核心观点 - DeepSeek开源大模型引发市场热潮，但云大厂面临商业转化、技术适配和组织调整等多重挑战 [2][3][6][8][11][13] - 国产芯片适配DeepSeek存在技术代差和生态壁垒，信创需求加剧定制化成本 [6][7][18] - 云大厂盈利计划因DeepSeek相关投入延迟，行业重回烧钱竞赛 [11][12][14] 行业动态 DeepSeek市场反响 - 政企客户咨询量激增，但实际成交率不足1%，存在样机占用和回款问题 [3][4] - 云大厂分化为两派：阿里/火山/华为/百度推出一体机方案，腾讯云暂未跟进 [3] - 一体机被质疑为伪需求，客户业务扩展灵活性和模型兼容性存疑 [3] 技术适配困境 - 国产芯片算力密度和显存带宽落后英伟达H800，导致推理效率下降 [6] - 软件生态上需重构CUDA工具链，定制化开发成本高且周期长 [6][7] - 政企私有化部署需求中，90%案例为利用闲置算力，满血版微调成本过高 [7] 公司战略调整 组织架构变革 - B/C分离模式：百度将网盘C端划归MEG，阿里拆分通义AI应用至智能信息事业群 [9] - B/C融合模式：腾讯将元宝、QQ浏览器等C端产品并入CSIG，强化云与大模型协同 [9] 财务影响 - 阿里云宣布未来三年追加3800亿AI/云投入，腾讯云原定2025年盈利目标或推迟 [11] - DeepSeek服务成烧钱业务，MaaS厂商月亏可达4亿，云大厂难以维持"卖水人"角色 [13][14] 技术经济性 - DeepSeek凭借工程优化实现545%成本利润率，H800集群吞吐达14800 token/s，效率领先同业10倍以上 [13] - 行业面临双重压力：API调用量激增与价格战升级，亏损短期内难以缓解 [13][15]