在近期，一款名为DeepSeek的AI服务引发了广泛关注，其出色的推理能力和高性价比迅速吸引了大量用户。然而，随着访问量的激增，服务器不堪重负，频繁出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示，让不少满怀期待的用户感到失望。
这一挑战同时也暴露了新兴AI服务在商业化落地时的脆弱性。幸运的是，随着春节假期的结束，国内主流云厂商纷纷伸出援手，以惊人的速度完成了对DeepSeek模型的全面接入，为这场技术风暴注入了新的活力。
在这场AI竞赛中，国内云服务市场呈现出三足鼎立的壮观局面：互联网云巨头如阿里云、腾讯云、百度智能云和京东云，AI云领域的佼佼者华为云，以及运营商云包括天翼云、联通云和移动云，均以迅雷不及掩耳之势构建起DeepSeek模型服务，积极响应大众的需求。
随着DeepSeek服务的普及，人们开始将目光投向更深远的未来，探讨这一新兴技术将如何影响云市场的格局。DeepSeek-R1推理模型的出现，标志着大语言模型（LLM）技术演进的新路径，预示着它将逐步渗透到个人应用和行业场景中。推理模型对算力资源的高需求，以及在实时响应、资源调度和成本控制方面的新要求，无疑将推动云厂商的能力升级和格局重塑。
云厂商紧急接入DeepSeek，不仅是对技术趋势的敏锐捕捉，更是对未来市场份额的战略布局。随着“DeepSeek云应用”战场的硝烟弥漫，云厂商之间的火力较量将愈发激烈。
那么，DeepSeek与云的关系究竟是什么呢？为什么将模型搬上云，就能解决DeepSeek访问不畅的问题？这还得从AI模型应用面临的资源约束说起。
DeepSeek-R1模型凭借其卓越的推理能力和性价比，春节期间迅速成为全球瞩目的焦点，原生应用也登上了全球各大应用市场的下载榜首。然而，激增的访问量很快暴露了AI创企的资源瓶颈，服务不稳定、服务器繁忙等问题接踵而至。此时，云平台的资源虚拟池化和弹性拓展特性发挥了关键作用，它能够支撑日均千万级的API调用，为AI应用提供稳定可靠的服务和源源不断的推理算力。
尽管DeepSeek带来了C端消费者的流量，但更重要的是，它作为智能生产力引擎，能够在大众热情褪去后，持续为云厂商带来产业侧的流量和付费需求。因此，云厂商纷纷抢滩DeepSeek风口，迫不及待地将模型接入云平台。
然而，接入DeepSeek并不意味着云厂商可以高枕无忧。随着用户需求的深入，他们对云平台的评判标准也日益严格。AI基础设施的成熟度、模型性能的先进性以及智能化服务的综合能力，成为用户最为关注的三大要点。
AI基础设施决定了算力资源的充沛程度、推理速度的高效性以及推理服务的稳定可靠性。实测显示，不同云平台的推理速度差异可达47%，token成本波动幅度超过300%。首批上线DeepSeek的云厂商在基础设施层面均有深厚的积累。例如，华为云在春节期间就迅速支持了硅基流动并上线了基于昇腾云服务的DeepSeek R1/V3推理服务，展现了昇腾云服务在容错、负载均衡、资源调度等企业级场景的成熟度。
模型能力同样至关重要。优秀的云端DeepSeek服务离不开云平台在AI大模型方面的积累。由于部署时间紧迫，大部分云平台只能先上线较小尺寸的模型。然而，用户很快发现，部分云平台接入的DeepSeek-R1实为性能受限的版本。能否在云平台使用真正的DeepSeek，考验着厂商在模型适配、工具链、人才建设等方面的实力。
综合服务能力也是用户关注的焦点。DeepSeek虽好，但想要转化为产业生产力，高度依赖于云平台从模型部署到产业落地的全周期支持。这包括模型微调、行业知识注入、工具链优化、数据隐私保护以及本地化部署等多个方面。这些复杂的要求无法仅通过API调用来解决，需要云平台提供全方位的运行服务保障。
因此，在接入DeepSeek的登陆战完成后，云计算产业还需继续推动DeepSeek向产业纵深延伸。云厂商不能就此止步，而应进一步集中火力，进行攻坚克难。
要取得DeepSeek大捷，云厂商必须在工程化、商业化细节上下足功夫，这是建立竞争壁垒的关键。算力、数据和生态是三重必须守住的防线。随着AI应用和推理服务的爆发，对国产算力和推理算力的需求将激增，利好拥有昇腾集群的华为云、昆仑芯集群的百度智能云等厂商。同时，云平台需要将自身打造成AI工厂，提供全链路、自动化的AI开发工具，以支持企业做好数据清洗、标注等工程化工作。最后，真正的赢家是将模型能力转化为产业生产力的服务商，而开发者是连接模型与产业的桥梁。因此，构建强大的开发者生态是云厂商取得DeepSeek大捷的暗线。
