DeepSeek來了，企業級AI部署會更簡單嗎？

新年伊始，DeepSeek作爲AI領域的新秀迅速崛起。AI模型之間的競争愈演愈烈，而DeepSeek的出現再次點燃了這場“争霸戰”。目前，包括亞馬遜、微軟、英特爾、微軟、阿裏巴巴、騰訊登科技巨頭等均宣布接入DeepSeek，這也讓AI技術的應用觸手可及。

對于普通用戶而言，體驗新AI技術變得異常簡單——下載一個APP即可輕松上手。然而，在企業端，部署和使用這些先進的AI模型卻面臨着一系列複雜的挑戰。

事實上，在部署過程中，企業在考慮采用如DeepSeek這樣的AI模型時，成本和性能是首要考量的因素。

目前，DeepSeek提供了多種型号和規模的模型，例如R1系列及其Distill版本，參數量從15億至700億不等，而R1和R1-Zero的參數量更是高達6710億。雖然，對比其他大模型來看，DeepSeek在訓練和推理階段的成本要低得多。例如，DeepSeek-V3的訓練成本僅爲557.6萬美元，而GPT-4的訓練成本可能高達1億美元。因此，對于企業來說，選擇适合企業需求的模型尺寸不僅影響到最終的應用效果，也直接關系到硬件成本。要實現DeepSeek-R1模型的完美推理和響應，往往需要像Amazon EC2 P5e這樣性能級别的硬件支持，這對于許多企業來說是一筆不小的開支。

亞馬遜首席執行官安迪・賈西在與分析師的電話會議上表示，他預計人工智能推理的成本将大幅下降，這将使企業更容易将其他應用程序融入推理和生成式 AI。DeepSeek的出現将成本拉到了更低的水平，這也是該公司迅速将 DeepSeek 在 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 中推出的原因。

同時，針對企業内部私有數據進行定制化優化的能力同樣至關重要。DeepSeek提供的不同模型允許企業基于自身特定需求進行調整和優化，以更好地服務于業務流程。但是，這也帶來了數據隐私和安全性的問題。企業需要确保在利用AI模型的同時嚴格遵守相關法律法規，保護用戶數據的安全性和隐私性。如何在享受AI帶來的便利的同時保證數據安全，成爲企業在部署過程中不可忽視的重要環節。

目前，多家企業争先接入性價比極高的DeepSeek，以提供給企業不同的選擇。亞馬遜雲科技爲DeepSeek-R1模型提供了多樣化的部署方案，包括但不限于通過Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker Jumpstart、自定義導入功能或直接在Amazon EC2 Trn1實例中部署。這些部署選項不僅簡化了技術實施過程，還使得企業能夠在熟悉的亞馬遜雲科技的環境中迅速啓動并運行AI項目，極大地降低了技術門檻和時間成本。企業可以根據自身的實際需求和技術條件選擇最合适的部署方式，從而更加靈活高效地推進AI項目的落地。

除了模型選擇外，亞馬遜雲科技還提供一系列針對工程化難題的功能，如優化效果、延遲和成本的工具；基于企業自有數據的定制優化工具；負責任AI的安全審查工具；以及實現複雜功能的多智能體協作功能，幫助企業加速AI應用開發并确保高效運行。

當然，除了上述提到的成本、性能、定制優化和數據安全外，企業在部署和使用AI模型時還會遇到其他工程化問題，比如不同尺寸的模型如何适應企業現有的計算資源，以及日益增長的各種智能體的複雜調度等。面對這些問題，企業需要制定全面的策略，不僅要考慮到技術層面的需求，還要充分考慮組織内部的協作機制和資源配置情況。

安迪・賈西表示，随着生成式AI應用規模的擴大，計算成本變得至關重要。“當我們讓開發者自由選擇他們想要使用的模型時，模型的多樣性顯而易見。這并不讓我們感到意外，因爲我們一次又一次地學到同樣的教訓：永遠不會有單一的工具能夠統治世界。”

在工程化能力和模型選擇之外，亞馬遜雲科技也在加速夯實雲端AI底座的能力，在基礎設施和數據分鍾等領域不斷創新，提供了如EC2 Trn2實例、UltraCluster網絡架構等先進技術和新一代Amazon SageMaker平台，統一了數據處理與AI開發環境。

對此，亞馬遜雲科技大中華區産品部總經理陳曉建表示：“我們不僅在雲的核心服務層面持續創新，更在從芯片到模型，再到應用的每一個技術堆棧取得突破，讓不同層級的創新相互賦能、協同進化。我相信，隻有這樣全棧聯動的大規模創新才能真正滿足當今客戶的發展需求，加速前沿技術的價值釋放，助力各行各業重塑未來。”

從模型到應用的企業級AI構建并非一蹴而就，它涉及到成本控制、性能優化、定制化服務、數據安全以及便捷部署等多個方面。随着AI技術的不斷進步，理解和掌握這些核心要素，将有助于企業在激烈的市場競争中脫穎而出。而對于部署DeepSeek這樣的新興AI技術力量來說，爲企業提供多樣化的産品和服務，滿足不同企業的個性化需求，将是各個平台在未來發展道路上保持競争力的關鍵所在。（勃潺）