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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