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    云大廠賣DeepSeek服務,不得不直面五大拷問

    本文作者: 徐曉飛   2025-04-14 10:41
    導語:這次,充當中間商的云大廠沒能賺到差價。

    云大廠賣DeepSeek服務,不得不直面五大拷問

    “一天十幾個客戶電話進來,有的一打一個多小時,我中午飯都沒顧上吃。”云大廠政企銷售小顧啞著嗓子告訴雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng)),開源大模型DeepSeek出現(xiàn)后,市場反饋熱烈,云大廠這邊也接到不少客戶來電,咨詢相關的API接入和線下部署方案。

    不過小顧坦言,DeepSeek眼下這么火爆,主要是因為它幫國人把大模型的信心又找回來了,但最終能轉化成多少商業(yè)收益,能為云大廠帶來多少拉動,還要打個問號。

    究其原因在于,DeepSeek雖然降低了大模型的成本門檻,但它的能力跟ChatGPT差別不大,也面臨和ChatGPT一樣的困境:應用場景實在有限。

    DeepSeek爆火后,作為產業(yè)鏈上的核心一環(huán),云大廠們迅速跟進,手里的“戰(zhàn)略牌”一張連著一張打了出來:組織變陣,業(yè)務調整,大筆投入,戰(zhàn)略重構……整個一個目不暇接。

    但隨著這些市場動作的推進,一些問題也開始凸顯,它們如同DeepSeek這波浪潮之下尖銳的礁石,直擊云大廠們最緊張的神經。

    面對DeepSeek引發(fā)的一體機熱潮,跟還是不跟?

    “幾百個咨詢里,能有一單成交就不錯了。”眼下,手握DeepSeek一體機的云廠銷售們正在經受著“冰火兩重天”的煎熬。

    DeepSeek的出現(xiàn),大幅降低大模型推理門檻,對熱衷于私有化部署的國內政企用戶們來說,可謂正中下懷,于是便催生了DeepSeek一體機熱潮。

    然而,這一熱潮是真正的價值機遇,還是曇花一現(xiàn)的浮躁之風,跟還是不跟?成為擺在云大廠面前的一道難題。

    雷峰網(wǎng)通過調研了解到,眼下一眾國內云大廠可分成兩派:一派是推出DeepSeek一體機硬件部署方案的,有阿里、火山、華為、百度等;一派是沒推出的,如騰訊云。

    盡管大部分云大廠都推出了DeepSeek一體機,但實際上,一體機這一產品形態(tài)在落地應用時,還存在不少挑戰(zhàn),如客戶業(yè)務擴展的靈活性、模型更迭的兼容性等問題。不少業(yè)內人也都向雷峰網(wǎng)表達了類似“DeepSeek一體機雖然眼下大熱,但從中長期來看,可能是個偽需求。”的觀點。

    除了“光咨詢不下單”外,還有不少政企客戶,由于支付能力、采購流程等問題,會設法先把樣機拿去用,而在回款進度上卡殼。

    這些都讓云大廠們不得不猶豫:如果大力投入,萬一賣不出去砸手里怎么辦?

    不過某些云大廠對此自有一套對應之策。

    多位業(yè)內人告訴雷峰網(wǎng),某云大廠的DeepSeek一體機測試樣機大部分都全款賣給了OEM,OEM又賣給了集成商,層層轉售下,對于云大廠來說,“賣不出去”的風險早已轉移了出去。云大廠們在一體機上的花活不止這些,更多故事,可添加作者微信 xf123a 交流。

    適配國產芯片,到底有多難?

    “國貨之光DeepSeek出現(xiàn)后,市場反應火爆,尤其是政府側和金融側的客戶,然而對云大廠來說,想要回應這類客戶的需求,并非易事。因為這兩類客戶都有信創(chuàng)指標,要在國產芯片上適配DeepSeek,目前還存在不少挑戰(zhàn)。”政企IT老兵高榮坦言。

    事實上,早在2022年,國資委79號文件就部署了國央企信創(chuàng)國產化的具體要求和推進時間表,要求到2027年央企國企100%完成信創(chuàng)替代,替換范圍涵蓋芯片、基礎軟件、操作系統(tǒng)、中間件等領域。

    “DeepSeek本身是在英偉達H800 GPU集群上訓練出來的,而且其AI Infra能力,尤其是軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力,才是其性能強大的關鍵。如果用國產化芯片來適配DeepSeek,這里面會有很高的技術難度。”高榮補充道。

    比如,國產芯片在算力密度和顯存帶寬上與英偉達GPU存在代際差距,這會導致適配DeepSeek后模型推理效率下降。

    再比如,軟件生態(tài)上,DeepSeek眼下的實踐更多還是在英偉達CUDA生態(tài)內的優(yōu)化,而國產芯片大多無法原生支持CUDA,需要通過兼容層或重新開發(fā)相應的工具鏈來實現(xiàn)適配,這增加了適配的難度和成本。

    此外更讓云大廠頭疼的是,定制化噩夢似乎再次上演了:信創(chuàng)場景要求全棧自主可控,從芯片驅動到模型微調均需定制化開發(fā),這背后的人力、財力、交付周期都不是小問題。

    “政企需要私有化部署大模型,而且有很多行業(yè)術語和自己領域內的規(guī)則規(guī)范,都要對大模型微調后才能用,微調就是也要訓練,滿血版的價格不菲。”高榮告訴雷峰網(wǎng),因為成本太高,眼下很多政企宣稱率先用上了DeepSeek,其實十之八九都是之前買的AI算力沒用完,正好閑置利用。

    可以說,云大廠面臨的這些困境折射出國內IT行業(yè)積弊已久的深層矛盾:市場需求倒逼技術躍進,但基礎軟硬件的代差仍需時間彌合。

    DeepSeek掀起的這波熱潮,看似把中國AI能力向前推進了一大步,但實際上,中國AI仍未擺脫英偉達芯片卡脖子的陰影,而這也為行業(yè)后續(xù)埋下了風險。

    組織變陣:B、C融合還是B、C分離?

    DeepSeek出現(xiàn)前后,云大廠們圍繞大模型相關業(yè)務做出了兩類組織變陣:一是B、C分離;二是B、C融合。前者以百度、阿里為代表;后者以騰訊、火山為代表。

    去年下半年,百度將百度網(wǎng)盤(百度大模型核心應用場景之一)的C端業(yè)務從百度云(ACG)中拆分出來,重新劃歸移動生態(tài)事業(yè)群組(MEG),相關To B業(yè)務則繼續(xù)留在百度云里,與百舸、千帆等其他百度云產品一道面向B端用戶提供服務。

    阿里這邊類似。2024年底,阿里將AI應用“通義”從阿里云分拆出來,并入阿里智能信息事業(yè)群,與智能搜索產品“夸克”一起,由該事業(yè)群總裁吳嘉統(tǒng)管。而原有的通義實驗室,以及大模型To B業(yè)務則繼續(xù)留在阿里云。

    不同于百度云、阿里云在大模型上業(yè)務上“B、C分離”的模式,騰訊云則是“反其道而行”。隨著元寶調入騰訊云,騰訊云走起了“B、C融合”的路子。

    今年1月騰訊,騰訊將元寶從技術工程事業(yè)群(TEG)調整至云與智慧產業(yè)事業(yè)群(CSIG),交由騰訊會議的負責人吳祖榕負責。并在不久后,將原本在PCG(平臺與內容事業(yè)群)里的QQ瀏覽器、搜狗輸入法、ima等產品也匯入CSIG,與元寶一起,作為騰訊面向大模型時代的產品組合。

    至此,在這場DeepSeek沖擊波到來之際,云巨頭們紛紛擺好了陣型。不過在眼下這波瞬息萬變、復雜難料的技術浪潮里,上述組織調整成效如何,以及會給各家?guī)砟男┖罄m(xù)影響,還需持續(xù)校驗。

    云大廠扭虧為盈時間表,再度遙遙無期?

    雷峰網(wǎng)此前從多位業(yè)內人處了解到,騰訊、華為兩家云大廠原本計劃在今明兩年實現(xiàn)盈虧平衡,但現(xiàn)在,DeepSeek的出現(xiàn)打亂了他們的計劃。關于各家云大廠更多盈虧內幕,可添加作者微信 xf123a 交流。

    國內云大廠苦虧損久矣。目前只有阿里云實現(xiàn)了盈利。但對比其此前在云與AI上累計投入的數(shù)千億元,眼下的盈利可謂牛九一毛。不僅如此,DeepSeek出現(xiàn)后不久,阿里就對外宣布,未來三年將向AI和云計算業(yè)務繼續(xù)投入3800億。這無疑為阿里云接下來的利潤表現(xiàn)打上了一個問號。

    騰訊云面臨相似的難題。經過前些年的巨額投入后,集團內部對騰訊云“盈利,上岸”的呼聲越來越高。不久前的集團年會上,馬化騰也直言,過去一年騰訊云的表現(xiàn)超過他原本的要求,2025年騰訊云有望“浮出水面,形成一片大陸”。

    但DeepSeek的到來,正在打破這一預期。今年1月,騰訊把C端大模型產品“元寶”從TEG(技術工程事業(yè)群)轉入CSIG(騰訊云與產業(yè)事業(yè)群),進入做大增長階段。隨著元寶用戶前端調用次數(shù)的增多,其后端算力資源的消耗也在攀升,騰訊云的盈利節(jié)點大概率要向后推移。

    回望過去,云與AI因其基建屬性,以及玩家之間的“內卷式”競爭,讓絕大部分參與者都深陷虧損泥潭。如今,隨著DeepSeek的崛起,云巨頭們再次被推入新一輪的大模型基建競賽里。上一輪未解決的盈利困境,能否在這一輪中找到更優(yōu)解,仍是懸而未決的挑戰(zhàn)。

    DeepSeek成燒錢巨獸,何時是盡頭?

    DeepSeek走開源路線,本來為云大廠們提供了一次“當中間商,賺差價”的機會,但眼下,提供DeepSeek服務,對云大廠來說還是一門燒錢的生意。

    DeepSeek推出后沒多久,一系列有關成本的爭論就沖上了科技圈熱搜榜。有MaaS服務商甚至推算出了“接入DeepSeek R1,MaaS公司或將月虧4億”的結論。

    對于包括云廠商在內的,提供大模型服務的MaaS公司來說,一邊是用戶大批涌入,API調用量飆升,一邊又是生成效率拉跨、價格戰(zhàn)升級,多重夾擊下,DeepSeek一度成為MaaS廠商們的“燒錢巨獸”。

    DeepSeek公司之所以能把成本利潤率做到545%之高,得益于其在模型架構、軟硬件協(xié)同等AI Infra能力上能做到極致的工程化創(chuàng)新,使得其平均每臺H800的吞吐量在生成任務上能達到14800 token/s,效率是市面上其他供應商的幾倍甚至十幾倍。

    若不能做到這一點,則虧損難以避免。而眼下市面上,包括云大廠在內的MaaS供應商能做這一點的還寥寥無幾。更多相關研發(fā)進展與內情,可添加作者微信 xf123a 交流。

    因此,如果說在上一輪大模型浪潮中,各家云大廠還能安心做個穩(wěn)賺不賠的“賣水人”,那么在這一輪由DeepSeek掀起的大模型普惠浪潮里,云大廠眼下難逃虧損。

    而這場“燒錢大戰(zhàn)”才剛剛開始。

    回顧過去兩年,國內云大廠在大模型業(yè)務上本已格局初定,但DeepSeek的異軍突起,打破了這一平衡。DeepSeek不僅讓各家互聯(lián)網(wǎng)巨頭的云業(yè)務估值迎來高光時刻,還讓云計算從一項“老舊”業(yè)務重新煥發(fā)生機,在接下來的AI產業(yè)浪潮里,面對更多充滿危與機的不確定性。

    注:文中受訪者均為化名。

    雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知

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