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      國運級DeepSeek迎來全民級落地,誰將成為端側(cè)王炸?

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      陳慶春/文

      曾經(jīng)一路保持穩(wěn)健成長、不溫不火的硬件企業(yè),終于等到了引爆點。

      從1月1日至今,不到兩個月的時間,聯(lián)想集團股價已多次沖破歷史新高。有著相似經(jīng)歷的還有,小米集團、TCL電子、比亞迪、浪潮信息等一線硬件企業(yè)。

      2月20日,聯(lián)想集團發(fā)布FY24/25 Q3財報(2024年9-12月),營收1351億人民幣,同比提升20%;凈利潤49.8億人民幣,同比提升106%。


      2月21日聯(lián)想集團股票狂飆

      但市場更在意的是,聯(lián)想集團當天宣布,將率先在AI PC、AI手機、AI平板端側(cè)部署DeepSeek。聯(lián)想成為首家在端側(cè)部署DeepSeek的硬件廠家。這意味著用戶拿到聯(lián)想電腦,無需聯(lián)網(wǎng)即可在本地使用DeepSeek。如果聯(lián)網(wǎng),還可以使用云端的DeepSeek和豆包大模型,因此也是首個實現(xiàn)端云混合大模型調(diào)用的硬件廠家。這得益于聯(lián)想集團2年前提出的混合式AI技術架構。

      聯(lián)想集團董事長、CEO楊元慶這樣說:“具有更高效率和更低成本的人工智能技術加速了個人智能,尤其是加速端側(cè)智能、邊緣側(cè)智能的成熟進程,也促進并加速了人工智能在企業(yè)的部署和客制化應用,這與聯(lián)想很早就確立的混合式人工智能的愿景是一致的。”

      財報業(yè)績代表對過去的總結(jié),而接入DeepSeek是對未來的預期。在多家機構的分析研報中,聯(lián)想集團與小米、比亞迪、中芯國際、阿里巴巴、騰訊、美團,并列為“中國科技股七巨頭”,以對標美國科技股七雄(蘋果、英偉達等)。

      最先提出“中國科技股七巨頭”的華泰證券認為,DeepSeek的突破性成果打破了過去兩年美國在前沿大模型的主導地位,有望顯著降低中國企業(yè)發(fā)展大模型的硬件門檻,推動包括算力芯片、云服務、端側(cè)智能和2B/2C應用在內(nèi)的中國科技產(chǎn)業(yè)鏈進入新一輪創(chuàng)新周期,成就七巨頭的誕生。


      其中,在端側(cè)智能領域,過去兩年聯(lián)想集團在AI PC、AI 服務器等AI產(chǎn)品上的積累,在DeepSeek涌現(xiàn)的那一刻,被點燃、催化了。因此在七巨頭中,一度被低估的全球PC老大,聯(lián)想集團成為多家投資機構增持、建倉的中國科技股。

      量變引發(fā)質(zhì)變,但凡在AI上投入兩年以上的硬件企業(yè)幾乎都有著相似的感受。也正是因為過去數(shù)年的積累,DeepSeek以“非對稱超越”的優(yōu)勢,帶來硬件價值的重估,比其他任何行業(yè),更具有無可爭議的確定性。

      DeepSeek“非對稱超越”

      帶來硬件價值重估

      1月22日,DeepSeek發(fā)布R1大模型的當天,聯(lián)想集團副總裁、中國區(qū)戰(zhàn)略及業(yè)務拓展副總裁阿木第一個反應是,智能體升級到Level 3的瓶頸終于有解了。

      過去近3年時間,阿木一直在規(guī)劃并督促團隊完成AI PC的研發(fā)、發(fā)布與迭代。但因為受困于硬件本地部署大模型的參數(shù)限制,始終無法突破AI PC自身的智能等級。

      根據(jù)聯(lián)想集團的設計,AI PC的智能體共有5個等級(也就是自身硬件的智能等級),其中L3是關鍵等級,達到L3便意味著,AI PC通過智能體的交互,可以實現(xiàn)AI主動式服務,而L1和L2僅能完成基礎的AI功能。

      較低的智能等級,令AI PC的銷量雖有突破,但始終無法快速增量。DeepSeek-R1大模型發(fā)布后,在很短時間內(nèi),各機構便紛紛上調(diào)了AI PC、AI手機、智能眼鏡的市場銷量預期。

      ?AIPC:Canalys上調(diào)2025年出貨預期至1億臺,原預測約8000萬臺。

      ?AI手機:IDC將2025年中國AI手機出貨量預測從9600萬臺上調(diào)至1.25億臺。

      ?智能眼鏡:WellsennXR將2025年全球出貨預期從400萬副上調(diào)至550萬副。

      為什么會有如此大的轉(zhuǎn)變?

      DeepSeek這次帶來的是一次“非對稱超越”,并沒有按照AI常規(guī)堆算力的方式來提升大模型性能,而是用創(chuàng)新的架構以及算法,通過PTX語言優(yōu)化讓系統(tǒng)和模型釋放底層硬件性能,大大削弱了對先進算力的依賴。


      上海人工智能研究院數(shù)字經(jīng)濟研究中心資深咨詢顧問于清揚曾表示,DeepSeek將模型的無效訓練降低60%,對并行計算的需求較傳統(tǒng)架構降低40%,使國產(chǎn)芯片在特定計算任務中的能效比可達英偉達GPU的75%。他認為,未來或?qū)⒋蠓档蛧鴥?nèi)企業(yè)對進口芯片的依賴。

      DeepSeek不僅是技術性能的超越,更在于其顛覆性的經(jīng)濟性。在模型訓練上,其單位成本僅為行業(yè)平均水平的1/5,且推理能耗降低70%。整體訓練成本僅是OpenAI的1/8,真正創(chuàng)造了“低成本+高性能”。

      而且,不只是訓練大模型所需的算力下降,更體現(xiàn)在大模型具體使用場景中的算力下降。聯(lián)想官網(wǎng)負責人郭勇告訴我,他們接入DeepSeek-R1滿血版之后,根據(jù)實際使用的結(jié)果,與之前接入的大模型相比,算力需求減少了50%。

      更關鍵的,也是最核心的是,DeepSeek的大模型性能,與全球最高水平的chatGPT幾乎比肩而立。甚至有優(yōu)于chatGPT的地方是,DeepSeek創(chuàng)新的蒸餾技術,可令大模型在參數(shù)變小的同時依然保持較高水平的性能,且開源。DeepSeek最小參數(shù)的模型DeepSeek-R1-1.5B,可直接部署在智能眼鏡里。

      這一特點真正打開了硬件智能水平的天窗,具有極強烈的“破題效應”。

      過去受制于模型體積、算力消耗和隱私安全三大瓶頸,AI硬件往往陷入“高性能必須高功耗”、“強智能必須強聯(lián)網(wǎng)”的困境。這些困境在DeepSeek的出現(xiàn)后,便可迎刃而解。

      正如阿木所言,DeepSeek的接入可使AI PC智能體等級完成從L1、L2到L3的飛躍性突破。另據(jù)業(yè)內(nèi)實測,在終端部署DeepSeek,對顯存和計算量的占用幾乎是原來的十分之一左右。


      DeepSeek正在重構硬件產(chǎn)品的產(chǎn)品價值和商業(yè)邏輯:

      1、用戶獲得的產(chǎn)品價值大大提升。對用戶來說,大模型部署在端側(cè)本地,肯定更安全。而大模型基于本地數(shù)據(jù)的訓練推理,給出的答案,更有針對性、更個性化、更了解用戶。當然也更省錢,至少不用再去付費訂閱云端大模型了。同等的智能等級,硬件購買成本也在不斷降低。

      2、廠家擁有更大的發(fā)揮空間。對硬件廠家來說,以前受制于芯片、內(nèi)存、軟件系統(tǒng)的進步速度,而DeepSeek的出現(xiàn)無疑拓展了硬件品牌的溢價維度。未來,硬件廠家適配大模型的能力,將成為其另一核心競爭力。硬件廠家還可以根據(jù)終端智能體等級,區(qū)格產(chǎn)品的高中低端。

      3、產(chǎn)業(yè)鏈整體升級。DeepSeek的出現(xiàn)雖然減少了對算力的依賴,但依然遵循性能與算力之間的正比例增長關系。用戶對高智能的需求,必將帶動產(chǎn)業(yè)鏈向大容量顯存,高帶寬內(nèi)存,先進散熱材料和電磁屏蔽材料的大幅升級。此外,小參數(shù)大模型在端側(cè)的部署,會激活更多的場景應用,帶來越來越多的小硬件創(chuàng)新產(chǎn)品,硬件產(chǎn)業(yè)鏈寬度得以擴展。

      過去人們習慣于將硬件產(chǎn)品比喻成“盒子”,把硬件廠家比喻成缺少含金量的“組裝廠”、“賣盒子的”,如今都因DeepSeek的到來,被重新定義、重新估值了。

      智能硬件入口價值已打開

      AI PC仍是首選

      硬件成為大模型最直接的入口,便是對硬件價值最大的重估。

      大模型摸不著、看不見,就是一堆代碼。它也不會為windows、Linux系統(tǒng)或任何一款芯片、一個硬件,做專門代碼設計。大模型發(fā)揮價值,必須依托互聯(lián)網(wǎng)云端部署或硬件廠家本地部署,變成一個可用的界面。也就是說,大模型需要一個入口。

      云端部署的好處是,只要你正常付費,一般不會存在“服務器繁忙”這樣的算力焦慮。但壞處是,聯(lián)網(wǎng)搜索的數(shù)據(jù)不具有個性化特點,如果想要個性化,你需要將本地文件上傳到云端,這對安全要求高的用戶來說便是一道難以逾越的坎。

      硬件本地部署的好處是,無需在意有沒有聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡信號的強弱,全部基于你本地文件推理獲得的結(jié)果,AI會越來越懂你的專屬需求,安全個性,具有極強的“私有性”。并且無需為云端訂閱付費,硬件產(chǎn)品是你唯一的沉沒成本。但壞處是,大模型的能力依賴于硬件本地的算力,如果你希望大模型更聰明,可能就需要花更多的錢去購買更大算力的硬件產(chǎn)品。


      DeepSeek的出現(xiàn),在一定程度上減少了硬件的算力焦慮和性能焦慮。正如上文所述,DeepSeek可小參數(shù)部署,這就讓硬件的使用場景越來越寬泛,小到眼鏡、玩具,將來甚至每一個生活場景都會有一個相應的創(chuàng)新硬件產(chǎn)品,因此其使用范圍可能遠大于,“無處不在”卻又想要逃避的公開網(wǎng)絡。

      未來,我們擁有的每一個硬件都將是一個大模型。智能硬件的入口價值已經(jīng)被徹底打開了。當然,最先受惠的依然還是AI PC,原因有二:

      第一,大模型依然遵循規(guī)模縮放定律(Scaling Law),算力越大,性能越強。從可攜帶的智能硬件中,AI PC目前依然是算力最大的產(chǎn)品了。如聯(lián)想新一代 Legion Pro 系列拯救者)游戲筆記本,已經(jīng)搭載了Blackwell 架構的英偉達 RTX 5090 顯卡,這意味著在AI PC端側(cè)可以部署至少70B參數(shù)的DeepSeek-R1推理大模型,可完全支持學術研究等高度復雜的AI生成任務。


      個人自行部署DeepSeek大模型所需硬件配置

      (來源:程序員曉凡)

      第二,大模型廠商主研的能力,大多聚焦于STEM(科學、技術、工程、數(shù)學)四大領域,偏重生產(chǎn)力的提升。主要應用場景是創(chuàng)作、教育、醫(yī)療、金融、學術研究,這些均是AI PC的主力使用場景。相較于智能眼鏡和手機來說,AI PC與大模型有著天然的匹配效應。

      聯(lián)想AI PC便針對辦公、教育等高頻場景,定制功能,如會議紀要智能總結(jié)、學習資料自動歸納、跨平臺內(nèi)容創(chuàng)作等。在中國,圍繞AI 建設的天禧生態(tài),已接入超1700款AI應用,涵蓋醫(yī)療、法律、教育等多個專業(yè)領域。

      正因熟悉大模型能力、并提前布局AI PC,聯(lián)想集團個人電腦業(yè)務獲得了更進一步的發(fā)展,其全球市場份額達24.3%,領先第二名近5個百分點。在中國,聯(lián)想集團推動AI PC銷量在整個PC市場中的占比達15%,提前達成預期。

      阿木預測,用過AI PC的用戶很難再回去用普通PC,就像5G出來后,用戶就很少會選擇一個沒有5G的手機。他認為,如果1年前的AI PC讓PC市場實現(xiàn)了突破性增長,那么DeepSeek的出現(xiàn)將引爆這一市場。

      AI PC及智能硬件,進入新周期。

      誰將贏得新周期?

      AI大模型,或稱之為生成式AI(GenAI),帶來的是生產(chǎn)力范式變革。這個變革的節(jié)點,顯然就由DeepSeek開始,推動經(jīng)濟及社會發(fā)展進入新周期。在這個新周期里,硬件產(chǎn)品市場即將再次洗牌,廠家或?qū)⒚媾R座次的重新排序。

      機遇與挑戰(zhàn),并存。

      對于硬件廠家來說,既要做好硬件本身,又要能夠完成與大模型的完美適配。DeepSeek的開源特性,為硬件廠家節(jié)省了訓練大模型的研發(fā)成本,但也拉高了智能硬件的進入門檻。

      首先,基于硬件部署大模型,并不像下載一個軟件那么簡單。它需要與CPU、GPU、NPU、內(nèi)存、散熱器件等等做好適配、聯(lián)調(diào),并且要控制好大模型的算力消耗,不能什么提問都需要消耗大量的算力。而且,硬件廠家要基于大模型特點,進一步降低對硬件本身的要求,為用戶創(chuàng)造最經(jīng)濟的硬件成本。

      阿木稱,如果一個廠家以前從沒做過應用商店,沒有做過軟件適配,就很難做好大模型適配。個人用戶可以通過Ollama等軟件完成端側(cè)部署大模型,但有可能造成吃算力、卡頓、藍屏等極度不穩(wěn)定的現(xiàn)象。

      其次,與其他軟件不同,大模型是沒有交互界面的,硬件廠家需要為其建立一個智能體。這個智能體可以調(diào)用大模型的能力,理解用戶的提問意圖,規(guī)劃計算路徑,然后生成高智商的結(jié)果。

      更大的挑戰(zhàn)是,這個智能體面對的肯定不止一個大模型。經(jīng)過這幾年的發(fā)展,一個逐漸清晰的趨勢是,各家大模型的能力并不會固定在一個水平線上,經(jīng)常是你方唱罷我登場。

      所以,對于硬件廠家來說,不可能綁定一個大模型,而是要適配多個大模型,構建混合式AI的能力。這個能力就必須體現(xiàn)在硬件廠家自建的智能體上。以聯(lián)想AI PC的小天智能體為例,小天既可以調(diào)用本地部署的DeepSeek R1蒸餾大模型,也可以通過云端調(diào)用DeepSeek R1滿血版大模型和豆包大模型。


      而支撐AIPC智能體體驗的又是“天禧AS”(Agent System,智能體系統(tǒng)),這套系統(tǒng)除了個人智能體小天之外,還包括一整套智能體運行平臺來保障,包括終端和個人云一體化部署的個人知識庫、智能體網(wǎng)絡、跨設備互聯(lián)、大模型調(diào)度、異構算力下的推理加速、隱私計算與數(shù)據(jù)保護這六個模塊。所以,混合式AI構建的不僅是看得見的智能體,還有驅(qū)動智能體體驗的整個系統(tǒng)化開發(fā)和多終端快速部署能力。

      最后,硬件廠家給用戶交付的是一個完整的AI PC產(chǎn)品,用戶得到的是軟硬適配后的完整體驗。當然也包括產(chǎn)品本身的形態(tài)及外觀創(chuàng)新,而不僅僅是大模型的能力體現(xiàn)。這將是硬件廠家贏得市場的最后考量。

      無論是軟硬適配、智能體還是完整體驗交付,都不是即刻擁有的能力,需要硬件廠家提前布局。以聯(lián)想集團為例,早在2年前便提出了混合式AI的技術架構理念,也是2年前就發(fā)布了AI PC產(chǎn)品,研發(fā)了智能體。而且聯(lián)想提出的混合式AI,不僅適用于智能硬件的個體智能,也適用于企業(yè)智能,為企業(yè)部署大模型能力以及混合調(diào)用大模型能力的企業(yè)智能體。

      當DeepSeek引爆硬件制造時,像聯(lián)想集團這樣提前布局混合式AI的廠家,便理所當然地吃到了第一波大模型紅利。與聯(lián)想類似的制造企業(yè),還有蘋果、小米等,他們某種意義上也是混合式AI的踐行者,只不過并沒有像聯(lián)想集團這樣,從一開始就旗幟鮮明地堅持混合式AI。


      當然,市場也給新進入者創(chuàng)造了贏的機會。正如上文所述,創(chuàng)新者可以通過場景創(chuàng)新制造新的智能硬件。而在過往的產(chǎn)品發(fā)展歷史中,一種新硬件顛覆舊市場的例子也比比皆是,最為津津樂道的就是數(shù)碼相機和智能手機。在AI的新周期里,相信還會有這樣的產(chǎn)品出現(xiàn)。

      大模型升級速度極快,對于老牌硬件制造企業(yè)來說,一定要具備混合式AI的模型切換能力;而對于新晉硬件創(chuàng)業(yè)者來說,則要快速適應大模型能力,找到能打開利基市場的創(chuàng)新硬件產(chǎn)品。

      DeepSeek的出現(xiàn),刻畫了聯(lián)想集團在內(nèi)的中國科技股七巨頭更清晰的輪廓,讓硬件廠家獲得了難得一遇的引爆點,但也帶來了超出以往經(jīng)驗的競爭難度。這依然是一場長期主義者的較量。


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