近日，第九屆未來(lái)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展大會(huì)組委會(huì)正式發(fā)布了《DeepSeek行業(yè)大模型算力網(wǎng)加速應(yīng)用生態(tài)白皮書(shū)》，該報(bào)告深入剖析了行業(yè)大模型發(fā)展的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，并提出了一系列創(chuàng)新解決方案。

報(bào)告指出，盡管通用大模型在基礎(chǔ)交互任務(wù)上表現(xiàn)出色，但在企業(yè)、學(xué)校、醫(yī)院等專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中仍顯不足。行業(yè)大模型作為AI落地的關(guān)鍵，其發(fā)展面臨著模型部署成本高、數(shù)據(jù)流通不暢以及算力使用不便等三大難題。特別是模型部署成本，以往企業(yè)私有化部署大模型往往需要投入數(shù)百萬(wàn)至上千萬(wàn)元，高昂的費(fèi)用限制了其廣泛應(yīng)用。

DeepSeek大模型的推出，為緩解模型成本問(wèn)題帶來(lái)了曙光。該模型充分開(kāi)源，具備深度思考與人文關(guān)懷的特點(diǎn)，將模型成本降至零，有力推動(dòng)了C端用戶的普及和B端應(yīng)用的發(fā)展。然而，企業(yè)在部署DeepSeek大模型時(shí)，又面臨著云部署與一體機(jī)部署之間的抉擇。云部署雖然輕量化，但存在數(shù)據(jù)傳輸、網(wǎng)絡(luò)安全和算力信任等問(wèn)題；而一體機(jī)部署雖然能夠保障數(shù)據(jù)安全，卻面臨著建設(shè)成本高、服務(wù)性能僵化以及模型更新緩慢等挑戰(zhàn)。

針對(duì)這些問(wèn)題，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合多方力量，共同打造了基于算力網(wǎng)加速的DeepSeek行業(yè)大模型邊云一體化解決方案。該方案通過(guò)確定性網(wǎng)絡(luò)調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效安全的數(shù)據(jù)傳輸，顯著縮短了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間。同時(shí)，依托計(jì)算存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全局協(xié)同的資源調(diào)度，提高了算力的利用效率。借助調(diào)度系統(tǒng)邊緣接入技術(shù)，提供了便捷的使用入口，降低了用戶的使用門檻。

該解決方案構(gòu)建了“前端輕量化交互+后端分布式計(jì)算”的形態(tài)，具備極簡(jiǎn)接入、柔性訪問(wèn)、安全流轉(zhuǎn)和可觀可感四大關(guān)鍵能力。據(jù)報(bào)告顯示，該方案能夠節(jié)省用戶推理成本50%，并有效盤活了云端國(guó)產(chǎn)算力資源。白皮書(shū)還對(duì)H20、L40等8款算力卡進(jìn)行了量化測(cè)評(píng)，為算力網(wǎng)調(diào)度策略的優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支撐。

在實(shí)際應(yīng)用中，該方案已在交通規(guī)劃、醫(yī)療問(wèn)答、基因檢測(cè)、政務(wù)服務(wù)等多個(gè)典型場(chǎng)景中落地。例如，蘇交科集團(tuán)接入該方案后，在高并發(fā)情況下交通規(guī)劃報(bào)告的生成效率得到了大幅提升；江寧數(shù)據(jù)局也借助該方案成功應(yīng)對(duì)了政務(wù)服務(wù)高并發(fā)訪問(wèn)的需求。這些成功案例充分驗(yàn)證了算力網(wǎng)加速解決方案的實(shí)際價(jià)值，為我國(guó)特色AI發(fā)展與應(yīng)用路線提供了寶貴的實(shí)踐參考。

這些創(chuàng)新實(shí)踐不僅推動(dòng)了AI技術(shù)在各行各業(yè)的深入應(yīng)用，也為我國(guó)算力網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展提供了有益的探索和經(jīng)驗(yàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，相信未來(lái)算力網(wǎng)加速解決方案將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為我國(guó)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)貢獻(xiàn)力量。