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DeepSeek這波流量,百度智能云接穩了?

2025/02/25 18:15      唐辰同學


  DeepSeek爆火,云計算正成為直接受益者。

  這在我最近看到的兩份行業報告里都得到驗證。一份是2月12日,摩根士丹利(亞洲)發布研究報告《DeepSeek-Al Bifurcation》;另外一份是2月13日,國際數據公司IDC聯合浪潮信息發布《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》。

  兩份報告都明確了一個信息:DeepSeek崛起,云計算產業鏈受益最大。摩根士丹利(亞洲)認為,DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市場,為數據中心、芯片及云服務提供商帶來新的發展機遇。

  DeepSeek在重塑AI和云計算產業格局的同時,云廠商作為“AI賣水人”,也正迎來價值重構:DeepSeek的破圈,加速了云計算普及,也帶來大模型用量的激增,隨之釋放出巨量的算力需求。

  算力從哪里來?首要選擇是云計算。也就是說,DeepSeek爆火的第一受益方就是云平臺,尤其是能提供更高性價比、更低部署門檻、更方便開發AI應用的智能云。

  為什么是云平臺?

  DeepSeek的核心創新價值在于,算法效率提升和成本大幅下降。DeepSeek曾公開V3的訓練預算為“2048個GPU、2個月、近600萬美元”。據多方測算,R1的整體成本約為OpenAI o1模型的1/30。

  花小錢,辦大事。DeepSeek也被稱作“AI界拼多多”,相當于在OpenAI之外開辟了一個新賽道:未來AI投入逐漸將重心從預訓練轉向推理,會為云廠商帶來更多算力需求。

  這也恰是“杰文斯悖論”在大模型時代的寫照:瓦特改良蒸汽機讓煤炭燃燒更加高效,技術進步帶來的變化是煤炭需求進一步飆升,而不是常規意識里的減少。如今DeepSeek將大模型推理成本壓縮了97%,全球的算力需求卻將因其高性價比反而呈現指數級膨脹。

  英特爾前CEO基辛格、微軟CEO納德拉、英偉達CEO黃仁勛等業界大佬在最近都表達過類似的觀點。比如黃仁勛在上周首次回應DeepSeek的影響時,認為“市場對DeepSeek的理解完全搞反了”,它不僅不會終結AI計算需求,反而會擴大并加速市場對更高效AI模型的追求,從而推動整個行業的發展。

  云平臺也就成了“DeepSeek時刻”最大受益者。作為大模型的底層算力支撐,云平臺們及時提供適配的服務,讓用戶更輕松地實現從訓練到部署,再到推理的全過程。甚至,云平臺預訓練或者蒸餾出各類模型,用戶“接入即用”,極大簡化了模型開發流程,“收攏”部分DeepSeek用戶的需求。

  要知道,部署“滿血版”DeepSeekV3/R1,無論是硬件層面的推理優化能力,還是真金白銀的經濟成本,又或是流量進來后服務器壓力和用戶消耗成本,都不是普通用戶所能承受的。

  換句話說,云廠商們為了接住DeepSeek的這波流量,正不遺余力地提供全套服務,滿足用戶所需。據不完全統計,截至目前,已經有包括百度智能云、華為云、阿里云、騰訊云、火山引擎等160多家企業集體官宣上架或接入了DeepSeek:送token還限時免費,恢復原價后的模型輸入、輸出價格也低于DeepSeek官方價格。

  比如,百度智能云千帆平臺上架的DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3模型則已全面融合千帆推理鏈路,集成百度獨家內容安全算子,實現模型安全增強與企業級高可用保障,同時支持完善的BLS日志分析和BCM告警。

  用戶通過云廠商平臺調用模型,可以得到三個方面的“輔助”:降低成本、提升大模型落地易用性以及助力企業更好地構建AI原生應用。

  降低成本很好理解,從“買卡自建”到“租賃”算力,用多少買多少,在避免資源浪費同時,還降低了AI應用的初始成本;

  云平臺易用性對各行業應用 AI 起到了極大的推動作用。得益于云平臺配備精調工具鏈、數據工具鏈、壓縮工具鏈等實用工具鏈,企業可以更好地構建數據飛輪,實現模型效果的不斷迭代,更好地提升應用性能。同時,云平臺提供的工具鏈也適配了各種模型,企業隨時可以切換模型,并且以最低門檻使用上效果更好的模型。

  有業界觀點表示,未來的云服務商必須同時具備模型研發能力、生態整合能力、場景落地能力的三重優勢。通過云平臺提供的便捷的工具型服務,解決大模型應用落地最后一公里問題,企業能更聚焦在自身的業務發展。

  百度智能云:好用不貴

  對開發者和企業甚至個人用戶,也就是云廠商的客戶來說,調用哪家的API沒有差別,其關鍵訴求集中有兩個:

  一是縮短訓練時間,或者直接調用。百度智能云事業群總裁沈抖此前提到,客戶普遍希望能在兩周內完成訓練,最晚也應在一個月內完成;

  二是降本。按照目前的硅谷規律,模型訓練成本每年大約能降低四分之一。國內云廠商已經開啟過多輪價格戰,DeepSeek到來后,又對大模型價格砍一刀。

  我簡單用四個字概括它們的訴求,就是“好用不貴”。這也正是百度的優勢所在,其底氣是:百度是全球少有的具有全棧AI能力的公司,其自研的四層AI架構(云、深度學習框架、模型、應用)和端到端優化能力,讓百度以更低的成本實現模型的高可靠性、安全性與高性能。這不僅大幅提升了模型訓練和推理的效率,還進一步降低了綜合成本。

  以云基礎設施層面萬卡集群為例,要解決大模型訓練、推理對算力需求近乎“變態”的增長問題,尤其是模型參數從百億級、千億級甚至萬億級的規模下,大模型企業就需要一萬張及以上的加速卡,包括GPU、TPU及其他專用AI芯片,組成一個高性能的計算機系統,也可以叫做超級計算機,用于加速大模型訓練和推理過程。

  目前,包括微軟、Google、Meta、X(推特)等國際巨頭都已落子超萬卡集群的項目部署,希望以合理的成本來獲得可靠的算力。但因眾所周知的限制,國產廠商構建萬卡集群不是缺少資金,而是買不到足夠多的合適的卡。于是,國產自主萬卡系統也就成了必然選擇,也是自主安全的選擇。

  近期,百度智能云成功點亮昆侖芯三代萬卡集群,成為國內首個正式點亮的自研萬卡集群。而且,百度智能云已經沉淀成熟的萬卡集群管理和部署能力,進一步降低模型訓練成本:百舸AI異構計算平臺4.0已具備成熟的10萬卡集群部署和管理能力,且在萬卡集群上實現了99.5%以上的有效訓練時長,能夠將兩種芯片混合訓練大模型的效率折損控制在5%以內,達到業界最領先的水平。

  據了解,在百舸4.0的支撐下,百度自研3萬卡集群也已經在路上。從行業發展角度來看,百度通過自研大規模集群的建設,不僅解決了自身算力供應的問題,也有望推動模型降本趨勢,為整個行業提供了新的思路和方向。

  此外,百度在模型層還有優秀的MaaS平臺,提供豐富且極具性價比的模型資源和開發工具:百度智能云千帆大模型平臺已接入國內外上百個主流大模型,調用價格具有超高性價比,例如近期接入的DeepSeek的R1和V3模型,推理價格最低至DeepSeek官方定價的30%。

  這一突破性進展的背后,是百度智能云在推理引擎性能優化技術、推理服務工程架構創新以及推理服務全鏈路安全保障上的深度融合。

  數據顯示,DeepSeek模型上線首日,已有超1.5萬家客戶通過千帆平臺進行模型調用。目前,千帆已經幫助客戶精調了3.3萬個模型、開發了77萬個企業應用。

  此外,在框架層,百度擁有中國開發者使用最廣的飛槳開源框架;在應用層有最近進行AI重構的百度搜索、近億AI用戶的百度文庫等。

  大模型算力價格戰背后,本質還是AI應用的生態之爭。百度之所以能做到“好用不貴”,是因為其已經跨過了前期投入與業務業績兌現的時間差,打造出正向的AI應用生態。DeepSeek將開源的價值再次放大,算力需求膨脹使得百度有更大的操作空間來平衡AI的ROI、模型的成本效益和實用性。

  百度智能云向著AI加速

  當前,百度智能云在AI領域多年的積累開始迸發能量。在名稱上,百度智能云就與其他云廠商有差別,是唯一一家在名字中含有“智能”二字的云廠商,這凸顯了百度對AI能力的重視。據IDC發布的《中國人工智能公有云服務市場份額》報告顯示,百度智能云在中國AI公有云服務市場整體規模排名第一,并且連續5年蟬聯中國市場第一。

  DeepSeek帶來的平價化模型,將重構AI和云計算產業。這意味著百度將持續在自身的AI能力、云平臺基礎設施等自研的四層AI架構發力。百度智能云也將進一步明確自己的生態站位,承接住客戶對云基礎設施、模型能力和AI普惠的需求。

  這一點,百度想“開”了。2025年至今,百度“順勢而為”,在“收割”DeepSeek流量上進行了多個大動作:

  2月3日,百度智能云接入DeepSeek,首日即吸引1.5萬家客戶調用;

  2月13日前后,百度宣布文心一言免費與開源。這兩個動作能讓更多開發者和企業,包括普通用戶可以零門檻、低成本使用大模型,享受百度AI能力的紅利,也在為百度智能云形成“開源引流+云服務變現”的模式蓄力。

  最新的動作是,百度發布了百度 App 的大升級,宣布時隔20年回歸經典標語“百度一下,你就知道”。百度希望通過整合文心大模型和DeepSeek大模型能力,在大模型時代重新定義搜索。

  DeepSeek的沖擊波還在繼續,百度智能云也將迎來新的利好。李彥宏也給出承諾,未來AI技術依舊會進步得非常快,為此百度會對芯片、數據中心和云基礎設施進行持續投入,來訓練更好、更智能的下一代模型。他還提到,“隨著我們的AI戰略不斷被驗證,我們相信AI相關投入將在2025年帶來更大的成果。”

  這句話的注解是:百度在AI技術領域還在持續投入,而且百度將更加的務實,在與技術理想主義之間找到最佳平衡。因為李彥宏還補充了一句:“但我想強調的是,無論開源閉源,基礎模型只有在大規模解決現實問題時,才具備真實價值。”

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