Deepseek（深度求索）的“长尾效应”正在持续发酵。近日，全国多地政府相继公布了在政务领域推进DeepSeek私有化部署的最新进展。不仅在政务领域大放异彩，DeepSeek在金融、医疗、能源等领域的部署热情也在不断高涨，这一趋势直接推动了各类AI一体机的迅速崛起。

政务审批效率提升90%、餐饮巨头将88台传统服务器缩减至8台、中国移动在海外斩获首单AI一体机，试图以“集成算力+大模型+场景方案”的模式，掀起政企数字化升级的“新基建革命”。在国产大模型部署成本下降与数据安全监管加强的双重推动下，这款“智能盒子”已成为各大厂商竞相争夺的关键领域。

值得注意的是，尽管当前AI一体机市场竞争激烈，各方占比相对均衡，但多数AI一体机都是由多个厂商“联合出品”。尽管AI一体机市场热度不断攀升，但部分厂商对其商业价值的评估仍保持理性。例如，与华为合作发布SageOne IA一体机解决方案的第四范式（HK06682）明确表示，不会单独统计一体机的销量和增长率，而是将其视为整体营收增长的一部分。

政务、金融领域需求激增，厂商加速布局AI一体机

谈及当前AI一体机市场的热潮，3月12日，北京市社会科学院副研究员王鹏在接受《每日经济新闻》采访时表示，目前政府、金融、医疗等领域的付费意愿较强，背后的推动因素众多。政策层面，AI终端产业已被纳入国家战略布局，一系列鼓励政策相继出台。技术层面，国产大模型与GPU的协同发展为本地化部署和高效性能运行提供了有利条件，使得AI一体机成为首选。

此外，天使投资人、资深人工智能专家郭涛还指出，数据隐私法规的加强、云计算成本的上升、5G技术的普及也促进了本地部署AI解决方案的需求。

供给的激增也反映了需求的旺盛。

自今年2月以来，来自不同厂商、不同模型公司的一体机产品如雨后春笋般密集推出。2月5日，联想集团与沐曦股份联合发布了首个国产DeepSeek一体机解决方案，截至3月7日累计发货量超千台，配备近万张沐曦国产GPU卡；2月13日，华为推出昇腾DeepSeek一体机；2月28日，神州数码发布问学一体机DeepSeek版；同日，中国移动通过中移国际在亚太区某国金融服务业完成DeepSeek一体机私有化部署，取得国产AI一体机出海首单；3月7日，第四范式联合华为昇腾AI发布全新升级SageOne IA一体机解决方案。从内销到出海，AI一体机已成为厂商的“必争之地”。

与之前的AI服务器相比，AI一体机为何能成为基建更新的“香饽饽”？

资深产业经济观察家梁振鹏表示，目前来看，AI一体机可以将GPU、大模型、终端硬件等深度适配集成，从而减少企业采购及部署的成本和时间，同时还能进一步保障数据安全。

以具体产品为例，联想集团发布的国产DeepSeek一体机解决方案可将大模型业务的接入门槛降至五万元起，数小时内即可完成部署。第四范式也举例称，公司某大型连锁餐饮客户在推荐算法场景中采用8台一体机替换了88台传统服务器，并将AI应用上线周期从数月缩短至数天。

然而，尽管AI一体机的热度持续攀升，但厂商对其商业价值的评估仍保持理性。第四范式明确表示，不会单独统计AI一体机的销量和增长率，而是将其视为整体营收增长的一部分。

国产大模型应用成本下降加速厂商布局

值得注意的是，大模型已非新鲜事物，除了刚需用户，此轮AI一体机“部署热”还与国产大模型成本下降有关。

3月初，DeepSeek在社交网站上披露了自身理论成本和利润率等关键信息。数据显示，若所有Tokens（文本处理的基本单位）均按DeepSeek R1的定价计算，理论上DeepSeek一天的总收入为56.2027万美元，成本利润率为545%。

不过，DeepSeek也表示：“实际上我们的收入并没有这么多，因为V3的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。”

此文一出，立即在业内引发热议。资深科技博主梁赛表示，此前中小云厂商都试图在这波AI浪潮中分得一杯羹，但部署成本高昂，结果是一边流血亏损，一边争夺市场。

“DeepSeek披露的这个利润率，出乎很多人意料。相信大厂会很快落地部署产品。提供大模型推理服务的云厂商一旦跑通，大模型价格战还会进一步加剧。”梁赛称。

第四范式相关负责人也在接受《每日经济新闻》采访时表示，随着生成式AI的爆发，企业大模型应用需求大幅增加，尤其是DeepSeek的出现，让企业看到了以更低廉的成本应用大模型的可能性。

在GPU成本居高不下的情况下，充分利用GPU资源、提高利用率、降低算力成本成为企业的关注焦点。以第四范式SageOne IA一体机为例，相较于传统AI架构，该产品可将算力资源利用率提升5至10倍，最高可节省80%的硬件成本。

“厂商合作”争夺千亿级市场，本地与云端仍需博弈

从产业规模来看，AI一体机将带来多大的市场？据浙商证券测算，2025年至2027年，智算一体机的市场需求将达到15万至72万台，市场规模有望突破5200亿元。

面对这片蓝海市场，下场的玩家自然不少。

据梁振鹏介绍，目前AI一体机市场呈现出多方竞逐的格局，各玩家占比相对均衡。PC厂商如联想集团、云计算厂商如阿里云、垂直场景服务商如云从科技、芯片新势力如沐曦股份等都在积极布局。郭涛还提到，目前制约AI一体机成本下降的核心因素主要包括GPU价格、大模型训练成本以及终端硬件的适配和优化。其中芯片是关键，尤其是高性能的GPU。

王鹏进一步指出，入场玩家中，PC厂商在硬件制造能力和渠道方面具备优势，但在软件算法和模型优化方面有待提升；云计算厂商拥有丰富的计算资源，能提供全方位的AI解决方案，但在硬件制造和渠道上有所欠缺；垂直场景服务商专注于特定行业或场景的AI应用，产品更加贴合实际需求，但市场规模和渠道覆盖可能有限。

因此，合作成为不少厂商发展AI一体机的首选。

根据目前公布的产品细则，PC厂商/大模型厂商+手握芯片的大厂是较为常见的组合，如联想集团与沐曦股份、第四范式与华为等。在第四范式看来，国产AI基础设施已进入“软硬协同、场景驱动”的新阶段。

然而，尽管“搭伙”模式相似，但各家的技术路径却有所不同，尤其是在选择“本地轻量化模型”还是“云端协同推理”上仍存在分歧。

具体来看，萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊介绍称，本地轻量化模型是指通过模型压缩、量化、知识蒸馏等技术，将大模型优化为可在本地设备运行的小模型。这种方式的优势在于低延迟与高实时性。但轻量化过程可能导致模型精度下降，对于需要大规模计算的任务，本地设备可能难以胜任。

而云端协同推理是指将复杂的推理任务分配到云端，同时利用本地设备进行预处理或简单推理。优势在于云端可以处理复杂的任务，如深度推理、多轮对话等。云端还可以利用大规模数据进行模型训练和更新，并根据需求动态分配云端资源。不过，云端协同推理也面临数据隐私风险；网络延迟和稳定性也会影响推理效率，且长期使用云端算力还可能导致较高的运营成本。

至于如何在数据安全与降低本地算力需求之间寻求平衡，郑磊认为，“云—边—端”的协同混合架构可结合两者优点，根据任务复杂度和隐私需求灵活分配云端和本地的计算资源。隐私敏感和实时性要求高的场景，如自动驾驶、医疗设备等，优先采用本地轻量化模型；复杂任务和需要大规模数据支持的场景，如多轮对话、知识生成等，则采用云端协同推理。

第四范式方面还提出，当前数据安全问题仍是客户的首要考量，许多企业更倾向于本地部署模式，尤其是涉及业务核心数据的场景。在技术快速迭代的背景下，预计在很长一段时间里，关于本地还是云端的博弈仍将继续。

（文章来源：每日经济新闻）