2025年DeepSeek私有化部署解決方案縱覽

本文根據企業公開信息收集并整理了國內部分提供DeepSeek私有化部署解決方案及服務的企業，以便于有相關需求的企業通過對照各家方案的異同，從而在實施DeepSeek私有化部署時，選擇到更適合自身需求的方案。

2025年3月8日，中國工商銀行宣布完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，成為金融業標桿；上海消防救援局基于本地化部署的DeepSeek模型，實現了火災隱患的秒級識別；安徽省數據資源管理局則率先實現DeepSeek滿血版本地化部署，人工智能助手“AI皖美”已累計為2600萬用戶推送辦事服務……

當開源大模型DeepSeek在全球火爆出圈時，中國市場已掀起一場私有化部署的基建競賽。從醫院到高校、從政務領域到金融服務，眾多企事業單位以“安全可控”為名，爭相將大模型放進自家服務器。這場狂歡背后，是技術理想主義與中國特色現實的激烈碰撞。

安全、可控、定制：私有化的“黃金三角”

據統計， 6 0 % 的人工智能（AI）推理模型部署在本地數據中心或私有云，這一數據揭示了市場的集體選擇。

從北京大學“AI肖睿團隊”發布的《DeepSeek私有化部署和一體機》報告中可以窺見市場需求：政企客戶對私有化部署的核心訴求已從“能用”轉向“安全地用”，要求全流程數據隔離、國產化硬件適配、輕量化部署。

金融客戶信息、醫療健康檔案、政務敏感數據，無一不踩中監管紅線。數據安全的緊箍咒下，“本地化部署”成為剛需。目前眾多一體機廠商推出的“數據不出內網”方案，正中客戶下懷。而天翼云息壤智算一體機-DeepSeek版等全棧自主可控方案，從芯片到框架實現自主化，則進一步滿足國有企業技術不被卡脖子的核心訴求。

深圳福田區的“AI數智員工”能適配240個政務場景，上海消防的DeepSeek模型可解析專業救援指令，通用大模型的“開箱即用”神話，在中國復雜的行業場景前黯然失色。

這場運動甚至催生出私有化產業鏈紅利：浪潮、曙光等廠商推出大模型一體機，移動云提供超1000P（petaflops，千萬億次浮點運算每秒）算力支持，神州數碼等集成商靠“貼身服務”拿下政企大單。二級市場上，云從科技、拓維信息等概念股一度暴漲，資本市場已經用真金白銀為這場基建競賽壓下籌碼。

繁榮下的暗礁： 碎片化困局與創新詛咒

然而，當私有化部署成為風潮，隱患已悄然滋生。

某頭部云廠商內部數據顯示，其承接的DeepSeek私有化項目中， 8 0 % 的硬件需單獨定制接口， 3 0 % 的內容需重構底層框架。“每個客戶都是新項目，代碼復用率不足 10 % 。”一位項目經理坦言。這種“項目制”生存模式，讓國內MaaS（模型即服務）廠商陷入與國內SaaS產業相似的困境：

受限于高昂的投入、漫長的開發周期以及后續的運維負擔，企業便傾向于堆人頭而非攻技術，因而難以沉淀標準化能力，也便無法孕育出行業巨頭。這正是日本軟件產業衰落的翻版，外包文化扼殺原創，市場越大，技術越空心化。

資源錯配隱患同樣不容忽視。某中部省份已建成3個智算中心，但利用率不足 4 0 % ，核心原因主要是當地國企與眾多大型企業堅持自建算力。“這就像家家戶戶買發電機，卻不用國家電網。”國內AI大基建周期或已啟動的熱浪下，行業需要保持對重復建設的警惕，冷靜思考算力供需匹配的精細化管控，以及技術自主可控能力的實際進展。

解鈴還須系鈴人，這場博弈的破局鑰匙，藏在數據共享機制與混合云生態之中。

數據共享機制的核心并非強制流通，而是通過規則設計實現“可用不可見”，這種機制既維持了私有化的安全底線，又通過協同效應提升了整體效率。

混合云通過打通私有環境與公共云資源，形成“安全島 + 效率池”的動態架構，敏感數據存于本地，通用算力需求接入云端。這一模式不僅降低了企業硬件投入壓力，更倒逼技術供應商開發兼容性更強的中間層工具，推動行業從“定制化項目”向“標準化產品 + 輕量定制”升級。

結語

中國市場的特殊性在于：數據安全是底線，效率提升是剛需，自主可控是國家戰略。三者交織，注定了DeepSeek的落地不可能復制硅谷的“云端烏托邦”路徑。

未來的贏家，或許是懂得能在煙肉與云端間架橋的廠商：既懂政府的安全焦慮，又能用混合架構降本增效；既吃透行業定制化需求，又沉淀出可復用的模塊化能力。這場博弈沒有速勝論，只有適者生存。