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蹭上DeepSeek流量的云廠商，警惕虧損陷阱

2025年02月24日 18:49:50 來源：光錐智能

　　文|白鴿

　　編|王一粟

　　春節假期剛過，云計算在資本市場就“火了”。

　　不過，這次率先“火”的并不是以阿里云、騰訊云等為主的云巨頭，而是中小云廠商。

　　比如青云科技股票2月5日至2月12日，連續6個交易日“20cm”漲停，股價從34.07元/股漲至101.72元/股，并在2月14日一度沖高至115.31元/股。

　　長期資本市場表現低迷的優刻得，卻在今年春節后持續飆升，其中“20cm”的漲停就收獲4個，短短8個交易日，股價累計漲幅高達177%，市值達到173億元。

　　港股金山云從2024年9月的低點，至2025年2月14日上漲至最高10.88元/股，飆漲超八倍。

　　此前，這些中小云廠商長期徘徊在“生死存亡”的邊緣，業績低迷，持續虧損。

　　而此次受益于DeepSeek R1發布及開源，降低了大模型的訓練和部署成本，帶動了AI應用需求激增，讓這些中小云廠商們在資本市場“暴增”的同時，也真正走上了AI大模型的牌桌。

　　無疑，大模型是云廠商們的“流量入口”，云廠商們也一直是大模型推廣應用的直接受益者。相比于中小云廠商，算力資源更充沛的云巨頭們在大模型賽道的布局更為激進且全面。

　　畢竟，當客戶使用DeepSeek等模型時會消耗算力、數據，進而也會帶動其他基礎云產品(計算、存儲、網絡、數據庫、軟件)的銷售。

　　因此，自年初DeepSeek爆火后，除中小云廠商外，阿里云、華為云、騰訊云、火山引擎、百度智能云、電信運營商天翼云、移動云、聯通云等都迅速上架DeepSeek。

　　可以看到，DeepSeek的出現，給中小云計算廠商提供了一個能夠借助新技術翻身的機會，盡管對當前云計算市場格局并不會造成多大的影響。

　　但從流量上來說，中小云廠商也確實搶奪了部分云巨頭的流量，尤其是在中小企業和個人用戶群體中，畢竟相比較來說，中小云廠商性價比更高。

　　不過，從整體云計算市場而言，有民生證券分析師也表示，隨著越來越多公有云廠商擁抱DeepSeek，其背后算力資源回歸同一起跑線，從而轉為考量算力池的深度和用戶覆蓋的廣度。

　　畢竟，大模型雖是云廠商的“流量入口”，但最終決定勝負的則是大模型產業落地的深度與厚度，而從目前情況來看，云巨頭們的優勢無疑更加明顯。

　　與此同時，DeepSeek的“低成本”，也帶來了新一輪的價格戰，云廠商們也需警惕，越來越便宜的價格，最終有可能讓MaaS服務淪陷到SaaS陷阱。

　　DeepSeek，讓中小云廠商上了牌桌

　　“此前云主要是圍繞CPU建設，GPU只是附件，現如今GPU則成為了一個獨立的業務板塊。”去年年底，云鈾科技CTO王為對光錐智能說道，“這塊業務主要幫客戶做算力的管理和運維。”

　　經過多年發展，以CPU為主的云計算已發展非常成熟，不管是大型云廠商，還是中小云廠商，更多還是基于CPU提供云端算力服務。但在AI大模型時代，CPU已不能夠滿足大模型預訓練的算力需求，GPU逐漸成為主流應用芯片，以GPU起家的英偉達，也因此“飛黃騰達”。

　　相比較來說，云巨頭們在GPU賽道上布局更早，投入更多。

　　2016年前后，深度學習技術快速發展，對GPU需求急劇增加，此時以阿里云、騰訊云等為首的云巨頭們就已開始加大在GPU領域投入，擴充GPU服務器規模，并推出系列GPU云服務產品。

　　而中小云廠商受限于資金實力等因素，開始大規模布局GPU賽道的時間，則聚焦在2022年底后，同時也伴隨著國產GPU芯片的崛起。

　　這也就導致，中小云廠商們普遍存在高端算力顯卡緊缺的問題，以及缺少大規模、高性能算力集群，無法為大型客戶提供相關的算力服務，尤其是以做大模型預訓練為主的客戶群體。

　　另外，中小云廠商過去以CPU為主導的業務基礎和技術積累，很難直接轉型為智算服務，畢竟，中小云廠商本身并未積累足夠的GPU技術實力，加之現階段GPU整體技術棧發展還不成熟，所以中小云廠商也很難像云大廠一樣提供全方位、一站式AI云服務解決方案。

　　這也就使其在AI訓練階段能做的事情非常有限。也正因此，在此前大模型賽道中，中小云廠商并未真正上AI大模型服務的“牌桌”，僅僅觸摸到了大模型賽道邊緣業務。

　　但DeepSeek的爆火，卻給中小云廠商提供了上“牌桌”的機會。

　　2025年初，DeepSeek提出“四兩撥千斤”的技術路徑。

　　其稱“僅用2048張英偉達H800芯片和550萬美元訓練成本”訓練出和OpenAI旗艦模型性能接近的模型，且訓練成本僅為其他巨頭的數十分之一，推理算力成本僅為GPT-o1的1/30。

　　同時，相比于其他大模型而言，DeepSeek的智能蒸餾技術等也讓AI推理突破了硬件限制，部署成本從高端GPU擴展到消費級GPU，并適配了眾多國產GPU芯片。

　　這也就使得中小云廠商無需大量投入高端算力硬件，僅依靠國產GPU芯片，就可以為客戶提供AI服務。

　　另外，在算力集群資源上，原本百卡級別的算力群大部分都不能夠滿足大模型推理應用的需求，且很多企業也囤積了幾十至百卡級別的算力資源，卻導致出現了很多閑置的算力集群。

　　但借助DeepSeek 技術的優化和加速，原本難以處理的任務，現在百卡級別算力就能完成，提升了小規�？ḿ旱慕洕鷥r值，讓中小云廠商可更高效利用有限算力資源，為客戶提供服務。

　　更為重要的一點是，DeepSeek各大模型API定價相當便宜。

　　比如DeepSeek-R1的API定價為：每百萬輸入tokens是1元(緩存命中)，每百萬輸出tokens是16元，反觀OpenAI的o3-mini，輸入(緩存命中)、輸出每百萬tokens的定價，分別為0.55美元(4元人民幣)、4.4美元(31元人民幣)。

　　近期結束了優惠期的DeepSeek-V3，雖然從原來的每百萬輸入tokens0.1元(緩存命中)、每百萬輸出tokens2元，分別上調到了0.5元、8元，但價格仍低于其他主流模型。

　　便宜好用的DeepSeek，也推動了越來越多的中小企業和個人，來使用云服務部署運行AI模型。

　　而小型AI應用迎來井噴式發展，也就讓更多的中小企業以及個體用戶選擇更具靈活性和性價比的中小云廠商提供的服務模式，也為中小云廠商帶來大量業務機會和廣闊市場空間。

　　無疑，過去因無力承擔高昂算力成本，在大模型服務領域難以涉足的中小云廠商，現如今能夠借助DeepSeek技術，以較低成本開展相關業務，拓展至具有更高利潤的AI算力服務市場，并擁有了彎道超車的機會。

　　全方位搶灘DeepSeek，云巨頭們的生態之戰

　　對訓練卡量不多的中小云廠商而言，DeepSeek的訓練邏輯則是為其提供了邁入AI大模型服務領域的機會，并借此實現營收新增長。

　　而于云巨頭們來說，除“蹭流量”之外，更重要的，還在于云生態之戰，及爭奪未來AI基礎設施的話語權。

　　也因此，各云巨頭除MaaS層部署了DeepSeek大模型服務外，從底層基礎設施，到上層應用，基本全線適配了DeepSeek大模型產品。

　　有業內人士也表示，盡管現如今云廠商們紛紛接入DeepSeek，但：“真正的較量不在接入名單，而在模型與云架構的深度適配。”

　　畢竟，在各家的較量下，只有確保DeepSeek大模型在自家的云平臺上能得到比其他平臺上更加優異的性能與效率，以及可以更好地兼容軟硬件平臺，避免過多資源消耗，才能夠吸引更多企業和開發者進入到自己云生態體系中。

　　在此過程中，各云巨頭也是基于自身核心優勢，走了不同的發展路徑，實現差異化打法。

　　百度智能云主打性價比及全方位服務。千帆大模型平臺在近期上架了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，并同步推出了行業領先的超低價格方案;百度智能云底層基于昆侖芯P800打造的萬卡集群，能夠為部署DeepSeek的企業提供更高的算力支持;千帆ModelBuilder則提供基于模型開發工具鏈進行一鍵部署、蒸餾等能力，能讓企業客戶更好地將DeepSeek用起來。

　　而百度智能云旗下客悅、曦靈、一見、甄知四款大模型應用產品，也正式上線接入DeepSeek模型的新版本。同時，百度智能云正加速推進金融、交通、政務、汽車、醫療、工業等行業應用產品與DeepSeek模型的適配驗證工作。

　　華為云則以昇騰云服務綁定國產算力鏈。近期，國產算力服務商硅基流動大模型云服務平臺SiliconCloud上線了基于華為云昇騰云的滿血版DeepSeek-R1&V3，率先走通在國產芯片部署DeepSeek模型的路徑，降低模型推理時間與成本，獲得持平全球高端GPU部署模型的效果。

　　阿里云則通過“零代碼”流程覆蓋全生命周期。此前，阿里云宣布支持一鍵部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1，用戶無需編寫繁瑣的代碼，便可實現從訓練到推理的全流程。另外，阿里云還稱，為了更高性價比地實現DeepSeek系列模型與現有業務的高效融合，用戶還可部署蒸餾過后的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。

　　騰訊云則以“3分鐘部署”強化開發者友好性。此前，騰訊云官方宣布，DeepSeek-R1大模型一鍵部署至騰訊云HAI上，開發者僅需3分鐘就能接入調用。近日，騰訊云TI平臺可支持DeepSeek「全系模型」的企業級精調與推理，幫助開發者更好解決「數據預處理難」、「模型訓練門檻高」、「在線部署及運維復雜」等問題。

　　各家云巨頭們，雖然接入開源大模型產品的路徑不盡相同，但最終核心目標，都是希望通過降低企業AI部署門檻，爭奪開發者生態與客戶增量。

　　畢竟，云平臺的本質是賣算力、賣服務，定位是“開放生態”，每家大型云服務商都希望能夠盡可能多吸引客戶進入生態中，這樣才能夠帶動更多算力消耗，以及云產品的服務銷售等。

　　當然，如果云平臺只能使用自家模型，客戶的選擇面就會被大幅限制，不僅可能會流失不想用其自有大模型的客戶，更重要的是這些客戶可能會選擇其他更開放的云平臺。

　　因此，只有提供多元化的選擇才能滿足不同客戶的需求，才能夠使云廠商從更多層面獲得收益。而DeepSeek低成本高性能的技術突破，則成為這場競賽中極具性價比的“彈藥”。

　　對于各大云廠商來說，當前不管是開源大模型還是閉源大模型，所收取的API調用費都不高，其所能夠給帶來的營收在整體的占比也并不高。

　　而回歸云計算的本質，只有通過大模型搶占流量入口，不斷擴大生態和用戶群，才能夠真正地帶動整個云生態營收的增長。

　　因此，面向未來，云廠商們只有將DeepSeek的“低成本”優勢轉化為云服務的“高回報”，才有可能最終在這場AI競爭中占據高地。

　　月虧損超4億元，警惕MaaS變SaaS

　　從技術和應用層面，云廠商們已深度接入DeepSeek，但想要快速抓住這波“流量”，最實際且有用的辦法，就是“卷”價格，甚至搶著給用戶送免費額度。

　　如，騰訊云TI平臺推出開發者大禮包，包括DeepSeek全系模型一鍵部署，部分模型限免體驗。百度智能云針對此次模型上線提供了超低推理價格，低至DeepSeek官方刊例價3-5折，還可享受限時免費服務�；鹕揭嫣峁┝藘芍芟迺r5折優惠，助力企業暢享“滿血版”DeepSeek-R1。

　　但是，競爭激烈的價格戰下，云廠商們也面臨著虧損的問題。

　　近日，潞晨科技創始人尤洋在微博和朋友圈表示，大廠相互卷低價和免費，滿血版DeepSeek R1每百萬token(輸出)只收16元。如果每日輸出1000億token，基于DeepSeek的服務每月就要虧損至少4億元，用AMD芯片虧損也超過2億元。