DeepSeek拥有超过3000万活跃用户的DeepSeek，已成为全球AI行业的受欢迎参与者，也被视为中国AI的名片。尽管普通人更容易使用AI工具，但公司用户的需求也在加速。
企业用户对DeepSeek的私人部署非常紧迫。一方面，数据安全已成为企业头顶上方悬挂的“ Damocles之剑”。在互联网上，公司数据就像被暴露于“玻璃房屋”中，可能被盗或篡改。
另一方面，DeepSeek企业的个性化定制需求和长期成本考虑因素变得越来越突出。例如，医疗和电子商务等行业每天都会产生大量数据，并且基于主流API在现有市场中使用的账单模型显然并不具有成本效益。
此外，国内AI芯片公司还迫切需要更快，更好地适应DeepSeek，并完全释放其计算能力。借助Deepseek Boom，他们可以真正与海外筹码巨头竞争。
面对这些需求，AI Infra领域的明星初创公司清金吉伊（Qing Cheng Jizhi）给出了自己的答案：DeepSeek的私有化部署计划。
最近，Qingcheng jizhi基于十多个国内筹码，包括Biren Technology，Cambrian，Haiguang Information，Moore Thread，Mu Xi，Qingwei Intelligence，Asteng，Suiyuan Technology，Siiyuan Technology，Silang Technology，Tianshu Intelligence，Taichu Yuanyu，Taichu Yuanyu等（由Alphabbabeention分类）信件）启动了DeepSeek私有化部署解决方案。
青春吉兹（Qingcheng Jizhi）认为，对于企业用户，私有化部署为企业提供了“数据安全”，以物理隔离外部威胁，并确保数据主权牢牢掌握在企业手中。同时，私有化的部署不仅可以符合企业。个性化需求也可以实现长期成本优化。
基于一半国内筹码的一半的解决方案的能力也证明了该行业已经达成共识：使用DeepSeek私有化部署私有化的企业不再是一种选择，而是赢得市场竞争并实现长期持续的必备方法术语发展。
随着新产品的发行，吉文Xi独家与Qingcheng Jizhi首席执行官Tang Xiongchao进行了交谈，有关其计算机软件软件背后的硬核黑色技术，这是利用十几个国内芯片的原因，以及Qingcheng Jizhi Jizhi的Ai Infra Field in in in In in In in In in In in In in In in In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In in Compure System - 讨论了深度思维。
1。建造芯片和大型型号的桥梁，私有化部署击中了大规模企业应用程序的关键痛点
从2022年的最初出现到2023年的爆炸性出现，再到2024年的商业化以及进入2025大型模型的应用。
在这种情况下，无论它是大型模型制造商，计算芯片制造商还是计算电源平台，它都与出色的计算电源软件软件支持密不可分 - 技术创新和计算电源系统软件的突破都可以显着降低大型模型的部署成本和提高大型模型的运行效率可以帮助企业降低成本并提高效率。
用Tang Xiongchao的话来说，Qingcheng Jizhi需要做的是连接芯片和大规模应用程序，打开应用程序要求和计算功率硬件，并充分利用基础硬件的计算能力，以便高级应用程序可以拥有上层的应用程序更好的着陆体验。
在此背景下，清金吉兹开发了一个大型的模型推理引擎，并推出了MAAS服务和多合一推理机器。
最近，Qingcheng Jizhi的MAAS平台刚刚完成了DeepSeek-R1模型的全血型版本的在线改编。其自发的青春奇图引擎可以通过一系列性能优化提高DeepSeek-R1的速度。
▲Qingcheng Jizhi Maas平台启动全血版本DeepSeek-R1
Qingcheng Jizhi即将推出的DeepSeek私有化部署解决方案为企业和开发人员提供了更灵活，更有效的访问DeepSeek。
私有化部署与公共云服务不同。它的解决方案既包括一种局部的部署方法，也包括通过云平台分配独家计算资源，以实现企业的私有部署方法。
为什么大型模型的部署如此重要？这与行业需求的迅速增长，行业发展到新时代所面临的需求痛点以及大型模型私有化带来的许多优势密切相关。
从风险规避和数据合规的角度来看，国内和国外现在已经发布了有关数据安全的法律法规。私有化部署可以使企业能够完全控制数据的生命周期并避免跨境传输风险。
例如，医疗和财务等行业对数据进行本地化有强制性要求，而私有化的部署是唯一的合规方法。
同时，私有化的部署可以实现更深入的模型自定义。企业可以通过私人数据不断训练模型，将一般大型模型转变为垂直领域的“专家”，进一步改善了为企业服务的大型模型并提高企业生产效率。表现。
从安全角度来看，私有化的部署可以实现硬件级加密，数据脱敏和更高的保护标准。
从行业发展的角度来看，大型模型能力现在进入了商业实施和应用的阶段。企业需要将AI功能真正嵌入到核心业务流程中。这是非常关键的，私有化的部署可以帮助企业更好地实现这一目标。
最后，从提高绩效的非常实际的角度，私有化的部署也具有明显的优势。 Tang Xiongchao表示，实际上，大多数公司希望将AI集成到现有业务中，而不是“从零开始”，因此公司希望返回自己的业务系统并在自己的私有化环境中建立它们。
从绩效的角度来看，如果部分业务在云上并且部分是本地的，则数据传输开销非常高，并且效率和性能也将受到影响。使用私有化的部署可以使企业的所有业务模块都处于熟悉且可控制的环境中。数据交互更有效。
当然，私人部署可以带来的高稳定性对于企业业务也至关重要。与容易受到巨大流量的公共服务器相比，私人计算能力显然可以保证，并且具有更好的稳定性。
如今，主要的智能手机巨头正式宣布其AI设备支持DeepSeek。用户将通过各种私有云部署的DeepSeek体验AI，他们会少感到“服务器忙碌，请稍后再试”的尴尬。实际上，这是私有化部署带来的优势的直观表现。
2。大型模型计算电源系统软件创新允许国内AI芯片更快，更越来越
可以看出，随着DeepSeek加速与行业的深入集成，大型模型的部署已成为该行业发展的重要趋势之一。吉奇·吉兹（Qingcheng Jizhi）的DeepSeek的私有化部署解决方案由十多个国内AI芯片制造商推出。它符合这一趋势。
实际上，大型模型的有效私有化和部署不仅可以为应用大型模型的企业客户带来上述许多好处，而且对国内AI芯片公司具有重要意义和价值。
尽管许多公司在国内AI芯片领域表现出色，但该行业仍在学习和赶上。如何使更多公司使用国内AI芯片是非常关键的一步。
您想使用它吗？最核心的标准仍然是性能。性能最直观的反映是用户的最终用户体验以及模型应用程序的效果是否真正“可用”。
青春吉兹的作用是将国内AI芯片和大型型号连接起来，以便芯片可以更有效地运行大型模型应用程序，从而提高性能。
从商业角度来看，国内AI筹码必定会与Nvidia等成熟的海外巨头面对竞争，因此提高芯片性能非常重要。通过优化系统软件，在相同的硬件条件下实现更高的性能意味着成本下降和成本绩效的提高，产品的整体竞争力变得更强大。
Tang Xiongchao提到，从长期的角度来看，只要国内芯片平台能够获得与海外产品相同的经验，每个人都将不可避免地是国内的，这将有助于芯片公司增加其在国内市场中的份额。如果我们越来越远，我们还可以在成本效益方面与海外产品保持同步，那么国内芯片公司将有更多机会进入全球市场，而这里的想象空间很大。
目前，Qingcheng Jizhi提供的大型模型的端到端培训和推断以及支持性能优化服务帮助了几个大型模型，以实现对各种家用芯片的快速培训和高性能推论优化的优化，从而减少了数量在大型模型中，模型的部署成本提高了大型模型的运行效率。
3。大型模型的效率已提高了近100倍，硬核自我开发的技术创新仍然是最强的王牌
在大型模型应用和芯片之间建造桥梁，以提高大型模型效率，从而提高国内AI芯片的成本效益。这种逻辑听起来并不复杂，但实际上，为了真正实现计算电力系统软件中的技术创新，存在许多挑战，这也是Qingcheng Jizhi的核心技术优势。
在Tang Xiongchao的角度来看，它们的核心优势主要在两个方面：群集计算能力的有效利用和对国内芯片的深层适应优化。
他提到，在过去的十年中，技术团队在Tsinghua实验室期间做了很多工作，并且在有效利用集群计算能力和国内芯片适应优化方面积累了很多经验，这两个问题也完成了。出色地。 AI计算电源软件的核心难度在于。
根据官方信息，青春吉奇是由Tsinghua University的Zhai Jidong教授发起的，曾担任首席科学家。该团队在Tsinghua大学的计算机科学系中孵化。它在计算电源系统优化领域积累了十多年的经验。目前，它在中国有许多智能计算超级研究。计算中心，著名的芯片制造商和大型模型制造商已经达到了商业合作。
在群集计算功率使用方面，过去的问题主要集中在培训上，而DeepSeek的普及也带来了群集计算能力推理的新挑战。需要解决许多问题，以有效地支持671b参数的操作。 。
Tang Xiongchao提到，没有多少团队真正掌握了群集计算能力的使用，并且可以很好地使用它。
目前，Qingcheng Jizhi掌握了10个关键基本软件的核心技术，例如并行系统，计算框架，通信库，操作员库，AI编译器，编程语言，调整语言，调度系统，存储系统，内存管理，内存管理和容忍系统。超过一半的领域具有自发开发的产品，解决方案涵盖了大型大型型号的技术要求。
除了有效利用集群计算能力外，Qingcheng jizhi的另一个优点是国内芯片的深层适应优化。
实际上，这是许多测试知识的领域。目前，该行业已经习惯了NVIDIA筹码很长时间了。芯片的生态软件系统相对完整，更易于使用。相比之下，国内芯片在软件生态学上并不完美，并且不足以实现。一些模块缺少。计算电源软件系统制造商需要解决的问题。
为了解决这些问题，清吉兹（Cheng Jizhi）选择了一条更具挑战性的技术途径：自我开发的大型模型推理系统。
由于长期以来，NVIDIA生态系统一直占主导地位，因此在设计思想方面，许多开源框架和软件更适合Nvidia芯片。直接移植很容易遇到“不适应本地环境”的问题。国内AI芯片在设计和性能方面都是。 NVIDIA芯片之间存在差异。一些最初在促进中发挥作用的优化模块可能会对国内AI芯片产生负面影响。
因此，针对特定的特定国内芯片的特定适应和优化尤其重要。在这一领域，青金吉兹的团队拥有丰富的经验。它的自发推理系统的设计旨在从软件设计级别组成各种芯片，因此在国内AI芯片对大型模型的适应性方面具有更高的性能改进。上限。
目前，Qingcheng Jizhi已经完成了大型模型计算电源系统的全堆栈结构和优化。从实际的综合数据来看，其解决方案可以将大规模应用的成本降低2个数量级，并将大规模模型的运行效率提高近100倍。
查看其模型系统级别的解决方案，它具有多级计算功率优化的优势：自我开发的推理系统可以更好地满足低延迟和高并发性的推理需求；自我开发的编译器可以使新运营商更有效和适应性。该组合允许复杂模型在异质计算能力方面更好地运行。同时，其计算能力系统软件高度兼容，可以同时支持各种国内和外国计算电源平台。
结论：遵守核心技术投资并抓住了数千个行业的AI渗透的新机会
如今，中国的智能计算行业正在经历前所未有的新变化，并迎来了新的机遇和挑战。正如Tang Xiongchao所说，AI行业正在迅速发展，坚持对核心技术创新进行投资的唯一途径是硬道理。将来，青春吉兹将继续遵守集群计算和国内计算能力适应和优化中的技术创新。
如果早期的AI只是大公司的“品味”产品，那么现在越来越多的中小型企业开始使用AI，而AI逐渐成为企业的必要性。另一方面，国内芯片的发展是不可阻挡的，中国大型模型的发展和中国的AI技术将不可避免地需要可靠，可控制的固体计算能力基础。
解决这些需求和挑战是DeepSeek等私有化模型部署的重要性和价值，它也是Qingcheng Jizhi的方向：基于一半的家庭芯片的力量，系统软件创新用于构建大型模型和大型模型和芯片。该桥使企业客户可以享受AI股息，并允许国内筹码在新的AI技术爆炸中具有更高的增长潜力和更广泛的想象空间。
