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DeepSeek大模型性能表现突出,巨头对大模型的发展前景更具信心,国内代表性云厂商纷纷加大高性能计算和数据中心建设投资,为云计算企业提供了良好的发展环境。
今天我们聊聊DeepSeek影响下云计算的投资机会:
拉动云端需求,云厂商积极部署
随着国内科技产业成长性信心提振,以及AI对云计算产业各环节的赋能,公有云需求有望进一步提升。公有云厂商能快速为大模型提供完整的硬件环境,包括GPU、CPU、存储、网络等资源,而且租赁价格性价比高。同时,私有云在数据保护方面有优势,DeepSeek的开源属性使得私有化部署的算力需求提振。
DeepSeek 采用MIT开源协议,云计算厂商可以一键复制其先进的开源模型,快速提升自身AI能力,缩小与头部厂商的差距,研发门槛和成本都降低了。云计算从“存储+计算”向“AI即服务”(AIaaS)升级,云服务不再只是提供算力,还提供AI模型训练、数据清洗等服务,功能更丰富。
据中国信通院统计,2023年我国云计算市场规模达到6165 亿元,同比增长35.5%,增速显著高于全球。其中,公有云市场规模为 4562 亿元,同比增长 40.1%;私有云市场规模达到 1563 亿元,同比增长 20.8%。预计到 2027 年,我国云计算市场规模有望突破 2.1 万亿元,迎来新一轮上行。(资料来源:中国信通院)
解决应用端痛点,加速应用落地
DeepSeek 的爆火吸引了大批开发者和企业,这些用户在使用DeepSeek 模型时需要借助云计算平台获取算力、存储等资源,给云计算带来了更多用户和业务量。
DeepSeek作为开源、高性价比的大模型,解决了应用侧的成本和产品体验两大痛点。SaaS模式让大模型接口调用更方便,更容易与产品融合。现在很多SaaS应用厂商都在积极拥抱DeepSeek,探索如何用它来赋能产品,在增强获客能力及客单值的同时降低成本。比如多家企业,都已经宣布与DeepSeek展开战略合作,集成大模型技术,推动企业在财务、人力、供应链、制造等多个领域实现智能化升级,AI在提升效率、降低成本、加速决策方面的潜力正在被充分挖掘。
同时,DeepSeek 通过跨云调度技术、压缩模型和低延时推理引擎,推动了混合云架构的普及,让AI能力下沉到边缘节点,加速了智能制造、自动驾驶等领域的落地,云计算的应用场景更广了。
总的来说,云厂商拥有强大的算力和用户覆盖能力,是DeepSeek 能力的“放大器”;而DeepSeek 则给了云服务厂商低门槛部署世界级AI应用的机会。双方合作既能解决DeepSeek 算力不足和大规模用户服务部署的难题,又能让云服务厂商抓住AI发展的机遇,拓展业务。
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