2025年DeepSeek一体机：热潮下的机遇与挑战
2025年DeepSeek一体机：热潮下的机遇与挑战
2025年伊始，DeepSeek大模型引领的一体机热潮如狂风般席卷中国AI市场。这款一体机凭借“开箱即用”的便捷特性以及超低的准入门槛，迅速吸引了众多企业的目光，尤其在中小企业和行业创新者群体中，更是成为了备受瞩目的“新宠”。
在这场技术浪潮中，无论是传统的服务器厂商、IT系统集成商，还是新兴的初创企业，都纷纷投身其中，竞相推出各自旗下的DeepSeek一体机产品，企图在这片新兴市场中分得一杯羹。然而，看似风光无限的DeepSeek一体机，背后却隐藏着场景适配、运维难题、数据安全等一系列不容忽视的挑战。
某头部数据安全公司的安全专家在接受《通信产业报》全媒体记者采访时指出，大模型的训练依赖于海量的数据集，其中不乏众多核心数据资源。一旦这些数据遭到篡改，整个模型都可能产生错误的输出结果。这种数据“投毒”的风险，极有可能使模型的输出偏离预期轨道，甚至被不法分子利用，制造虚假信息，进而损害企业声誉。
从一体机的实际落地情况来看，硬件厂商也道出了交付过程中客户所面临的核心痛点。CPU领域的龙头企业——海光信息相关专家向《通信产业报》表示，基于实际业务实践，一体机在客户交付过程中，主要面临数据隐私与安全合规性、模型“幻觉”与精度不足、本地化部署与适配的复杂性、算力成本与性能平衡等多方面问题，这些问题进而引发了用户信任度的挑战。因此，在用户咨询到产品落地的整个环节中，海光信息主要致力于解决用户信任度的问题。
规模爆发，安全承压
DeepSeek一体机的走红并非偶然。随着人工智能、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，越来越多的企业开始寻求能够快速部署的智能化解决方案。而DeepSeek一体机凭借其集成了服务器、GPU、操作系统、AI推理框架和大模型等功能的“全栈”设计，无疑为大多数企业在部署过程中解决了诸多复杂问题。
DeepSeek一体机的市场前景被业界普遍看好。浙商证券研报认为，央国企及党政机关是一体机的重要客户群体，这些机构往往具有较大的本地部署需求。该研报预计，2025年至2027年，DeepSeek一体机在央国企市场的规模将分别达到1236亿元、2937亿元、5208亿元。
然而，尽管DeepSeek一体机的部署方案在短期内迎合了市场需求，解决了企业的“燃眉之急”，但从长远来看，其不足之处也逐渐暴露出来，尤其在数据安全方面存在着巨大隐患。
“如果没有数据安全防护技术，就相当于‘万模裸奔’。”某头部安全公司专家张祥（化名）向《通信产业报》全媒体记者介绍，自DeepSeek热潮兴起以来，网络攻击的强度达到了新的高度。2025年一季度，攻击总量超过11万TB，较2024年一季度翻了一番。
事实上，近年来大模型数据安全事故屡见不鲜。OpenAI曾发文证实，部分ChatGPT Plus服务订阅用户可能泄露了个人隐私和支付信息。随后，该公司迅速修复了漏洞，并向用户和整个ChatGPT社区道歉，承诺将努力重建信任。
2024年1月，ArsTechnica网站援引其读者提供的截图报道称，ChatGPT泄露了多段非用户本人的对话内容，其中包含了大量敏感信息。该读者原本只是使用ChatGPT进行一个无关的查询，却意外发现聊天记录中出现了不属于自己的对话内容。
2025年3月3日，国家网络与信息安全信息通报中心在官方微信公众号发布情况通报称，大模型工具Ollama存在安全风险。据清华大学网络空间测绘联合研究中心分析，开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患。鉴于目前DeepSeek等大模型的研究部署和应用非常广泛，多数用户使用Ollama进行私有化部署且未修改默认配置，存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全风险，极易引发网络和数据安全事件。
安全专家张祥表示，如果一体机部署在内网，它通常会先寻找外部互联网暴露面进行攻击尝试，进而渗透到内网。攻击者可能不会直接攻击一体机本身，而是优先攻击客户的服务器。一旦服务器被攻破，攻击者便能直接获取所需数据。因此，在这种情况下，保障服务器的安全性尤为重要，而不仅仅是聚焦于一体机本身。
张祥认为，在智能时代，信息安全的挑战与传统信息化时代的安全防护有着本质区别。传统信息化系统主要依赖结构化数据和固定流程，而智能产品则通过大数据、人工智能和机器学习不断优化和增强数据处理能力。如果智能系统未能得到足够的保护，或遭遇攻击和数据泄露，其所带来的损失将呈现指数级增长。
对于数据安全问题，海光信息相关专家对《通信产业报》全媒体表示，当前政企客户对一体机的青睐，确实体现了对数据主权与资产安全的强烈诉求。例如，金融、政务等领域因合规要求，需通过本地化部署实现数据“永不触网”，避免云端数据泄露风险。这种“安全感”源于硬件私有化带来的可控性，而非单纯资产的堆砌。
生产简单，场景适配难
一体机作为AI应用场景的最佳载体之一，吸引了众多厂商纷纷入局淘金，迅速形成了四大派系抢滩AI一体机市场：以华为昇腾、浪潮信息、联想等为代表的凭借硬件优势的服务器巨头；以京东云、天翼云等为代表的云计算厂商；以众数信科、标普智元等聚焦垂直应用的开发商。一时间，DeepSeek一体机如雨后春笋般涌现。
从价格来看，目前市面上的一体机分为推理一体机和训推一体机，内置DeepSeek - R1 32B、70B、满血版671B等不同尺寸模型，价格从几十万元到数百万元不等。例如，优刻得发布的DeepSeek优智推理一体机分为四种型号，探索版起售价13.99万元。
价格差异自然导致性能千差万别。在对性能的需求方面，许多用户对一体机的期望过高，尤其是对“满血版”性能有着执念。有媒体调查显示，大部分客户在咨询时要求配置满血版，但在实际部署时，往往只能接受价格较低且性能相对较低的蒸馏版。
在具体应用场景上，DeepSeek一体机的部署依然面临着诸多技术壁垒。例如，企业在将一体机与现有的业务系统对接时，需要进行繁琐的调优工作，这对于许多企业而言是一个不小的挑战。特别是在行业需求方面，不同行业的客户对大模型的要求各不相同，从政务到金融，再到医疗、制造业等，每个领域的技术要求都在不断变化。
中国云厂商优刻得董事长兼首席执行官季昕华曾公开表示，将大模型和企业内部数据相结合颇具挑战，并非简单部署一套DeepSeek即可，而是要明确场景，把数据用好。作为云服务商，优刻得积累了大量应用和场景，正在联合To B的应用开发者，希望将这方面的经验带给客户。
优刻得新兴产业事业部首席架构师李天朋则认为，企业采购私有化大模型一体机后，软硬件运维和系统二次开发需要专业人才支撑，企业在人才积累和技术沉淀方面面临长期挑战。在业务场景方面，一体机不仅是硬件生意，未来随着大模型应用成熟，它将成为客户侧的核心组件，需要完善软件生态体系，如解决大模型的安全、权限管理以及与业务结合的适配优化等问题。
天使投资人、人工智能专家郭涛对《通信产业报》全媒体记者表示，DeepSeek一体机场景适配性较弱，通用模型难以满足行业定制需求，企业需自行投入工程师进行微调，但缺乏厂商全流程技术支持。另外，一体机预置场景方案单一，迭代更新滞后，难以直接转化为业务价值。市场秩序混乱，价格体系不透明；配置标准模糊，存在参数虚标、服务捆绑销售等问题。
对于场景适配问题，部分硬件厂商已经有了自己的解决方案。海光信息相关专家表示，客户对训推一体机有一定需求，但广泛的业务部署需要高性价比、满足预算要求的DeepSeek一体机方案。针对这一深刻洞察，DCU提供了多套部署方案和产品组合分别应对蒸馏版和满血版的需求，确保客户的资金花在刀刃上，避免资源浪费。而且DCU较高的显存，以及对各类精度的支持，尤其在BF16、INT8、INT4等不同的数值精度格式的加持下，可以满足不同场景需求。
“同时，我们通过软硬件协同优化技术，显著提升了模型的计算效率和资源利用率，能够高效满足企业的场景需求，为金融、医疗、教育、政务等行业提供了自主可控的企业AI加速计算解决方案，并实现了国产AI真替代。”海光信息专家进一步表示。
后期运维存短板
当前市面上的许多DeepSeek一体机仅仅是“计算平台 + 推理框架 + 预装大模型”，而缺乏智能体平台和完整的操作界面，这使得设备更像是一台开发机而非成熟的解决方案。这意味着高质量的运维和开发决定着一体机的性能释放水平。
火山引擎相关人士表示，“AI一体机涉及硬件、软件和AI模型的集成，技术门槛较高，也需要定期更新升级（比如支持DeepSeek后续的升级版模型），需要厂商能提供完善的维保服务。遇到AI大模型在实际业务场景中的性能不如预期的情况下，不仅需要企业自身配备专业的算法工程师，也需要AI一体机厂商在软件层面能提供模型压缩、量化和蒸馏工具，帮助优化模型性能；提供自动化调优工具，帮助企业快速找到最优参数；提供专业的AI咨询服务，帮助企业解决性能瓶颈。”
对于运维难题，海光信息相关专家表示，一体机在其生命周期内，模型会根据实际业务需求进行一定的调整和升级。因此，需要用标准化服务让用户只需少量配置即可快速接入业务系统，目的都是为了减少客户的定制开发环节。包括很多工具链的建设，如数据管理、模型管理、模型训练、模型推理等实用型工具，以及预置的行业垂类模型和应用开发工具，多管齐下加速终端场景的高效落地和高质量运行。
另一个不容忽视的问题是，许多一体机采用“一次性买断”模式，导致后续场景定制和升级灵活性不足。虽然部分厂商已经推出了“集成算力 + 大模型 + 场景方案”的模式，试图满足特定行业的需求，但这些方案往往局限于某些特定的业务场景，无法满足多变的行业需求。
针对升级的难题，海光信息相关专家表示，大模型技术仍在持续迭代，硬件过时是AI行业的共同挑战。但需要注意到一体机的核心价值在于软硬件协同优化，并非硬件堆叠。面对新模型的需求，可以有多种途径应对。比如软硬件协同优化，让老设备继续运行新模型的蒸馏版；在硬件架构设计中保留一定的扩展性空间，以支持单节点局部替换升级，让用户可通过叠加算力卡应对模型计算需求，无需更换整机，减少升级成本。另外，持续加速产品迭代，保持异构兼容能力也是硬件可持续升级的关键。DCU目前支持不同代产品的混合部署，可以确保新老硬件灵活组合应用，避免老旧设备资源“一刀切”淘汰。
在郭涛看来，一些一体机中小厂商售后响应慢，维保周期短，服务承诺兑现率低，增加了企业的隐性运维成本。生态碎片化，国产化硬件组合多样但标准不统一，软硬件适配需反复调试，集成成本高。行业面临专业人才短缺，企业缺乏兼具硬件运维与二次开发能力的复合型团队，使得技术落地困难，给中小企业客户增加了巨大的成本压力。
稳定性有待提高
值得注意的是，许多DeepSeek一体机所搭载的并非完整的大模型，而是经过“蒸馏”的精简版。这些模型在速度上具有一定优势，但在准确性和生成能力上往往有所妥协，尤其在一些高精度要求的领域（如医学、金融等），精度问题可能直接影响到业务的稳定性和可靠性。
尤其是在一些关键任务的场景中，云端推理的延时和稳定性问题可能直接影响到业务的连续性。DeepSeek官方API在今年2月出现了宕机的情况，引发了不少企业对大模型服务稳定性的担忧。而对于一些大型企业来说，尤其是金融、医疗等领域，对服务的稳定性要求极高，一旦出现故障，可能会造成不可估量的损失。
随着AI技术的快速发展，企业的数智化转型进入了一个全新的阶段。在面对DeepSeek一体机和云服务的选择时，企业应充分评估技术自由度、应用场景、成本控制，以及数据安全等多个因素，以确保所选方案能够带来长期的业务价值。
总的来说，DeepSeek一体机在短期内确实推动了AI技术的普及，但要想长期维持市场竞争力，厂商们必须在硬件与软件的协同创新、产品的差异化竞争，以及应用场景的深度定制化等方面不断突破。用户需求的多样性和市场的不断变化，注定了这一领域的技术迭代和创新将成为未来竞争的关键。
