當DeepSeek以“開箱即用”的姿態和創新技術降低企業級AI部署門檻時，規?；渴鸫竽Ｐ退坪跻呀洺蔀榱送偈挚傻玫氖虑?。但根據國際知名分析機構IDC的最新報告顯示，到2025年，全球企業在生成式AI領域的投資將突破1500億美元，卻僅有35%的企業能實現規?；瘧寐涞?。

為何理想很豐滿，現實卻很骨感？

因為相對于個人部署AI模型，政企單位的規?；涞匦枰紤]更多因素：對接的數據量來源復雜且量大、對延遲和并發的要求更高、落地于業務側需要完善的運營管理機制.........簡而言之，技術雖然變得更易用，但支撐其落地的體系化能力卻沒有跟上。

承載之上，還需要高性能和高穩定的雙重加持

目前的常規應用，比如在個人和AI交流的場景下，對性能的要求并不高，通?？梢匀淌芎虯I智能問答的過程有長達數十秒的延遲，甚至是面對頻繁的“服務器繁忙”依舊充滿耐心。畢竟個人使用的過程中可以靈活地切換不同平臺的大模型來達成目的。

但當我們將大模型部署到企業級的使用場景中，產生5秒鐘的延遲就已經遠遠低于使用者的預期。當每日成百上千的人同時訪問大模型時，響應快速、回答準確、高穩定性更是缺一不可。相比于個人使用，大模型的性能和穩定性在企業級的部署應用中都有了更高的標準。

不僅如此，當下的大部分數字化用戶都處在單個模型的試點應用中，但隨著時間推移和AI應用的深入，單個模型的部署將會逐漸演進到多模型、大小模型、終端和云端模型混合部署的形態。

“根據相關機構預測，到2026年，單個企業平均需管理11.7個AI模型，混合架構（大小模型協同）將成為標配。”

在混合部署的形態下，傳統的云基礎設施平臺變得捉襟見肘：既需要能同時承載傳統業務系統與AI工作負載，也需要動態實現CPU/GPU/NPU異構算力的智能調度，確保算力資源在不同業務場景、不同時段的合理調配，減少算力資源浪費.......顯然，傳統的業務承載平臺，必須轉型邁向大模型時代的“AI智算承載和管理“平臺了——

但讓數字化用戶們為難的是，轉型也并非一件易事。

數字化轉型已經進入深水區，大部分業務都由傳統的云基礎設施平臺承載，業務無法長時間中斷以供改造。但完全重建AI專用集群，卻很可能會導致新舊系統數據不通、大模型無法與原有業務很好融合等問題。

面對AI落地中的關關難題，業界已有一個更為理想和便捷的答案：無需重構原有基礎框架，也許只需在原集群基礎上增加一臺GPU節點，就能承載諸如DeepSeek等企業級大模型。在并發度更高、吞吐量更大的情況下，以極低的資源投入享受更低的推理響應延時、更穩定的使用體驗。

4卡4090運行DeepSeek-32B模型，模擬64并發場景，做問答測試。左邊為上述方案的測試效果，右邊為個人部署的測試效果。

在此基礎上，只需要再利用GPU切分等技術，就能在避免GPU空閑浪費的前提下，支持按算力/顯存做細粒度切分、大模型和小模型混合部署。通過智能大模型調度和智能Cache技術，也能實現資源的自動化調度，更大程度優化算力資源的利用率。

一個創新的平臺，讓AI在業務場景中越來越好用

對于所有數字化用戶來說，接入大模型底座只是邁出了成功的第一步：如何選擇合適的大模型底座，并根據自身的業務情況和需求去開發匹配的AI應用？開發AI應用所需要的人才、技術如何在短時間獲得？使用過程中，AI應用的持續運營評估又該如何開展........

“IDC洞察到，DeepSeek引領基礎大模型開啟另一開發新范式——以一系列降低成本/復雜性的創新優化技術/手段，降低門檻，軟件及硬件供應商應提供多模型選擇、高效且可靠地部署方式的大模型開發平臺或應用開發工具，并進行軟硬件協同創新。”

正如IDC的洞察，政企單位想要越過AI人才和AI技術的空白，唯有采用高效且可靠的大模型開發平臺或應用開發工具，來統一開發和管理AI，讓AI越用聰明、越用越懂業務。這絕不只是一種暢想，縱觀整個行業，讓AI應用開發和運營更簡單的AI應用創新平臺已經初見崢嶸：

用簡單操作，輕松開發專屬大模型

AI應用創新平臺內置RAG最佳實踐流程，支持智能分片與直連企業自有知識庫。用戶僅需通過簡單操作，即可構建高質量的RAG應用。在生成階段，用戶可自主選擇切換如DeepSeek等主流模型。這一功能相當于為用戶打造了一個“懂業務知識”的專屬AI應用——既深度結合企業內部知識沉淀，又無縫調用DeepSeek等先進模型能力，實現從數據到業務場景的精準匹配。

自動化評估模型，實現每日效果提升

AI應用創新平臺能支持基于業務評測數據集的應用效果評估，并自動生成優化建議，用戶無需理解復雜技術細節，即可完成配置優化，實現效果提升。

一鍵微調，讓AI更懂業務

應用發布后，平臺通過AI智能識別用戶反饋中的高頻問題，并結合業務場景推薦優化策略。用戶可通過“運營→評估→調優”的閉環，實現AI應用的「越用越聰明」，將傳統開發中依賴技術團隊的“黑盒”過程，轉化為業務人員可自主驅動的數據運營。通過這一平臺，AI應用的開發流程被簡化為「數據運營」。用戶只需聚焦業務需求、數據質量與應用效果，無需依賴AI技術專家即可完成迭代，助力用戶以更低成本、更高效率挖掘AI在業務場景中的潛力。