文：诗与星空

ID：SingingUnderStars           

DeepSeek发布以来，各大厂商纷纷官宣接入DeepSeek。但是，不同的厂商，说法不同，这里面的学问很大。           

一是接入。           

只说接入的，大概率是API接入。这个很简单，星空君第一时间就接入了，DeepSeek和硅基流动的API非常便宜，每天高强度使用（一个周超过80次），10块钱怎么都用不完。企业级应用，每天上万次甚至几十万次调用，也不算贵。          

二是私有化部署。              

其实私有化部署的门槛非常高，但很多量化版本并不是真正的DeepSeek，这些量化模型打着DeepSeek的幌子进入政企高校。最低几万块的消费级配置就可以满足。而真正的DeepSeek需要差不多150万+的服务器才能部署，通常叫“满血版”。只要不是“满血版”的，都是这种量化版，大模型的能力比真正的DeepSeek差着很远。

三是全栈自研。

星空君注意到中国石油和中国移动合作的官宣里提到了这个说法。          

什么是“全栈自研”？          

众所周知，DeepSeek是在英伟达的显卡上训练出来的，大部分企业即便是私有化部署，也是部署在英伟达的显卡上，而英伟达的显卡不能算作自研。          

经过适配后的DeepSeek可以部署在华为昇腾算力卡上，这就实现了硬件自研；使用国产的操作系统（如麒麟Linux、华为欧拉等）、国产的开发工具，就实现了软件自研。二者合起来，方可成为全栈自研。          

即便是在最极端的情况下，全栈自研依然是安全可控的。

在A股上市公司中，搞全栈自研的有几家知名企业。

一是科大讯飞，它主攻方向是软件自研，硬件依托华为昇腾；          

另一个是中科曙光，它主攻方向是硬件自研，以AI服务器为主。

01

中科曙光的2024年年报

 2024年之前，受益于信创的推广，中科曙光的成长性非常快。到了2024年突然失速，年报显示，公司的营收出现了下滑，降幅为8.4%。          

数据来源：iFind

结合公司年报，主要有四个原因：

一是全球经济下行压力增大，地缘政治风险加剧，导致市场需求疲软，项目延期或取消。同时，AI技术快速发展，行业竞争加剧，公司面临更大的市场压力。

二是客户对设备性能和可靠性提出了更高的要求，给公司的产品带来了压力。          

三是云计算市场竞争激烈，价格战导致产品收入下降，而固定成本（如研发、人员）相对稳定，影响了整体盈利能力。          

四是客户集中度过高，一旦大客户订单减少或延期，将对公司业绩产生较大影响。              

其实这里头最大的原因，是第四个，公司的大客户出现了订单减少的情况。

2024年度的前五大客户销售额为116亿元，占年度销售总额的比例为87.95%。作为对比，上年同期前五大客户销售额为122亿元。

02

AI领域进展                             

作为全栈自研方向的六边形选手，公司在AI领域分四大部分。          

一是AI硬件，也就是AI服务器。          

公司持续迭代开发浸没式液体相变冷却刀片系统、人工智能工作站等高端计算机产品，并加快国产核心零部件导入，形成全国产整机解决方案。

发布全栈自研的集中式存储系统FlashNexus，达到亿级IOPS，最大支持256个控制器拓展。

面向AI应用需求，ParaStor分布式全闪存储全面升级，将分布式存储系统的带宽单位从GB级带到TB级时代。

推出业界首款液冷存储产品，存储系统PUE值降至1.2以下。          

二是软件，主要是管理软件。          

迭代研发AI技术软件栈DAS平台，提升AI全栈优化能力，平台提供从基础算子、框架工具到扩展组件的多层次计算服务，助力AI应用的迁移、开发及迭代；同时，基于国产算力平台上线AI模型仓库，支持百余精调模型下载即用。             

DeepAI深算智能引擎， 通过打造端到端全栈AI加速套件，助力各行各业AI应用开发与落地。

三是卖完整解决方案：一体机。          

曙光云发布了全国产DeepSeek大模型超融合一体机，采用国产X86 CPU和国产GPGPU加速卡，支持全精度、半精度混合训练与推理，契合信创要求。          

政府机关、央企国企、高校等客户群体，都有信创的要求，所以唯一选择就是国产算力，而曙光在这方面属于头部供应商。          

四是行业应用          

政务领域，通过曙光人工智能基础软件系统DAS，实现自动化监控与数据采集、实时数据处理和智能检测预警，从而加强数据保护，简化服务流程，并提高政府服务质量和响应速度。

矿山开采领域，DAS应用于岩石检测，涉及图像识别、模式分析和数据预测，全流程赋能岩石检测，优化模型，提高数据处理效率和检测准确性。

03

前景

对于服务器厂商来说，AI服务器即将（已经）迎来爆发式需求。          

星空君很喜欢陆奇在2017年提出的那句“All in AI”，对于曙光来说，x86躺着数钱太舒服了，公司应该向AI服务器战略转移。

随着政企客户AI转型需求增加，“东数西算”工程深入推进，公司有望在智能算力基础设施建设与服务领域获得更多订单。              

2025年信创DeepSeek大模型超融合一体机会迎来一波爆发，有望在政府、金融等关键行业实现快速推广。          

随着数据中心PUE值要求日益严格，公司的液冷技术与绿色算力解决方案将具有更强的市场竞争力。针对AI大模型训练与推理的需求，公司有望在存储系统与数据解决方案领域实现突破。通过曙光云扩大政企私有云市场份额。       

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       原文标题 : 大模型为什么要强调全栈自研？