DeepSeek赋能，大模型一体机破解企业AI落地难题

本站报道（文/李弯弯）大模型一体机是近年来 人工智能领域的重要创新，它将高性能硬件、预训练大模型及配套软件深度集成，形成“开箱即用”的 AI解决方案。用户无需连接互联网，即可在本地完成数据训练、模型部署等任务，确保敏感数据不外泄。

其核心价值在于简化部署流程、降低算力使用门槛，提升AI训练与推理效率。据 IDC报告，2025年中国AI大模型一体机市场规模已达数十亿元，覆盖政务、金融、能源、医疗等多个领域，预计未来几年将保持高速增长，成为 AI技术商业化的重要方向。

AI大模型一体机核心技术及优势

大模型一体机的组成涵盖硬件、软件、模型与数据四大核心模块，并通过统一管理平台实现协同优化。硬件层是大模型一体机的物理支撑，负责提供高性能计算和存储能力，确保模型高效运行，包括计算单元、存储系统、 网络通信。软件层负责硬件资源管理、模型部署与运维监控，确保系统稳定高效运行，包括 操作系统与虚拟化、模型推理框架、开发与管理平台。

模型层是大模型一体机的 智能核心，提供预训练模型及定制化能力，如预训练大模型、模型微调与优化、模型安全与合规。数据层负责数据的接入、处理与输出，确保模型与业务系统的无缝对接，如数据接入、数据预处理、数据输出。

大模型一体机的核心技术在于硬件算力配置与优化、模型适配与部署。硬件算力配置与优化
方面，支持多种国产AI加速芯片，如华为昇腾、海光、 寒武纪、摩尔线程、天数智芯等，以满足自主可控需求并降低算力投资成本。以华为昇腾910芯片为例，其针对AI训练和推理进行优化，具有高算力密度，在大规模模型训练中性能出色。

针对不同规模的大模型进行硬件配置。小型模型（如1.5B参数规模）最低支持 4GB显存的 GPU（如GTX1050 Ti）以及8GB内存；7B参数规模的模型最低要求为8GB显存的GPU（如RTX3060） 16GB内存；14B及以上参数规模的大型模型，如14B模型需16GB显存的GPU（如RTX4090） 32GB内存，32B/70B模型则需企业级显卡（如NVIDIA A100） 64GB内存。

通算智算协同加速技术进行算力优化，如基于鲲鹏 CPU 昇腾 openEuler 推理加速引擎，实现CPU与NPU的高效协同工作。在大模型的推理过程中，CPU主要负责逻辑控制和任务调度等工作，而昇腾NPU则专注于大规模的数据并行计算，可缩短推理时间，时延直降40%。

还有创新显存利用技术，通过动态KV Cache、无损压缩、显存卸载等 算法，实现显存资源的精细化调度，提高显存利用率，保障大模型在复杂任务下的稳定运行。

模型适配与部署方面，能够对不同参数规格的模型实现良好支持，从参数规模较小的1.5B模型，到参数规模高达6710亿的DeepSeek-V3大模型，一体机均能提供稳定、高效的运行环境。在数据安全方面，私有化部署使企业的数据能够在自己的服务器或私有云环境中进行处理，避免数据在公有云或外部服务器上传输和存储所带来的安全风险，尤其适用于金融、医疗、政府等对数据安全和隐私要求极高的行业。

提供一站式解决方案，如本地昇腾算力 DeepSeek大模型 RAG知识库的一体化解决方案，集成RAG（检索增强生成）技术，通过企业私有知识库实时检索增强大模型输出，支持文档、数据库等多源数据清洗与向量化，构建行业专属知识图谱，将通用大模型转化为“业务专家”。同时，具备训练微调、大模型部署、开箱即用等功能，实现能力和性能测评自动化、超参调优自动化、算力调用动态伸缩。

简而言之，相比于云部署模式，采用一体机的优点有部署简化、数据安全、成本更低。企业在大模型开发全流程中，常常面临切换硬件集群、适配底层硬件以及微调优化等复杂问题采用一体机可以实现在同一个集群内无缝切换大模型的训练和推理过程，从而为客户提供高效的大模型训练和推理部署流程。同时，解决方案内置了大模型推理引擎、调优工具和算子加速库，支撑客户开箱即用，无需进行二次硬件适配，即可让客户能够直接使用大型预训练模型，从而降低了技术门槛；此外，通过芯片层面的算法调优，能够充分释放硬件性能，从而
提升模型训练和推理的效率。

短期看通过云服务使用大模型无需一次性硬件投入，但长期使用公有云A PI按token付费成本较高，通过一体机私有化部署有助于降低总体成本并更好地掌控预算。

DeepSeek赋能，AI大模型一体机蓬勃发展

DeepSeek通过其卓越的模型性能与极低的推理成本，为AI一体机的快速发展提供了核心技术支撑，推动国产AI生态的全面落地。

技术层面，DeepSeek的V3和R1系列大模型采用创新的FP8混合精度训练框架与DualPipe算法，不仅性能媲美GPT-4等国际顶尖模型，还将训练成本降低90%以上，“高性价比 开源”特性使其成为AI一体机的理想基座。

除671B的满血版本，DeepSeek还使用知识蒸馏技术，将R1大模型的复杂知识及思维链能力蒸馏至Qwen/Llama的开源小模型中，实现模型的轻量化，使用 DeepSeek-R1进行蒸馏后的小模型推理能力显著提高，甚至能够超越o1- mini，表明了大模型的推理能力向小模型迁移的可能。蒸馏后的小模型参数量在1.5B-70B不等，适合利用价格相对便宜、配置相对较低的一体机进行本地部署，当客户有成本控制需求，且对性能没有过高追求时，低成本一体机就是很好的选择。

现在都有哪些厂商推出AI大模型一体机？华为FusionCube A3000训/推超融合一体机，适配DeepSeek V3&R1及蒸馏模型。该产品集成高性能存储节点、训/推节点、交换设备及AI平台软件，支持私有化部署与开箱即用，可在2小时内完成部署。通过高性能容器技术，其GPU资源利用率提升至70%以上，并支持计算与存储独立扩展，匹配不同规模模型需求。

浪潮海岳大模型一体机，提供X86和C86高性能AI计算节点，支持国内外主流AI加速卡和多机集群部署，全面支持千亿级参数规模的大模型训练微调和高并发推理。预装海岳大模型和DeepSeek多版本大模型底座，支持LLaMA、智谱AI、通义千问、文心一言等主流大模型的私域部署，实现大小模型高效融合，推理成本最小化。在央国企、制造、能源等行业落地。

云从 科技从容大模型智用一体机，基于昇腾AI平台，融合多模态大模型与DeepSeek语言大模型，实现算力、算法的互补，提供强大的计算能力和高效的数据处理能力，为政务、金融等行业提供人工智能基础设施解决方案，推动行业数智化建设。

华勤推出的DeepSeek一体机方案（H9236服务器），兼容NV和国产算力，并可根据模型大模型参数提供不同配置。H9236服务器采用8卡H20模组的方案；H8230服务器采用PCIe 插卡方案，可通过4-8台小集群组网灵活配置。实现DeepSeek-R1/V3 671B 的本地部署；P6236 服务器采用单机部署的方案，GPU可配置 1-2 块提升推理性价比。

新华三集团今年2月推出的基于DeepSeek大模型的一体机UniCube。该一体机全面搭载DeepSeek V3和R1模型，并实现了671B DeepSeek大模型的单机推理及单机训推一体服务。新华三集团表示，UniCube是业界首个“智算-算法-治理”深度 耦合的DeepSeek大模型一体机解决方案。该解决方案通过“交钥匙”交付模式，实现快速部署，内置Web前端可视化操作界面，提供标准化API 接口，极大地降低了操作门槛，减少了重复开发的工作量。UniCube支持DeepSeek及其他大模型的蒸馏、微调和推理到工作流编排，提供AI一站式服务，做到端到端的行业AI应用交付。

拓维信息与整数智能共同推出的搭载DeepSeek全系列模型的智能数据标注一体机。该一体机产品基于“昇腾 鲲鹏”打造的“兆瀚”AI算力硬件，可本地化轻松调用671B满血版及蒸馏版DeepSeek模型，通过大模型与整数智能“启真”数据工程平台的深度融合，实现数据标注的准确率、工程效率与场景适应性三大核心指标的跨越式提升，为国企、政务、金融、医疗、交通等行业提供了行业领先的数据标注软硬一体化解决方案。

联想与沐曦今年2月联合发布的基于DeepSeek 大模型的一体机解决方案。该方案以“联想服务器/工作站 沐曦训推一体GPU 自主算法”为核心架构，主要产品包括面向DeepSeek智能体部署的一体机、DeepSeek模型训推理练一体机。据官方介绍，面向DeepSeek智能体部署的一体机采用ThinkStation PX工作站为载体，搭载沐曦曦思N260 GPU。实测数据显示，在相同并发条件下，沐曦曦思N260 GPU应用在阿里通义千问开源模型Qwen2.5-14B模型（140亿参数）推理实测性能达到了 英伟达推理GPU产品L20 GPU 的110%-130%，可支持本地部署DeepSeek各种参数蒸馏模型推理。

另一款面向更广泛场景的DeepSeek模型训推一体机，基于联想问天WA5480 G3 AI服务器，搭载8张沐曦曦云C500专业GPU，可为大模型训练和推理提供算力支撑。

写在最后

大模型一体机通过软硬件深度集成，简化了AI技术的部署与应用，成为企业数字化转型的重要工具。其核心价值在于降低技术门槛、保障数据安全、提升业务效率。大模型一体机已广泛应用于金融、政务、医疗、制造等核心领域，成为企业智能化转型的关键基础设施。未来，随着技术的不断进步与市场的成熟，大模型一体机将在更多行业落地，推动AI技术的普及与商业化进程。