在科技飛速發展的時代，AI很明顯已經成為當今的熱詞，它不僅滲入我們生活的方方面面，許多企業也在尋求AI智能化轉型。

華為云MaaS平臺已經成功部署deepseek大模型組合。

面對洶涌而來的AI浪潮，華為明顯已經做好了準備，如今更是交出了一份令人滿意的答卷。

作為華為公司旗下的云計算服務平臺，根據華為官網消息，華為云MaaS平臺（ModelArts as a Service）已經完成和deepseek的適配，引入了昇騰適配版的DeepSeek-R1蒸餾模型，如今已經成功部署上線，其中還包括DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B以及DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B。這些DeepSeek模型擁有強大的AI能力，能夠滿足開發者在不同場景使用的多樣化需求，在多項能力上更是與OpenAI的o1-mini不逞多讓。

開發者可以在MaaS平臺上采用API調用或在線體驗這些模型。

技術為漿，華為駛入AI快車道。

為何說華為已經駛入AI快車道呢？眾所周知，deepseek可以說是AI企業中的佼佼者，Deepseek概念股在A股市場更是飛起，二者結合可謂是強強聯手。

在AI浪潮的激蕩下，許多企業都在尋求AI智能化轉型但卻不得其門而入，但這次華為云MaaS平臺可以說是為企業的數字化智能化轉型撕開了一道突破口。

如今，數字經濟占我國GDP比重已經從2005年的14%一路持續猛漲，到2023年已經達到2%，目前還一直呈穩定上升趨勢，預計2025年數字經濟規模將超過50%。

從這組數字就可看出，未來的發展趨勢無疑是數字經濟，華為已經駛入快車道。

企業AI轉型有何困境？

目前我國企業在AI數字化轉型道路上面對重重困境，主要有以下三點：

首先，高昂的成本壓力就是橫跨在眾多企業面前的一道大橋。百萬級算力服務器的運行成本和維護成本相當驚人，按秒計費的CPU貴到讓人肉疼，這已經讓大多數中小企業高山仰止了。更不用說聘請專業人才的高薪成本，再加上漫長的AI馴化周期，簡直讓人直搖頭。

其次：技術難題也是不可忽視的壁壘。在西方勢力聯合給我們的關鍵技術領域卡脖子的困境下，我國企業可謂是前有狼后有虎，不是政策不允許就是供應鏈被切斷，既要自主可控又要技術交流，屬實是進退兩難。

最后：部署環境和適配難題也是很重要的一個原因。傳統AI模組使用門檻高，很多企業面臨云平臺不匹配的問題，還要進行技術對接環境部署，前期準備周期長耗時耗力。

這種種加起來，直接導致我國數字化產業滲透率遠低于全球平均值。

那么華為云MaaS上線的deepseek模組有何優勢呢？

首先就是使用便利簡單，無需進行環境匹配，上線AI后直接創建應用空間，可支持在線調試，簡直是“即插即用”。而且它還解決了專業領域效果差的問題，能夠對模型進行可視化微調。基于昇騰芯片與 MindSpore 框架全棧自研，不再有被“卡脖子”的技術風險，能夠穩定擴容。

再者，對比傳統AI模組提升了近4倍的性能，華為的模組進行了升級。在性能方面通過異構計算優化提升了30%推理速度，運行更加流暢絲滑，；覆蓋的領域更廣且做出了細分，能夠更精準地定位使用場景和需求人群。

最后，在進行場景實測中，比起經常被大家調侃的“人工智障”，大家這次是真的能在華為云MaaS平臺上體驗到真正的人工智能了。

它不僅能具體問題具體分析，還能給出其他建議，新增的智能建議功能和智能知識庫讓AI小白也可輕松使用。

結論

盡管我們在AI技術和布局上和發達國家存在差距，但我們的數字經濟增速是一直在穩定增長的，增長速度也一直保持在全球前列，這也說明我們有很大的進步空間。

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