小葳 | 智能进化论
2025年开年，凭借与顶尖模型相当的性能、极高的成本效益与开源模式，DeepSeek系列模型成为搅动全球AI行业的新星。DeepSeek应用上线仅20天，日活就突破了2000万，这让其超越ChatGPT成全球增长最快的AI应用。
DeepSeek的横空出世，并没有改变模型争霸的本质------顶尖模型不断刷新性能、成本、速度的极限，不断为全球头部大模型的比拼按下快进键。
在用户端，使用DeepSeek模型很简单，下载APP或在网页端直接使用就可以了。然而DeepSeek在企业端的应用，还需要跨越很多挑战。帮助企业解决DeepSeek在生产场景的应用，更像一场看不见硝烟的隐形战场。
过去一周，全球各大云计算厂商纷纷上线DeepSeek模型，通过更灵活、安全、稳定的云端部署方式，试图拉平DeepSeek与企业应用之间的鸿沟。比如，1月31日亚马逊云科技率先宣布DeepSeek-R1模型已在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon SageMaker JumpStart全面上线，并提供四种部署方式。
由此看出，模型争霸只是表面，企业级AI真正的竞争在于工程化落地能力，而云服务商将成为关键推动者。
企业要真正用好DeepSeek，需要跨越哪些挑战？云端部署大模型又能带来哪些价值？我们不妨以亚马逊云科技对DeepSeek R1模型的支持为例，做个拆解。
工程化能力
从模型到企业应用的挑战
当AI大模型从消费者端走向产业战场，工程化能力成为决定胜负的关键壁垒。智能进化论认为，企业部署DeepSeek等顶尖模型时，需要跨越性能适配、成本悬崖和安全鸿沟三重挑战。
性能适配：从通用智能到垂直场景的最后一公里
模型性能的工程化考验首先体现在场景适配层面。以DeepSeek为例，其技术迭代速度已超越传统AI模型的演进周期。
从2014年12月推出的 DeepSeek-V3模型；到2025年1月20日发布的参数规模达6710亿的DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Zero模型，以及参数范围覆盖15亿至700亿的DeepSeek-R1-Distill系列模型；再到2025年1月27日最新发布的多模态模型Janus-Pro-7B，DeepSeek家族短时间内迅速壮大，企业如何根据不同类型、不同参数模型，完成场景最佳适配是挑战。
除了模型版本、尺寸管理难题，企业还面临不同智能体协同调度、根据自身私有数据进行定制优化等系统工程。
成本悬崖：从百万硬件到弹性算力的范式革命
AI模型本地化部署的成本门槛正在倒逼企业转向云端弹性架构。
如果要完整部署DeepSeek R1并实现完美推理和响应，需要如Amazon EC2 P5e性能级别的硬件和配套工具。以Amazon EC2 P5e的48xlarge型号为例，单个实例包含8颗H200 GPU，仅算力成本就需要至少上百万人民币。在算力之外，大模型要实现高阶水平的推理效果，所需的网络、数据存储成本亦不容小觑。
安全鸿沟：从传统安全到负责任AI的系统工程
安全可控是大模型在企业深度应用的首要原则。大模型安全已超越传统网络安全范畴，形成包含数据隐私、可信度、可解释性、伦理合规在内的立体安全体系。这一完整的安全体系，仅靠单一企业自身的力量很难实现。
02
三大优势
企业用好DeepSeek的路径拆解
针对上述工程化挑战，亚马逊云科技通过全栈式创新构建三大优势，为企业运用全球领先模型提供三大独特优势。
第一， 为企业级AI量身定制的云端基础设施
云是企业运用生成式AI最好的方式。
在基础设施层，亚马逊云科技提供从芯片、网络到开发平台在内的全栈创新。基于自研芯片Amazon Trainium2的EC2 Trn2实例，实现比同时期GPU实例性价比高30%-40%。第二代UltraCluster网络架构，支持超过20,000个GPU协同工作，带宽达10Pb/s，延迟低于10ms，可将模型训练时间缩短至少15%。
新一代Amazon SageMaker将快速SQL分析、PB级大数据处理、数据探索和集成、模型开发和训练以及生成式AI等功能一站式集成，非常适合进行高级定制、训练和部署模型的企业。
第二， 多样化的模型选择
目前，多模型混用已经成为企业使用生成式AI的主流方式。企业会根据不同的场景需求，根据不同的延迟、成本、微调能力、知识库协调能力、多模态支持能力等，对模型进行取舍。显然，强如DeepSeek也不是万能的。
"不会有一个模型一统天下"，也是亚马逊在技术发展历程上的洞察。
亚马逊CEO Andy Jassy在此前的演讲中表示："就像数据库领域，探讨了10年，大家会使用各种各样的关系型数据库或者非关系型数据库。当我们让开发者自由选择他们想要使用的模型时，模型的多样性显而易见。我们一次又一次地学到同样的教训：永远不会有单一的工具能够统治世界。"
目前Amazon Bedrock平台已支持AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、Luma AI和poolside等公司的领先模型。Amazon Bedrock Marketplace功能能够为客户提供100多个热门、新兴及专业模型，其中就包括DeepSeek-R1。
第三， 企业级AI工具全家桶
解决模型的工程化问题需要大量专业工具，亚马逊云科技提供的工具集全家桶几乎涵盖企业级AI创新的方方面面，包括四类：
**优化效果、延迟和成本：**如低延迟优化推理、模型蒸馏、提示词缓存等功能。以模型蒸馏功能为例，它能够将特定知识从功能强大的大模型转移到更小、更高效的模型，运行速度最快可提高500%，成本降低75%。
**基于企业自有数据的定制优化：**模型微调功能，知识库功能现已支持GraphRAG等图数据。Amazon Bedrock Data Automation功能可以从非结构数据中提取信息，并将其转换为结构化格式。
**负责任AI的安全和审查：**Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中的企业级安全功能，保障企业数据不会与模型提供商共享，也不会被用于改进模型。Amazon Bedrock Guardrails功能提供自动推理检查功能，帮助企业识别生成内容的事实性错误，提升生成回答的准确性。
**实现复杂功能的多智能体功能：**Amazon Bedrock多智能体协作功能，使客户能够轻松地构建和协调专业智能体来执行复杂的工作流程，通过编排多个并行工作的智能体来加速任务。
03
极简部署
降低企业AI创新门槛
目前针对DeepSeek-R1模型的云端部署，亚马逊云科技提供以下4种方式：
第一， 在Amazon Bedrock Marketplace部署DeepSeek-R1模型
通过Amazon Bedrock Marketplace部署DeepSeek-R1，可选实例包括EC2 P5e的48xlarge型号，单个实例包含8颗H200 GPU，以及3200Gbps的网络带宽，充分满足DeepSeek-R1的性能需求。
用户只需提供一个端点名称、选择实例数量、选择实例类型，就可以直接部署DeepSeek-R1模型。
第二， 通过Amazon SageMaker JumpStart部署DeepSeek-R1模型
Amazon SageMaker JumpStart是一个机器学习中心，提供基础模型、内置算法以及预构建的机器学习解决方案，用户只需点击几次即可完成模型部署。
第三，利用Amazon Bedrock的自定义模型导入功能部署DeepSeek-R1-Distill模型
这种方式支持自定义导入参数规模在15亿到700亿之间的DeepSeek-R1-Distill Llama模型，可以利用6710亿参数的大型DeepSeek-R1模型，也可以蒸馏训练更小、更高效的模型。
第四， 使用Amazon Trainium和Amazon Inferentia部署DeepSeek-R1-Distill模型
此外，在价格方面，无论Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker JumpStar以及Amazon EC2任何一种部署方式，用户仅需支付基于所选推理实例小时数的基础设施费用。
结语
在大模型争霸的时代浪潮下，DeepSeek 的异军突起与云服务商的深度赋能，共同勾勒出企业级 AI 应用的崭新蓝图。
基础模型性能的竞赛固然重要，但真正决定 AI 能否在企业应用场景开花结果的，是工程化落地能力与AI云服务的坚实支撑。
END
本文为「智能进化论」原创作品