DeepSeek横空出世,性能比肩OpenAl o3。2025年开年,中国大模型密集亮相,先是阿里通义千问发布Qwen3系列开源大模型,随后小米开源首个参数规模7B的推理大模型Xiaomi MiMo,DeepSeek发布R1模型。中国大模型千帆竞发,能力快速跃进为Al应用生态繁荣奠定坚实技术底座。
其中,DeepSeek讨论度逐步攀升,以其独特的开源模式引来各界关注。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。5月28日,DeepSeek正式官宣R1已完成小版本升级,在多项基准测试中,DeepSeek-R1-0528的数学、编程、通用逻辑性能,足以媲美最强o3和Gemini 2.5 Pro。
DeepSeek完成了颠覆性创新,突破了AI发展的传统底层逻辑。其创新突破之处体现在核心技术的革新以及相关配套的发展理念。具体表现在其以算法架构优化为核心,成功实现低成本高输出、开源模式以及模型推理能力的提升。
1、党政及国央企率先落地大模型应用试点
党政及央企率先带动DeepSeek落地试点应用。DeepSeek作为开源大模型的代表,凭借其低成本、高效能的特点,迅速成为市场焦点。其爆火直接推动了大模型一体机产品的密集发布,2025年已有近百家厂商推出相关产品。
应用层面,通信、金融、能源、建筑等行业央国企加速推进Deepseek+行业应用落地。三大运营商均已接入DeepSeek,中石化完成央企首批DeepSeek部署,显著提升公司石油化工相关工作效率。为保护敏感数据,党政机关及央国企用户偏好私有化部署。
2、大模型应用落地挑战催生一体机需求爆发
DeepSeek横空出世,其以独特的开源模式引发各界关注,在后续训练阶段大规模使用强化学习技术,提升了模型推理能力,在多任务上性能比肩OpenAl o3正式版。
大模型应用落地面临软件栈部署复杂、算力性能需求高、智能应用开发技术门槛高、数据隐私与安全风险突出等痛点,大模型一体机作为专为Al大模型应用和部署设计的集成计算设备,可有效解决这些问题。
3、大模型应用落地面临挑战,大模型一体机可有效解决
大模型落地面临软件栈部署复杂、算力性能需求高、智能应用开发技术门槛较高、数据隐私与安全风险突出等方面挑战。这些因素共同推动一体机解决方案的加速落地,以简化部署流程、提升可靠性并降低应用门槛。
大模型一体机,是专为Al大模型应用和部署而设计的集成计算设备,通常包含CPU/GPU等算力组合、存储器、操作系统、Al平台软件及各类模型算法、推理服务等软硬组件。从2024年开始,大模型一体机市场上主要产品形态包含训推一体机、推理一体机等,训推一体机具备开箱即用、私有化部署等特性,支持完整的AI模型开发流程(包括训练和推理部署等多个环节)。也有部分推理一体机,专注于高效能推理场景。当前已经在政务、教育/科研、医疗、金融、泛工业等领域得到初步落地。
4、中国大模型一体机需求爆发,开启千亿级市场
中国大模型一体机需求上升,多方跑步进场布局。央国企及党政机关是一体机的重要客户。政府机构和央国企往往涉及公民信息、政务数据、国家安全等大量敏感数据信息,对本地化、私有化部署要求较高。大模型一体机低门槛、低部署成本的私有化部署方案完美契合相关需求,不需要额外部署服务器、雇佣庞大运维团队,仅需支付购买费用,购买后立即就能投入使用。
当前市场大模型一体机核心供应商可以分为服务器厂商、云计算厂商、垂直领域厂商以及芯片生态伙伴。
5、中国大模型一体机厂商优秀案例分析
阿里云百炼专属版AI Stack—体机可快速构建AI服务能力。阿里云百炼专属版AI Stack软硬协同,以一体机方式部署,支持模型训练与推理一体化。内置DeepSeek R1/V3满血版模型以及阿里Qwen 72B/14B/7B模型,为用户提供开机即用的大模型服务,更好地满足企业数据安全、成本效率、合规等业务要求。
阿里云AI Stack支持实现模型训练与推理一体化,开箱即用DeepSeek R1/V3满血版及阿里Qwen 72B/14B/7B等模型。AI Stack一体机内置DeepSeek R1/V3满血版模型以及阿里Qwen 72B/14B/7B模型,满足数据安全、成本效率、合规等业务要求。
通过AI Stack,用户可以轻松采用最新的开源大模型。AI Stack内置DeepSeek R1/V3满血版模型以及阿里Qwen 72B/14B/7B模型,为用户提供开机即用的大模型服务,更好满足数据安全、成本效率、合规等业务要求;同时,为了支持政企更经济、更快速落地Al应用,飞天企业版AI Stack产品提供单机版和集群版两种方案。
浪潮信息元脑企智DeepSeek一体机,实现真正的“开箱即用”。元脑企智DeepSeek一体机是浪潮信息推出的面向企业级大模型私有化部署的软硬件集成解决方案。一体机基于元脑推理服务器,集成元脑企智EPAl企业大模型开发平台,兼容和适配多种深度学习框架和算力芯片。
6、大模型一体机未来趋势展望
大模型一体机未来将围绕轻量化部署、高度集成化持续突破,技术上通过模型压缩与动态推理优化实现低能耗实时推理,交付形式向全栈智能跨越式升级,其优势在于模型适配与生态兼容完善、安全便捷化部署融合发展。
此外,大模型一体机未来还会与新兴技术结合,如量子计算可加速大规模数据处理、提高模型训练效率。此外,类脑智能是与大模型一体机融合的重要方向,可增强模型的认知和学习能力、实现信息分布式存储与并行处理;具身智能强调智能体与环境的交互和物理行动能力,DeepSeek大模型一体机有望拓展具身智能接口,在工业制造中实现更高级的人机协作与自动化生产。
7、如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。