文章核心观点 - DeepSeek开源大模型推动私有化部署新趋势，其R1模型在性能、开源策略、硬件成本和适配优化方面具备优势，有望推动包括DeepSeek一体机在内的本地私有化部署需求快速提升，利好算力硬件需求 [1][7][12] DeepSeek开源大模型特点及影响 - DeepSeek V3版本模型以仅1/10训练成本获得与海外领先模型对标能力，R1模型在少量标注数据下提升推理能力，性能比肩OpenAI o1正式版，且于2025年2月24日启动“开源周”丰富开源生态 [7] - 高质量开源模型推动AI大模型能力边界探索和应用落地，利好算力硬件需求；DS在C端APP下载量呈指数级增长，在B端加速垂直领域渗透，45%央企已完成DS模型部署 [8] - 大模型云端部署带动云端算力需求提升，R1模型有望推动云资源消耗量提升，阿里云收入增速和资本开支增长积极 [10] - DeepSeek部署不止于云端，本地化私有部署保障数据安全，C端“云端协同”优化体验与隐私保护，B端部分行业刚性需求驱动本地化部署 [11] C端：DeepSeek - R1+蒸馏技术，轻量化模型推动AI端侧部署 DeepSeek - R1蒸馏 - 知识蒸馏将671B参数量的“教师模型”决策逻辑和特征表征能力迁移至轻量“学生模型”，生成6个不同版本蒸馏模型 [15] - 蒸馏版模型推理性能超越同规模传统模型，在多个推理基准测试中表现优异，兼具经济性与有效性 [16] 蒸馏模型本地部署 - 蒸馏模型减少对显存、内存和存储需求，适合搭载于资源受限终端设备，不同版本参数蒸馏模型需选择合适终端硬件配置 [19][20] - PC是承载本地模型重要终端，DeepSeek - R1轻量化模型推动AI PC升级，换机动力有提升空间，端侧模型进化与硬件迭代形成飞轮效应 [21] B端：AI私有化部署新趋势，DeepSeek一体机的全栈式解决方案 DeepSeek一体机重构本地私有化AI部署模式 - DeepSeek R1全参数模型对系统显存等提出更高要求，一体机是“开箱即用”智能算力解决方案，重构本地私有化AI部署模式 [24][25][26] - 一体机具备深度优化的高性能硬件、内置多种基座大模型、全栈工具链等优势，可缩短部署周期、降低落地门槛 [26][27] DeepSeek一体机软硬件协同难点 - 主流国产AI训练芯片缺少对FP8精度支持，采用16位精度单元计算会大幅降低效率，显存需求增加 [28] - 为在单台8卡服务器上实现全参数DeepSeek R1模型，厂商需进行定点量化，在优化算力效率与保障模型效果间寻求平衡 [30][32] DeepSeek一体机迎合本地化部署需求，市场空间广阔 - 一体机私有化部署满足企业数据安全及合规需求，降低AI大模型部署门槛，减弱B端用户对云的依赖 [33][34][36] - 预计乐观情景下2025年政府、金融等行业约5%的服务器需求转向DeepSeek一体机，需求达7万台，市场规模有望达540亿元 [38][40] 国产算力产业链全方位适配DeepSeek，服务器及云厂商拥抱一体机趋势 - 国产主流GPU厂商宣布适配DeepSeek，超过160家国产算力产业链企业完成适配，昇腾等国产GPU成为重要底层算力支撑 [40] - 算力硬件厂商、云厂商等推出DeepSeek一体机，看好整机环节头部的一体机供应商 [42]