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　　本文源自：时代周报

　　DeepSeek引发的蝴蝶效应还在持续。

　　1月20日
，DeepSeek公司正式发布了其推理模型DeepSeek-R1的完整版本 。该模型通过算法优化，以较低的训练成本实现了与OpenAI推理模型o1相媲美的性能 ，并且开源。

　　传统AI训练对算力的需求巨大
，当业内普遍为AGI（通用人工智能）贴上“大力出奇迹 ”的标签，DeepSeek却开辟了一片“无人区
” ，吸引一众企业争相接入
。企业接入DeepSeek
，即企业通过硬件设备连接DeepSeek的访问地址，从而获取DeepSeek的模型服务。

　　据不完全统计 ，接入DeepSeek-R1模型的国内上市公司已经超过100家，其中不乏阿里、腾讯 、百度
、三大运营商这类拥有自研模型和AI应用的企业 。

　　时代周报记者采访多位业内人士发现
，企业选择DeepSeek的原因主要集中在两方面
。一是DeepSeek-R1开源较彻底，部署方便 ，且在特定场景下展示了强大的处理和推理能力；另一方面
，DeepSeek声量走高，意味着接入方有机会承接其外溢的流量。QuestMobile数据显示 ，DeepSeek的日活跃用户数在2月1日突破3000万大关 。

　　不过
， 大厂接入DeepSeek模型也可能面临巨大的亏损压力
。近期，AI Infra（连接硬件和上层应用的中间层基础设施）企业潞晨科技CEO尤洋指出 ，满血版DeepSeek-R1每百万token（输出）定价16元
，如果每日输出1000亿token，一个月算下来接入方企业可获得4800万元收入。据他测算 ，完成1000亿token的输出
，需要约4000台搭载H800的机器，以目前H800的市价或者折旧来计算 ，每月仅机器成本就达4.5亿元，因此企业方可能面临每月4亿元的亏损
，“用户越多，服务成本越高 ，亏损越多” 。

　　AI Infra厂商市场负责人张迪（化名）告诉时代周报记者
，离DeepSeek疯狂发酵仅有数周，软硬件适配、测试 、上架等工程都需要时间 ，目前公司对外合作的项目还未落地
，因此具体成本数据暂不清晰
。

　　在AI的潮汐效应下，接入DeepSeek是否一本万利 ，还需让子弹再飞一会儿。

　　接入模型并非“量 ”的比拼

　　目前来看
，企业接入DeepSeek的程度有所不同 。

　　2月13日，继微信
、腾讯文档、QQ浏览器等业务侧产品先后接入DeepSeek-R1后 ，腾讯自研的AI助手“腾讯元宝
”也正式接入DeepSeek-R1
，支持用户切换使用混元大模型和DeepSeek-R1
。

　　相比腾讯近乎全面拥抱DeepSeek的决心，阿里等公司对DeepSeek的接入主要体现在自己的主营业务侧产品 ，给自研的大模型产品保留了一部分空间。如阿里的1688 、钉钉、阿里云相继接入DeepSeek，其旗下全能AI助手通义APP尚未表态 。

　　不难发现
，接入DeepSeek的企业，率先将DeepSeek应用在了AI能力运用场景较多的业务上。

　　“接入模型并非‘量’的比拼 ，需求方应该充分考虑模型与业务场景适配性
。”值得买科技CTO王云峰在接受时代周报记者采访时表示
，当下大模型的应用模式愈发多样，不同模型有各自适配场景。

　　此前 ，值得买科技自研了130亿参数消费大模型
，也接入了一些主流模型，谈及接入DeepSeek的原因 ，王云峰解释称
，值得买科技的自研模型在商品理解
、价格预测等垂直领域能力出色，但AI技术的复杂性 ，决定了单一模型无法覆盖所有场景 。例如做检索增强时
，内部工具流程需AI合理调度，外部通用模型难以适配 ，此时自研模型就负责内部流程调度、用户意图理解等关键任务，而通用模型则用于站内文章生成这类通用场景
。

　　从实际落地效果来看
，DeepSeek-R1的问题处理和推理能力表现出色。王云峰告诉时代周报记者，和包括DeepSeek-V3在内的其他模型相比 ，DeepSeek-R1生成内容的行文逻辑更清晰
，文学性也更突出 。其强大的语言处理能力，让公司内容生产的效率有了明显提升 ，“如果使用通用模型
，还需要进行垂类数据微调才能更好发挥作用
。 ”

　　网络安全公司知道创宇是DeepSeek更早期的受益者。

　　去年12月，知道创宇旗下的网络空间测绘引擎ZoomEye国际版同步上线了对DeepSeek的调用支持 。知道创宇CSO（首席战略官）周景平向时代周报记者表示 ，从接入DeepSeek到现在
，ZoomEye国际版的平台注册量增长28.5%，平台活跃度增长121.6% ，AI 搜索功能使用率达35.8%
。

　　周景平在接受时代周报记者采访时难掩兴奋。他称
，DeepSeek被公司应用在包括漏洞挖掘 、数据情报分析
、规则转化处理、自动化安全运营等多个细分业务场景中 。在数据情报分析上，受益于DeepSeek等大模型数据分析及推理能力 ，公司可高效补齐之前所依赖的分析师知识框架之外的细节点
。

　　“相比GPT，DeepSeek聚焦通过低成本高性能的技术路线
，降低企业接入门槛，并通过开源策略促进技术普及和产业链协同 ，这为国内企业级应用的爆发提供了更大的可能性。
”在周景平看来
，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1利好接入企业的意义在于性价比高 。他说，DeepSeek开源较为彻底 ，同时发布了蒸馏模型的本地量化版
，这使得企业进行本地化部署的性价比大幅度提升。

　　适配商等来春天？

　　企业扎堆接入DeepSeek，也忙坏了位于大模型产业链中间层的适配厂商
。

　　张迪向时代周报记者表示 ，DeepSeek爆火后
，公司往来的咨询者日益增多。“以前一两个月才有一位前来咨询业务的客户，现在我们每天要接待十几个 。”张迪称 ，现在几乎每天都需要加班
，除了应对业务咨询，还要参与直播 、客户验收
、商务对接等工作 ，公司和小组的会议往往被安排在晚上8点和9点
。

　　张迪称，DeepSeek大火之前
，大家对私有化部署仅仅停留在探讨产品功能的层面，而如今公司的咨询者 ，或许在焦虑的驱使下
，合作目的更加明确，双方谈话主题大致锁定在为提需求、了解产品性能 、给报价三个方面。

　　另一AI Infra厂商的创始人赵欣向时代周报记者表示 ，需求大涨
，行业工作节奏普遍加快，“有人手里拿着钱排队等你的产品 ，肯定要比没事做的时候兴奋 。 ”他表示
，产品走向市场，真正地为人所用 ，也是个人价值层面的正向反馈
。

　　此前
，有分析人士向时代周报记者称，因国产算力适配成本较高 ，在英伟达的芯片稀缺情况下，使用国产算力的企业接入DeepSeek可能要面临一定财务压力
，继而影响到中间层厂商的发展前景。

　　尤洋向时代周报记者拆解了企业接入DeepSeek的路径，他表示 ，DeepSeek是开源模型
，接入方只要有算力就可以部署运行 。

　　尤洋说，算力的主流提供方式一般有两种 ，一种是企业自有算力
，比如有本地的一体机或者机房；另一种是公有云上的算力，企业可以按月租用
。除此之外 ，有一些云厂商还提供MaaS（Model as a Service）的模式
，也就是将DeepSeek模型部署到公有云上后，需求企业再调用DeepSeek API ，按实际使用的token量付费
，适合早期的轻量化探索需求。

　　企业接入DeepSeek的成本主要分硬件和部署成本两部分 。

　　硬件成本方面，不同规格的硬件价格差异较大 ，相同规格不同规模的硬件价格也十分不同
。“对于仅需要使用模型的企业来说，选择推理芯片会有效降低硬件成本；而对于有微调和训练要求的企业
，可能在购买或租赁硬件时需要使用训练芯片。另外，对于并发数量或者输出速度要求较高的企业 ，需要选择有充足算力和显存的芯片
，这类芯片的价格会偏高 。”尤洋表示。

　　而部署成本的区别除了体现在不同规格芯片的部署难度上，还和企业的具体要求有关
。比如 ，如果企业需要高并发
、接入知识库、接入联网功能等
，都会存在较大的工作量。

　　“对于满血DeepSeek-R1 671B模型来说，本地化部署的硬件成本在百万级别 ，一般来说是远高于部署成本的 。有些中小型企业会使用蒸馏版的模型
，或者是直接调用云厂商的API，这样适配成本就会低很多
。
”尤洋补充道。

　　对于业内的成本担忧 ，赵欣称
，目前公司客户以中小型企业和传统行业的大型企业为主，虽公司体量 、业务不同 ，所牵涉的成本数据也存在较大差异，但从目前的适配案例来看
，客户企业一般都具备承担该项成本的能力 。