“服務器繁忙，請稍后再試”，這兩天有無數慕名而來體驗DeepSeek的用戶，都被這句提示框，澆了一頭涼水。

訪問量激增引發的服務熔斷，是DeepSeek甜蜜的負擔，也暴露出新興AI服務在商業化落地時的成長陣痛。

幸好，春節復工之后，出現了轉機。幾乎國內的主流云廠商，都第一時間完成了DeepSeek模型的全面接入。

面對DeepSeek，國內云服務市場出現了三路縱隊齊頭并進的壯觀場面：互聯網云巨頭（阿里云、騰訊云、百度智能云、京東云），AI云翹楚（華為云），運營商云（天翼云、聯通云、移動云），紛紛以閃電戰般的執行力，構建起DeepSeek模型服務，響應大眾使用DeepSeek的迫切需求。

至此，“有沒有DeepSeek服務可用”已經不再是一個問題。那么，我們不妨把目光放遠一些，思索一下DeepSeek作為云市場的新風口，會帶來什么更復雜、更深遠的震蕩。

DeepSeek-R1為代表的推理模型，正在成為大語言模型（LLM）一條新的技術演進路徑，未來將逐步滲透到個人應用和行業場景中。而推理模型不僅對算力資源需求高，在實時響應、資源調度、成本控制等方面，也提出了全新的要求。這也指向了云廠商的又一次能力升級與格局重塑。

所以說，節后緊急接入DeepSeek，是云廠商戰略卡位的一次諾曼底登陸。接下來，我們將見證云廠商在“DeepSeek云應用”的戰場中，聚集更猛烈的火力。

風起于青萍之末，本文來聊聊云市場正在醞釀的DeepSeek大捷。

首先有必要回答一個問題，DeepSeek跟云的關系究竟是什么？為什么把模型搬上云，DeepSeek訪問就能變得絲滑順暢？

這就要提到AI模型應用一個與生俱來的天敵：資源約束。

春節期間，DeepSeek-R1模型憑借出色的推理能力和性價比，成為全球最受關注的AI大模型，沒有之一。而原生應用DeepSeek app，也登陸了全球各大應用市場的下載榜首。激增的訪問量暴露出AI創企的資源天花板，很快出現了服務不穩定、服務器繁忙的情況。這時候，云平臺的資源虛擬池化與彈性拓展特性，可支撐日均千萬級API調用，為AI應用提供穩定可靠的服務與源源不斷的推理算力。

所以，云廠商必然可以抓住DeepSeek這一輪機遇，滿足各界對使用國產AI的熱情，接住這潑天的流量。

DeepSeek之于云廠商的商業價值，主要由三個部分組成：

1.直接收入。盡管很多云平臺都推出了DeepSeek免費用的政策，但一般會限時、限量的。隨著免費期結束，用戶調用云平臺的DeepSeek API，會帶動tokens消耗和訂閱付費，成為云平臺直接獲得的商業收益。

2.生態收入。開發者和企業要為數以億計的用戶提供基于DeepSeek的AI應用，云是唯一的方式。而一般來說，模型代碼與云服務是深度耦合的，所以基于DeepSeek API開發的AI程序，能帶來持續的用云量。

3.智能增值服務。大模型到來之后，云廠商不再局限于賣資源，還可以通過MaaS（模型即服務）商業模式，打包模型優化工具鏈、行業知識庫等，幫助企業將大模型集成到業務中，實現服務增值。當模型推理成為企業智能化的“必選項”，在云上部署DeepSeek的需求，必然會拉動MaaS市場的增長。

去年的《黑神話悟空》《幻獸帕魯》等云游戲，也曾帶來了云市場的集體狂歡。但DeepSeek不僅意味著C端消費者流量，還能在大眾熱情褪去之后，作為智能生產力引擎，給云廠商帶來源源不斷的產業側流量與真金白銀的付費需求。

所以，DeepSeek并不是一次簡單的集體追熱點，而是一次長期有效的商業大捷。云廠商搶灘這一風口，迫不及待接入DeepSeek，也就不奇怪了。

接入DeepSeek之后，云廠商是不是可以鳴金收兵，坐等收錢了？還不行。

隨著使用的深入，用戶已經不只滿足于云平臺“有沒有DeepSeek用”，而是增加了新的評判維度。其中最關鍵的三點是：AI基礎設施建設成熟度、模型性能先進性、智能化服務綜合能力。

首先，AI基礎設施，決定了算力資源是否充沛、推理速度是否高效、推理服務是否穩定可靠。

某金融客戶實測顯示，不同云平臺的推理速度差異可達47%，token成本波動幅度超過300%。不難發現，第一波上線DeepSeek的云廠商都在基礎設施層面有較長時間的積累。比如過年期間，2月1日華為云就在支持硅基流動首發并上線基于華為云昇騰云服務的DeepSeekR1/V3推理服務，吃到了第一波云上DeepSeek流量紅利，也凸顯了昇騰云服務在容錯、負載均衡、資源調度等企業級場景的成熟度。

三大運營商，也都有豐富的數據中心、智算中心運營經驗。復工之后，中國電信通過息壤智算平臺、GPU云主機和GPU裸金屬等多種算力資源，為天翼云DeepSeek提供穩定算力。聯通云則構建了“昇騰”全棧自主可控智算底座，與DeepSeek-R1模型深度對接。移動云則為DeepSeek-R1 模型定制了算力方案，為互聯網企業和高校科研提供高性價比的算力。

互聯網云廠商中，百度智能云也在前不久點亮了首個基于國產昆侖芯的萬卡集群。

模型能力，表現好的云端DeepSeek服務，一樣離不開云平臺在AI大模型的積累。

由于節后留給廠商的部署時間很短，大部分只能先上線較小尺寸的模型。最近很多用戶發現，部分云平臺接入的DeepSeek-R1實為性能閹割版。能否在云平臺用到真正的DeepSeek，考驗廠商此前在模型適配、工具鏈、人才建設等方面的底蘊。

以背靠中國移動九天研究院的移動云為例，此次全面上線DeepSeek，就率先實現了全版本覆蓋、全尺寸適配、全功能暢用，展示了中國移動在AI領域的厚積薄發。

此外，綜合服務能力，DeepSeek雖好，但想要為產業所用，轉化為智能生產力，高度依賴于云平臺從模型部署到產業落地的全周期支持。進一步微調，來減少模型幻覺；注入行業知識，來增強專業能力；優化工具鏈，降低綜合使用成本；減少數據隱私風險，支持本地化部署DeepSeek……這些繁雜的要求，都無法靠短平快的API調用來解決。

以聯通云為例，就為客戶提供全方位運行服務保障，接入聯通云桌面、編程助手等多款產品，讓DeepSeek-R1模型在多個業務場景中快速發揮作用。

接入DeepSeek的登陸戰完成之后，云計算產業還要推動DeepSeek向產業縱深延伸，云廠商絕不能就此鳴金收兵，而要進一步集中火力，進行攻堅。

不難看到，想要取得DeepSeek大捷，工程化、商業化細節，才是終極考驗，也是云廠商建立競爭壁壘的關鍵。

目前來看，有三重防線是必須守住的：

算力防線。有汽車客戶表示，接入DeepSeek后，單日推理算力消耗驟增17倍。此前的智算中心多以模型訓練為主，推理算力占比不高。而隨著AI應用和推理服務的爆發，對國產算力、推理算力的需求，將利好昇騰集群的華為云、昆侖芯集群的百度智能云等廠商。

數據防線。DeepSeek-R1的效果之所以驚艷世界，除了模型架構、強化學習本身之外，與高質量的中文語料有關。支持企業做好最基礎的數據清洗、數據標注、RAG等工程化工作，云平臺需要將自身打造成一個AI工廠，提供全鏈路、自動化的AI開發工具。

生態防線。在這場云端DeepSeek戰場上，真正的贏家只能是把模型能力轉化為產業生產力的服務商，而開發者就是模型與產業之間的橋梁。尤其是ISV服務商、軟件開發者、SaaS企業等，通過融合DeepSeek來升級產品和服務，這樣的生態協同，才是DeepSeek大捷的暗線。

總的來說，大模型，催生了云市場商業模式的更迭與生機；DeepSeek，吹響了2025云市場競爭的開場哨。

面對這個前所未有的機遇，云廠商的火力，不妨來得更猛烈一些。