大模型廠商官網抵御了多次黑客攻擊，有效支撐了其在春節期間的業務與用戶數據安全。
在數據安全方面，華為云堅持不碰客戶數據、不拿客戶數據變現的原則，確保客戶數據隱私安全。華為云提供了從云上到云下的全棧部署方案，保障數據安全的同時，實現了按需付費、分鐘級上線。在價格方面，考慮到硬件折舊、專業團隊維護、電力和機房等開支，一體機的三年期綜合使用成本可能并不低于云服務。
更重要的是，一體機相較于云服務的成本、穩定性和數據安全優勢，其實并不明顯。一體機的風險防御能力較弱，一旦出現惡性攻擊或軟硬件故障，可能需要長時間恢復，造成潛在損失。盡管一體機本身是線下部署，業務數據與公網隔離，但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解決方案不僅提供防御外來網絡威脅的WAF，還提供對內部可疑行為進行審計與處理的CFW，確保企業內部業務系統的安全可靠。
因此，對于急于購買一體機的企業而言，建議先冷靜下來。一體機市場正在走向混亂，大模型的落地應用關系到數智化轉型的進程，企業應回歸核心訴求，選擇最適合的部署方案，而非盲目跟風。在選擇部署方案時，企業應考慮兩個核心因素：技術自由度和場景豐富度。
技術自由度方面，隨著大模型推理應用的普及和智能體的爆發，一體機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，如華為云，支持多種大模型，并能夠實現多模型靈活切換，滿足不同業務場景的需求。場景豐富度方面，大模型與場景的融合需要明確場景并充分利用數據。一體機廠商可能缺乏深度適配調優和后期維護迭代的能力，而云廠商，如華為云，已經在多個行業落地了豐富的業務場景解決方案，并且結合實踐持續更新模型，讓智能化應用越用越“聰明”。
在外部聲音喧囂的背景下，企業應穿越層層迷霧，謹慎且理性地做出選擇，避免因走錯路而造成資源浪費。特別是對于業務規模較大、對業務連續性、可靠性和彈性有需求的企業而言，盡管一體機的故事誘人，但云服務，如華為云，才是更符合其落地需求的選擇。
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