DeepSeek-R1，一款在“蛇年”春節備受矚目的AI新秀，因在數學、代碼及推理任務上的出色表現，迅速成為業界焦點。

記者獲悉，DeepSeek日前正式登陸江蘇省蘇州市、無錫市、常州市等多地的算力平臺，為有本地化部署、模型定制微調需求的企業及個人用戶提供服務。

DeepSeek登陸多地“算力超市”

據蘇州發布，蘇州數智科技集團近日在蘇州市公共算力服務平臺上架了基于英偉達算力部署的DeepSeek-R1模型和基于華為昇騰算力部署的DeepSeek-V3模型。同時，提供基于DeepSeek模型的一體機，針對有本地化部署需求的用戶提供開箱即用的軟硬件一體服務。

在常州市，中國移動長三角（常州）智算中心日前也完成了DeepSeek的部署上線。據常州發布，常州移動數智化支撐中心率先完成DeepSeek-R1-70B模型的本地部署工作，并與合作伙伴合力打造了320臺DeepSeek高配云主機。

據悉，中國移動長三角（常州）智算中心2024年5月正式落地常州鐘樓區，一期對外運營算力規模達230PB，可滿足AI場景下的多元需求。

今年1月15日，無錫太湖億芯智算中心正式投入運營，目前已上線基于燧原科技算力的DeepSeek全系列開源模型推理服務。2月9日，由無錫數據集團建設運營的無錫“算力超市”（無錫算力公共服務平臺）也正式上線DeepSeek大模型，實現了本地化部署和調用。

2月6日，南京智算中心攜手國產芯片廠商寒武紀，宣布成功運用全國產設備運行國產大模型DeepSeek，為蘇寧易購提供全鏈條的國產化模型推理服務。

據悉，南京智算中心，由麒麟科創園于2020年投資建設，不僅是江蘇唯一，也是國家首批“國家新一代人工智能公共算力開放創新平臺”，更是長三角地區當前投運規模最大、算力最高的國產化智能計算中心。

DeepSeek發布后，南京智算中心迅速響應，與寒武紀、蘇寧科技緊密合作，發揮各自優勢，共同突破技術瓶頸，上線全國產算力版DeepSeek。

企業加速布局為基礎賦能

DeepSeek大大提振了長三角AI技術人才的創業信心。

在DeepSeek模型受到廣泛關注后，眾多云計算廠商迎來了大量的用戶咨詢。一名云計算廠商相關人士對《國際金融報》記者透露，企業用戶通常首先會在公有云平臺上對DeepSeek進行測試，以評估其與自身需求的適配性。在確認適配后，這些用戶會進一步考慮在私有云或一體機等形式上進行部署。

一家運營商云的銷售人員指出，隨著DeepSeek開源模型的適配完成并上線，云上的訪問量和用量均出現了激增。

優刻得相關負責人表示，自DeepSeek開源模型上線以來，公司陸續收到了基于該模型的私有化部署需求，這些需求涵蓋了一體機化、專有云化以及全面國產化等多種場景。

DeepSeek的崛起為長三角人工智能的發展帶來了諸多機遇。

一位頭部科技公司專家對《國際金融報》記者表示，在資源整合方面，DeepSeek通過整合算力與數據資源，為長三角企業的發展提供了有力支持。目前，該模型已正式登陸蘇州、無錫、常州等地的算力平臺，降低了企業的算力成本。例如，蘇州本地企業用戶可以享受高達20%的算力補貼，最高可達200萬元。同時，無錫的“算力超市”也開放了DeepSeek的技術服務入口，為企業提供覆蓋前后端、數據庫、運維等全棧技術解決方案，助力無錫本土企業的創新與應用開發。

另外，該專家表示，DeepSeek的開源模式為長三角突破發展瓶頸提供了新路徑。通過開源，DeepSeek降低了大模型的部署門檻與成本，使得應用場景的大規模崛起成為可能。“這一模式激發了長三角企業將DeepSeek的技術理念與市場需求相結合，加速推動了中國AI產業生態的演化。從網絡安全到云計算，再到芯片領域，AI的跨界應用不僅優化了生產力，還提升了長三角在全球科技競爭中的潛力”。

算力短缺面臨挑戰

根據《上海市人工智能產業發展“十四五”規劃》提出的目標，到2025年上海人工智能規上產業規模達到4000億元。

上海市經信委方面表示，2024年上海人工智能產業規模突破4000億元。上海提前宣告完成，給新一年長三角人工智能發展迎來“開門紅”。

從大模型備案數量來看，長三角也已經駛入了“快車道”。據“網信上海”消息，截至2025年1月，長三角三省一市已有108款大模型在國家網信辦完成備案，僅2024年11月和12月兩個月就新增國家級備案26個。

不僅是上海，安徽正錨定打造人工智能產業創新高地。

記者了解到，安徽合肥高新區的“中國聲谷”，只需語音指令，就可創作AIGC圖片、應用程序等產品。目前，“中國聲谷”入駐企業超過2000戶，年產值超2000億元，形成以智能語音及人工智能產業為核心的產業集群。

事實上，合肥高新區已聚集了一批通用人工智能領域的龍頭企業，如科大訊飛、科大國創等，這些企業共同初步構建起了1+N+X的大模型及產品體系。在這一體系下，多家企業發布并投入使用了人工智能大模型和相關產品。

例如，2024年以來，科大訊飛連續五次對訊飛星火的底座能力進行了升級，并首發了星火多語言大模型。科大國創推出了“GC-GPT”大模型；數據空間研究院發布了“原子回聲”大模型；羚羊工業互聯網公司推出了“羚機一動”智能產品；中科類腦則發布了“玄視”電力視覺大模型。

不過，隨著人工智能技術的飛速發展，越來越多大模型被應用于各行各業，這些大模型的訓練和推理過程對算力的需求急劇增加，使得算力基礎成為當前技術發展的一大關鍵問題。不少企業在推進大模型應用的過程中，正面臨算力短缺的挑戰。

以蘇州創億興智能制造公司為例，該公司在生產線上利用大模型進行模擬和優化，以期提高生產效率和質量。但在實際操作中，大模型模擬一個完整的生產周期需要進行高達5000次的計算，對現有設備的算力是一個巨大的考驗。據悉，目前該公司的設備僅能支持1000次左右的計算，遠遠無法滿足大模型的需求。

“算力短缺不僅影響了大模型在生產線上的模擬和優化效果，還可能導致生產進度延誤、成本增加等一系列問題。”一家算力科技有限公司技術工程師對《國際金融報》記者說，企業可以尋求算力提升的途徑，包括升級現有設備、采購高性能計算設備等。

上述工程師直言，算力短缺也是當前許多企業在推進人工智能應用時普遍面臨的問題。為了應對這一挑戰，一些企業開始探索云計算、邊緣計算等新型計算模式，以提高算力的靈活性和可擴展性。同時，也有企業開始關注量子計算等前沿技術，以期在未來能夠突破算力瓶頸，推動人工智能技術的進一步發展。

記者 潘潔

編輯 潘晟