DeepSeek（深度求索）的“長尾效應”還在繼續。近日，全國多地政府陸續披露了在政務領域推進DeepSeeK私有化部署的進展。除了在政務領域“紅得發紫”，DeepSeek在金融、醫療、能源等行業的部署熱情也一漲再漲，直接帶動各類AI一體機快速出圈。
政務審批提速90%、餐飲巨頭88臺傳統服務器縮至8臺、中國移動(105.660, -1.56, -1.45%)斬獲海外首單AI一體機試圖以“集成算力+大模型+場景方案”的模式，掀起政企數字化升級的“新基建革命”。在國產大模型部署成本下探與數據安全強監管的雙重催化下，這款“智能盒子”儼然成了各大廠商的必爭之地。
值得注意的是，當前AI一體機市場雖是多方競逐，各家占比相對均衡，但大多AI一體機都是幾個廠商“聯合出品”。盡管AI一體機市場熱度逐步攀升，但部分廠商對其商業價值的考量仍然保持理性。與華為合作發布SageOne IA一體機解決方案的第四范式（HK06682）就明確表示，不會單獨統計一體機的銷量和增長率，而是將其視為整體營收增長的一部分。
政務、金融領域需求緊俏廠商加密布局AI一體機
談到如今高漲的AI一體機熱度，3月12日，北京市社會科學院副研究員王鵬告訴《每日經濟新聞》記者，目前來看，政府、金融、醫療等領域的付費意愿較強，背后的刺激因素有很多。政策層面，AI終端產業被納入戰略布局，一系列鼓勵政策接連出臺。技術層面，國產大模型與GPU的協同發展給本地化部署和高效性能運行提供了條件，AI一體機成為首選。
此外，天使投資人、資深人工智能專家郭濤還提出，數據隱私法規的加強、云計算成本的上升、5G技術的普及也帶動了本地部署AI解決方案的需求。
供給的激增也能反映需求的熱烈。
今年2月以來，來自不同廠商、不同模型公司的一體機產品如雨后春筍般密集上線。2月5日，聯想集團與沐曦股份聯合發布了首個國產DeepSeek一體機解決方案，截至3月7日累計發貨量超千臺，配備近萬張沐曦國產GPU卡；2月13日，華為宣布推出昇騰DeepSeek一體機；2月28日，神州數碼(48.700, 0.50, 1.04%)發布問學一體機DeepSeek版；同日，中國移動通過中移國際在亞太區某國金融服務業完成DeepSeek一體機私有化部署，拿下國產AI一體機出海第一單；3月7日，第四范式聯合華為昇騰AI發布了全新升級SageOne IA一體機解決方案從內銷到出海，AI一體機顯然已是廠商的“必爭之地”。
和此前的AI服務器相比，AI一體機憑什么成為基建更新的“香餑餑”？
資深產業經濟觀察家梁振鵬告訴記者，目前來看，AI一體機可以將GPU、大模型、終端硬件等深度適配集成，減少企業采購及部署的成本和時間，同時還能進一步保障數據安全。
以具體產品為例，根據聯想集團方面介紹，其2月5日發布的國產DeepSeek一體機解決方案可將大模型業務的接入門檻降至五萬元起，在數小時內即可完成部署。第四范式也舉例稱，公司某大型連鎖餐飲客戶在推薦算法場景中采用8臺一體機替換了88臺傳統服務器，并將AI應用上線周期從數月縮短至數天。
不過，盡管AI一體機的熱度逐步攀升，廠商對其商業價值的考量仍然保持理性。第四范式就明確表示，不會單獨統計AI一體機的銷量和增長率，而是將其視為整體營收增長的一部分。
國產大模型應用成本下探加速廠商布局
需要注意的是，大模型早已不是新鮮產物，除了剛需用戶，此輪AI一體機“部署熱”還與國產大模型成本下降有關。
3月初，DeepSeek在社交網站發文披露了自身理論成本和利潤率等關鍵信息。按照披露數據，若所有Tokens（文本處理的基本單位）全部按照DeepSeek R1的定價計算，理論上DeepSeek一天的總收入為56.2027萬美元，成本利潤率為545%。
不過，DeepSeek方面也表示：“當然我們實際上沒有這么多收入，因為V3的定價更低，同時收費服務只占了一部分，另外夜間還會有折扣。”
此文一出，立即引發業內熱議。資深科技(20.220, 0.45, 2.28%)博主梁賽告訴記者，此前中小云廠商都嘗試在這波AI浪潮到來時分一杯羹，但部署成本很高，結果是一邊流血虧損，一邊爭奪市場。
“DeepSeek發布的這個利潤率，超出很多人意料。相信大廠會很快落地部署產品。提供大模型推理服務的云廠商一旦跑通，大模型價格戰還會進一步加劇。”梁賽稱。
第四范式相關負責人也在接受《每日經濟新聞》記者采訪時指出，隨著生成式AI的爆發，企業大模型應用需求大幅增加，尤其是DeepSeek的出現，讓企業看到了能以更加低廉的成本應用大模型。
在GPU成本居高不下的情況下，充分榨取GPU資源、提高利用率、降低算力成本成為企業的關注焦點。以第四范式SageOne IA一體機為例，相較于傳統AI架構，該產品可將算力資源利用率提升5至10倍，最高可節省80%的硬件成本。
“廠商合作”爭奪千億級市場本地還是云端仍需博弈
從產業規模上看，AI一體機將帶來多大的市場？據浙商證券(11.570, 0.07, 0.61%)測算，2025年至2027年，智算一體機的市場需求將達到15萬至72萬臺，市場規模有望突破5200億元。
藍海“誘惑”下，下場的玩家自然少不了。
據梁振鵬介紹，目前來看，AI一體機市場呈現出多方競逐的格局，各玩家占比相對均衡，沒有哪一類玩家占比最大。PC廠商如聯想集團、云計算廠商如阿里云、垂直場景服務商如云從科技(19.400, -0.64, -3.19%)、芯片新勢力如沐曦股份等都在積極布局。郭濤還提到，目前制約AI一體機成本下探的核心因素主要包括GPU價格、大模型訓練成本以及終端硬件的適配和優化。其中芯片是關鍵，尤其是高性能的GPU。
王鵬進一步指出，入場玩家中，PC廠商擁有較好的硬件制造能力和渠道優勢，但在軟件算法和模型優化方面需要提升；云計算廠商有較豐富的計算資源，能提供全方位的AI解決方案，但在硬件制造和渠道上有所欠缺；垂直場景服務商往往專注于特定行業或場景的AI應用，產品更加貼合實際需求，但市場規模和渠道覆蓋可能有限。
如此一來，合作成了不少廠商做AI一體機的首選。
根據目前公布的產品細則，PC廠商/大模型廠商+手握芯片的大廠是較為常見的組合，如聯想集團與沐曦股份、第四范式與華為、恒為科技(34.920, 0.75, 2.19%)與華為等。在第四范式看來，國產AI基礎設施已經進入“軟硬協同、場景驅動”的新階段。
不過，盡管“搭伙”模式相似，各家的技術路徑卻不同，尤其是在選擇“本地輕量化模型”還是“云端協同推理”上仍存在分歧。
具體來看，據薩摩耶云科技集團首席經濟學家鄭磊介紹，本地輕量化模型是指通過模型壓縮、量化、知識蒸餾等技術，將大模型優化為可在本地設備運行的小模型。這種方式的優勢在于低延遲與高實時性。然而，本地輕量化模型也存在一些局限性，如輕量化過程可能導致模型精度下降，對于需要大規模計算的任務，本地設備可能難以勝任。
而云端協同推理是指將復雜的推理任務分配到云端，同時利用本地設備進行預處理或簡單推理。優勢在于云端可以處理復雜的任務，如深度推理、多輪對話等。云端可以利用大規模數據進行模型訓練和更新，也可根據需求動態分配云端資源。不過，云端協同推理也面臨數據隱私風險；網絡延遲和穩定性也會影響推理效率，且長期使用云端算力還可能導致較高的運營成本。
至于如何在數據安全與降低本地算力需求之間尋求平衡，在鄭磊看來，“云—邊—端”的協同混合架構可結合兩者優點，根據任務復雜度和隱私需求靈活分配云端和本地的計算資源。隱私敏感和實時性要求高的場景，如自動駕駛、醫療設備等優先采用本地輕量化模型；復雜任務和需要大規模數據支持的場景，如多輪對話、知識生成等則采用云端協同推理。
第四范式方面還提出，當前數據安全問題仍是客戶的首要考量，許多企業更傾向于本地部署模式，尤其是涉及業務核心數據的場景。在技術快速迭代的背景下，預計在很長一段時間里，關于本地還是云端的博弈仍會繼續。
