一体机行业深度：驱动因素、行业现状、产业链及相关公司深度梳理

1/22 2025 年 3 月 31 日 行业|深度|研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 一体机行业深度：驱动因素、行业现状、产业链及相关公司深度梳理 随着人工智能技术的迅猛发展，大模型已成为推动产业变革的关键力量。然而，大模型的应用落地面临着算力不足、部署复杂、数据安全等诸多挑战。在此背景下，一体机应运而生，以其软硬件深度融合、开箱即用、私有化部署等优势，为政企客户提供了便捷高效的 AI 解决方案，有望引领 AI 产业进入新的发展阶段。 本报告将深入剖析一体机，首先简述一体机的概念、优势等基本内容，接着分析驱动行业发展的关键因素及当前行业现状。在此基础上，以 DeepSeek 一体机为例，详细分析其部署过程，探讨相关产业链环节及重点公司。最后，我们将展望未来市场趋势。通过这些内容的系统阐述，旨在为读者提供全面的行业洞察和决策参考。 目录 一、行业概述 ............................................................................1 二、驱动因素 ............................................................................4 三、行业现状 ............................................................................7 四、DeepSeek 一体机的部署 ............................................................... 13 五、一体机产业链........................................................................ 18 六、相关公司 ........................................................................... 19 七、未来展望 ........................................................................... 20 八、参考研报 ........................................................................... 21 一、行业概述 1、什么是 AI 大模型一体机 AI 大模型一体机是专为人工智能大模型应用和部署而设计的集成计算设备，本质上可以看作是 AI 服务器与大模型私有化部署的融合。其作为“软硬协同、开箱即用”的智能化基础设施，具备高效耦合计算、存储、网络等硬件设备、大模型微调部署软件平台和预置大模型。 高性能硬件：大模型一体机通过适配专用 AI 芯片，针对大模型算法进行深度优化，可以充分释放 AI 芯片性能；通过配置大容量内存和高速存储，支持大模型的加载和运行，提高数据读写速度。 2/22 2025 年 3 月 31 日 行业|深度|研究报告 基座大模型：目前的大模型一体机可以提供包括 DeepSeek 系列、LLaMA 系列、Baichuan 系列、Qwen系列等在内的多种主流开源大模型，企业用户可以根据特定应用场景需求，对预置模型进行微调及增量训练，降低 AI 大模型的落地门槛。 全栈工具链：大模型一体机通过集成 AI 全流程开发工具，实现从数据处理、模型训练到推理部署的全栈式开发，提高模型训练效率。同时，通过外挂用户专属知识库，结合检索增强技术，实现专业领域的知识问答，为企业提供定制化、便捷化、场景化的 AI 服务；通过可视化管理工具，实现硬件组网、资源监控、故障定位清晰可见，降低运维门槛。 2、云计算和一体机部署大模型的特点对比 相较于云部署模式，采用一体机对大模型进行私有化部署具有以下优点： 高稳定性：相比公有服务器容易受到巨大流量的冲击，私有算力显然更有保障，稳定性更好。 简化部署：传统大模型部署需经历硬件调试、框架适配、算子优化等流程，一体机预装的大模型和配套工具链极大地降低了企业使用门槛，真正实现开箱即用，缩短了项目部署周期，助力企业快速开启 AI应用实践。 模型定制化：企业可以通过私有数据持续训练模型，或搭载内部知识库，让通用大模型转化为垂直领域的“专家”，适配企业特定业务场景。 经济效应：短期看通过云服务使用大模型无需一次性硬件投入，但长期使用公有云 API 按 token 付费成本较高，通过一体机私有化部署有助于降低总体成本并更好地掌控预算。 pOoRmPpQtOtMtRtMsMsMsPbR9R8OpNqQsQtOeRrRsPfQnNnP8OnPpOMYrNmQxNtRmN 3/22 2025 年 3 月 31 日 行业|深度|研究报告 数据安...