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何为云厂商“抢滩”DeepSeek的“胜负手”?

ccwgpt 2025-03-01 13:10 88 浏览 0 评论

“服务器繁忙,请稍后再试”,DeepSeek在热度持续攀升的同时也引发了用户的抓狂和吐槽。

这一现象随着DeepSeek“朋友圈”的愈发庞大也将逐步缓解。迄今,DeepSeek依靠自身价值吸引来了近20家云厂商纷纷部署服务,囊括国外的AWS、谷歌云、Oracle Cloud,以及国内的华为云、腾讯云、阿里云、百度云、京东云、联通云、移动云、天翼云、浪潮云、火山引擎、优刻得、青云科技、金山云、云轴科技等云厂商。相信不久后,更多用户就能顺利畅享 DeepSeek 带来的便捷体验。

国内外云厂商为什么集体涌入DeepSeek的“朋友圈”?会如何影响云企业在市场中的竞争格局?

这场看似突然的算力风暴,实则是云计算产业向AI转型的必然选择。




01

云厂商的“算力军备竞赛”

早已打响




DeepSeek凭借开源模型DeepSeek-R1和V3系列火速出圈,国内外云计算巨头、智算企业从算力支持到服务优化,各自发挥优势,为DeepSeek模型的落地应用添砖加瓦。

从表面来看,众多云厂商的支持,意味着DeepSeek模型能够在不同的云环境中得到广泛部署,无论是大型企业的复杂业务需求,还是初创公司的快速迭代开发,都能找到合适的云服务来运行DeepSeek模型。

但云厂商之所以争相接入DeepSeek,不仅是为了给DeepSeek“撑腰”,更重要的是给自己铺路……

根据中国信通院数据,2023年我国云计算市场规模同比增长35.5%,大模型驱动的算力需求正在重塑行业增长曲线。

Omdia首席分析师苏廉节在接受通信世界全媒体记者专访时表示,云厂商争夺大模型生态的底层逻辑从未改变:“云平台的本质是卖算力、卖服务,接入开源大模型只是延续性策略。”

无论是阿里云的PAI Model Gallery,还是腾讯云的HAI服务,兼容多模型生态已成为云厂商的“标配”。DeepSeek凭借“3%成本对标OpenAI”的技术突破,成为这场竞赛中极具性价比的“弹药”,但云厂商的核心目标始终是——通过降低企业AI部署门槛,争夺开发者生态与客户增量。

从技术路径看,头部厂商已形成差异化打法:华为云以昇腾云服务绑定国产算力链,腾讯云以“3分钟部署”强化开发者友好性,阿里云则通过“零代码流程覆盖全生命周期。

这场竞赛的本质,是云厂商借大模型争夺未来AI基础设施的话语权。




02

兼容性博弈决定云平台

“隐形天花板”




谈及接入DeepSeek 大模型,是否会影响云企业在市场中的竞争格局?

苏廉节坦言:“接入是必须的,因为不接入会让开发者去使用别的平台,或是尝试绕开云企业并选择在私有云上进行部署。”

尽管云厂商纷纷接入DeepSeek,但苏廉节强调:真正的较量不在接入名单,而在模型与云架构的深度适配。”

的确,云企业不会因为DeepSeek的接入而产生太大的影响和变革。因为他们一直都在积极接入各家的开源大模型。

而云企业关心的会是如何确保DeepSeek大模型在自家的云平台上能得到比其他平台上(包括其他云企业、私有云和混合云部署)更加优异的性能与效率,还有与自家的硬件、芯片与AI框架能有更好的兼容与协调,避免过多地资源消耗,好让更多企业客户和开发者愿意采用自家的云AI平台。

因此,云厂商需解决三大技术命题。

性能效率之争:如何通过自研推理引擎(如华为的昇腾加速引擎)让DeepSeek在自家平台跑得更快、更省;

软硬协同优化:从芯片层(如阿里含光、华为昇腾)到AI框架(如百度的PaddlePaddle)的全栈调优能力;

成本控制红线:在“3%成本”标杆下,云平台需通过混合精度计算、动态资源调度等技术实现极致性价比。

这场技术暗战的结果,将直接影响开发者的平台选择。例如,腾讯云“开发者礼包”通过灵活计费模式降低试错成本,而并行科技则以并行计算技术提升大规模数据处理效率。

谁能将DeepSeek的“低成本”优势转化为云服务的“高回报”,谁就能在AI“军备赛中占据高地




03

中国AI产业的

“云端突围”新范式




当越来越多的云厂商挤进DeepSeek的合作伙伴列表,这不仅是单一模型的胜利,更是中国云计算产业向AI原生时代进化的里程碑。

苏廉节坦言,目前整个大模型的发展方向还是偏向云端的AI应用,因此最受益方向是云产业链。

对云厂商而言,接入DeepSeek模型无非是想借助DeepSeek的热度,让更多企业和开发者认识到优化后的大模型所带来的能力和成本效益,让他们更加愿意部署大模型相关的应用。

DeepSeek的最大价值,是让中国企业在制裁压力下仍能触及顶尖模型能力苏廉节强调。

与此同时,他强调“一个合理的AI部署策略不应该单凭大模型的性能表现”,更应该是参照整个业务的需求来做大模型的选择。DeepSeek的大模型不一定适用所有的应用场景。

这场合作也暗藏风险。云厂商需警惕模型依赖症。若过度聚焦DeepSeek而忽视业务场景适配,可能导致资源错配。未来,云平台需建立动态模型评估体系,结合客户需求匹配最优解决方案。

在这场算力“军备竞赛中,真正的赢家将是那些能通过技术适配构建生态“护城河,并推动AI从“模型热”走向“场景价值”的云服务商。正如苏廉节所言:大模型是云厂商的‘流量入口’,但最终决定胜负的,仍是产业落地的深度与厚度。”


END








中国广电5G最新进展:涉及5G-A、5G NR广播、5G消息……


DeepSeek下的自研大模型如何做?一个字“卷”!


对DeepSeek的“冷思考”:高光背后的理性审视

作者:梅雅鑫

责编/版式:王禹蓉

:王 涛 梅雅鑫

监制:刘启诚





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