報告簡介

　　DeepSeek大模型一體機是一種高度集成的智能化解決方案，其核心定義為“硬件+軟件+算法一體化”，集成了GPU/CPU、存儲設備、操作系統(tǒng)及預訓練模型（如DeepSeek-V3/R1），支持“開箱即用”。這種一體化設計旨在為企業(yè)和行業(yè)用戶提供高效、便捷且安全的大模型應用部署方案，降低AI技術的使用門檻，加速智能化轉型。

　　DeepSeek大模型一體機通過支持本地私有化和混合云部署，滿足了不同行業(yè)對數(shù)據(jù)安全、隱私保護和靈活部署的需求。其“開箱即用”的特性進一步降低了企業(yè)的技術門檻，加速了AI技術的落地應用。隨著數(shù)據(jù)安全需求的增加和AI應用場景的拓展，DeepSeek大模型一體機有望在更多領域發(fā)揮重要作用，推動智能化轉型的進程。

　　自2025年2月5日聯(lián)想集團與國產(chǎn)GPU領軍企業(yè)沐曦股份聯(lián)合發(fā)布首個國產(chǎn)DeepSeek一體機解決方案以來，這一軟硬協(xié)同的AI產(chǎn)品迅速成為行業(yè)焦點。2025年來，多個終端廠商都已針對DeepSeek大模型推出了一系列一體機產(chǎn)品，其中涉及的技術平臺涵蓋了國產(chǎn)化算力芯片如昇騰、海光、沐曦、昆侖芯等。這些產(chǎn)品的核心特點在于支持DeepSeek大模型的快速部署，同時滿足不同應用場景下的高效能需求。

　　圖表:部分Deepseek一體機產(chǎn)品介紹

　　資料來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院

　　2024年12月，工業(yè)和信息化部、財政部等部門聯(lián)合印發(fā)《中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動方案（2025-2027年）》，提出：建設一批適用于中小企業(yè)的垂直行業(yè)大模型，強化中小企業(yè)大模型技術產(chǎn)品供給。2024年12月，國家發(fā)展改革委等部門聯(lián)合印發(fā)《關于促進數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展的實施意見》，提出：依托國家重點研發(fā)計劃、國家科技重大專項等，加強跨領域跨模態(tài)語義對齊、4D標注、大模型標注等數(shù)據(jù)標注領域的關鍵技術攻關應用。大模型相關政策的印發(fā)將為DeepSeek大模型一體機的發(fā)展提供良好的基礎。

　　圖表:2023-2024年中國AI大模型行業(yè)部分相關政策情況

　　資料來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院

　　中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國Deepseek大模型一體機行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》共八章。本報告首先介紹了Deepseek大模型一體機的產(chǎn)品定義及核心優(yōu)勢，然后分析了Deepseek大模型一體機的市場狀況、關鍵產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)、主要應用場景以及技術發(fā)展情況。隨后，報告分析了Deepseek大模型一體機的重點企業(yè)經(jīng)營狀況，并分析了Deepseek大模型一體機的投資潛力。最終，報告從政府和企業(yè)兩個角度對Deepseek一體機的發(fā)展提出建議。

報告目錄

第一章　DEEPSEEK大模型一體機產(chǎn)品定義與核心優(yōu)勢

1.1　Deepseek大模型基本介紹

1.2　Deepseek大模型一體機產(chǎn)品定義

1.2.1　硬件+軟件+算法一體化

1.2.2　本地私有化和混合云部署

1.3　Deepseek大模型一體機核心優(yōu)勢

1.3.1　快速交付與極簡運維

1.3.2　高性能與低成本

1.3.3　場景定制化

第二章　DEEPSEEK大模型一體機市場運行及驅動因素分析

2.1　Deepseek大模型一體機市場現(xiàn)狀

2.2　Deepseek大模型一體機市場需求分析

2.2.1　數(shù)據(jù)安全合規(guī)

2.2.2　算力成本壓縮

2.2.3　中小企業(yè)普惠化需求

2.3　Deepseek大模型一體機市場競爭分析

2.3.1　市場競爭格局

2.3.2　廠商競爭情況

2.3.3　典型廠商分析

2.4　Deepseek大模型一體機政策與技術驅動分析

2.4.1　大模型相關政策驅動

2.4.2　國產(chǎn)化替代驅動

2.4.3　開源生態(tài)崛起

第三章　DEEPSEEK大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈構成及關鍵環(huán)節(jié)分析

3.1　Deepseek大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

3.1.1　產(chǎn)業(yè)鏈上游

3.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈中游

3.1.3　產(chǎn)業(yè)鏈下游

3.2　Deepseek大模型一體機用AI芯片分析

3.2.1　AI芯片發(fā)展背景

3.2.2　AI芯片供需分析

3.2.3　主要AI芯片發(fā)展

3.2.4　AI芯片企業(yè)布局

3.2.5　AI芯片國產(chǎn)化發(fā)展

3.2.6　AI芯片發(fā)展展望

3.3　Deepseek大模型一體機用存儲設備分析

3.3.1　存儲芯片相關介紹

3.3.2　存儲芯片發(fā)展態(tài)勢

3.3.3　存儲芯片市場規(guī)模

3.3.4　存儲芯片細分市場

3.3.5　存儲芯片競爭格局

3.3.6　存儲芯片發(fā)展趨勢

3.4　Deepseek大模型一體機用基礎軟件分析

3.4.1　基礎軟件基本介紹

3.4.2　操作系統(tǒng)發(fā)展分析

3.4.3　數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)分析

3.4.4　中間件發(fā)展分析

3.4.5　AI框架供應發(fā)展分析

第四章　DEEPSEEK大模型一體機應用場景與應用案例分析

4.1　金融行業(yè)

4.1.1　應用背景分析

4.1.2　應用場景介紹

4.1.3　應用現(xiàn)狀分析

4.1.4　應用案例分析

4.2　醫(yī)療行業(yè)

4.2.1　應用背景分析

4.2.2　應用場景介紹

4.2.3　應用現(xiàn)狀分析

4.2.4　應用案例分析

4.3　教育行業(yè)

4.3.1　應用背景分析

4.3.2　應用場景介紹

4.3.3　應用現(xiàn)狀分析

4.3.4　應用案例分析

4.4　政務系統(tǒng)

4.4.1　應用背景分析

4.4.2　應用場景分析

4.4.3　應用現(xiàn)狀分析

4.4.4　應用案例分析

第五章　DEEPSEEK大模型一體機技術架構與創(chuàng)新突破分析

5.1　硬件層

5.1.1　國產(chǎn)算力適配

5.1.2　存儲于算力配置

5.2　軟件與算法層

5.2.1　模型架構創(chuàng)新

5.2.2　多模態(tài)融合突破

5.2.3　訓練優(yōu)化技術

5.3　技術挑戰(zhàn)與局限性

5.3.1　分辨率限制

5.3.2　生成細節(jié)不足

5.3.3　國產(chǎn)芯片性能差距

5.4　技術發(fā)展趨勢分析

5.4.1　邊緣計算融合

5.4.2　多模態(tài)擴展

第六章　DEEPSEEK大模型一體機典型企業(yè)經(jīng)營狀況分析

6.1　華為技術有限公司

6.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.1.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

6.1.3　產(chǎn)品研發(fā)突破

6.1.4　企業(yè)合作動態(tài)

6.2　浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

6.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.2.2　經(jīng)營效益分析

6.2.3　業(yè)務經(jīng)營分析

6.2.4　財務狀況分析

6.2.5　核心競爭力分析

6.2.6　產(chǎn)品研發(fā)突破

6.2.7　公司發(fā)展風險

6.3　拓維信息系統(tǒng)股份有限公司

6.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.3.2　經(jīng)營效益分析

6.3.3　業(yè)務經(jīng)營分析

6.3.4　財務狀況分析

6.3.5　核心競爭力分析

6.3.6　產(chǎn)品研發(fā)突破

6.3.7　公司發(fā)展風險

6.4　曙光信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

6.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.4.2　經(jīng)營效益分析

6.4.3　業(yè)務經(jīng)營分析

6.4.4　財務狀況分析

6.4.5　核心競爭力分析

6.4.6　產(chǎn)品研發(fā)突破

6.4.7　公司發(fā)展風險

6.5　神州數(shù)碼集團股份有限公司

6.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.5.2　經(jīng)營效益分析

6.5.3　業(yè)務經(jīng)營分析

6.5.4　財務狀況分析

6.5.5　核心競爭力分析

6.5.6　產(chǎn)品研發(fā)突破

6.5.7　公司發(fā)展風險

6.6　中國移動通信集團有限公司

6.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

6.6.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

6.6.3　產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)

6.6.4　產(chǎn)品應用動態(tài)

第七章　DEEPSEEK大模型一體機投資機會與風險分析

7.1　Deepseek大模型一體機融資動態(tài)分析

7.1.1　硅基流動融資動態(tài)

7.1.2　趨境科技融資動態(tài)

7.2　Deepseek大模型一體機高潛力投資賽道分析

7.2.1　金融科技智能化

7.2.2　醫(yī)療健康數(shù)字化

7.2.3　智能制造與工業(yè)視覺

7.2.4　政務與智慧城市

7.3　Deepseek大模型一體機投資風險分析

7.3.1　技術替代風險

7.3.2　供應鏈波動

7.3.3　行業(yè)競爭加劇

7.3.4　數(shù)據(jù)安全與隱私保護

7.3.5　商業(yè)落地與應用場景拓展

7.4　Deepseek大模型一體機投資策略建議

第八章　中投顧問對DEEPSEEK大模型一體機發(fā)展建議分析

8.1　政府推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略建議

8.1.1　構建“數(shù)據(jù)-算力-場景”協(xié)同生態(tài)

8.1.2　強化政策引導和標準制定

8.1.3　突破核心技術瓶頸

8.2　企業(yè)提升競爭力的戰(zhàn)略建議

8.2.1　垂直場景深度定制化

8.2.2　技術路徑優(yōu)化與成本控制

8.2.3　生態(tài)合作與商業(yè)模式創(chuàng)新

8.2.4　強化安全與可信能力