“服务器繁忙，请稍后再试”，这两天有无数慕名而来体验DeepSeek的用户，都被这句提示框，浇了一头凉水。

访问量激增引发的服务熔断，是DeepSeek甜蜜的负担，也暴露出新兴AI服务在商业化落地时的成长阵痛。

幸好，春节复工之后，出现了转机。几乎国内的主流云厂商，都第一时间完成了DeepSeek模型的全面接入。

面对DeepSeek，国内云服务市场出现了三路纵队齐头并进的壮观场面：互联网云巨头（阿里云、腾讯云、百度智能云、京东云），AI云翘楚（华为云），运营商云（天翼云、联通云、移动云），纷纷以闪电战般的执行力，构建起DeepSeek模型服务，响应大众使用DeepSeek的迫切需求。

至此，“有没有DeepSeek服务可用”已经不再是一个问题。那么，我们不妨把目光放远一些，思索一下DeepSeek作为云市场的新风口，会带来什么更复杂、更深远的震荡。

DeepSeek-R1为代表的推理模型，正在成为大语言模型（LLM）一条新的技术演进路径，未来将逐步渗透到个人应用和行业场景中。而推理模型不仅对算力资源需求高，在实时响应、资源调度、成本控制等方面，也提出了全新的要求。这也指向了云厂商的又一次能力升级与格局重塑。

所以说，节后紧急接入DeepSeek，是云厂商战略卡位的一次诺曼底登陆。接下来，我们将见证云厂商在“DeepSeek云应用”的战场中，聚集更猛烈的火力。

风起于青萍之末，本文来聊聊云市场正在酝酿的DeepSeek大捷。

首先有必要回答一个问题，DeepSeek跟云的关系究竟是什么？为什么把模型搬上云，DeepSeek访问就能变得丝滑顺畅？

这就要提到AI模型应用一个与生俱来的天敌：资源约束。

春节期间，DeepSeek-R1模型凭借出色的推理能力和性价比，成为全球最受关注的AI大模型，没有之一。而原生应用DeepSeek app，也登陆了全球各大应用市场的下载榜首。激增的访问量暴露出AI创企的资源天花板，很快出现了服务不稳定、服务器繁忙的情况。这时候，云平台的资源虚拟池化与弹性拓展特性，可支撑日均千万级API调用，为AI应用提供稳定可靠的服务与源源不断的推理算力。

所以，云厂商必然可以抓住DeepSeek这一轮机遇，满足各界对使用国产AI的热情，接住这泼天的流量。

DeepSeek之于云厂商的商业价值，主要由三个部分组成：

1.直接收入。尽管很多云平台都推出了DeepSeek免费用的政策，但一般会限时、限量的。随着免费期结束，用户调用云平台的DeepSeek API，会带动tokens消耗和订阅付费，成为云平台直接获得的商业收益。

2.生态收入。开发者和企业要为数以亿计的用户提供基于DeepSeek的AI应用，云是唯一的方式。而一般来说，模型代码与云服务是深度耦合的，所以基于DeepSeek API开发的AI程序，能带来持续的用云量。

3.智能增值服务。大模型到来之后，云厂商不再局限于卖资源，还可以通过MaaS（模型即服务）商业模式，打包模型优化工具链、行业知识库等，帮助企业将大模型集成到业务中，实现服务增值。当模型推理成为企业智能化的“必选项”，在云上部署DeepSeek的需求，必然会拉动MaaS市场的增长。

去年的《黑神话悟空》《幻兽帕鲁》等云游戏，也曾带来了云市场的集体狂欢。但DeepSeek不仅意味着C端消费者流量，还能在大众热情褪去之后，作为智能生产力引擎，给云厂商带来源源不断的产业侧流量与真金白银的付费需求。

所以，DeepSeek并不是一次简单的集体追热点，而是一次长期有效的商业大捷。云厂商抢滩这一风口，迫不及待接入DeepSeek，也就不奇怪了。

接入DeepSeek之后，云厂商是不是可以鸣金收兵，坐等收钱了？还不行。

随着使用的深入，用户已经不只满足于云平台“有没有DeepSeek用”，而是增加了新的评判维度。其中最关键的三点是：AI基础设施建设成熟度、模型性能先进性、智能化服务综合能力。

首先，AI基础设施，决定了算力资源是否充沛、推理速度是否高效、推理服务是否稳定可靠。

某金融客户实测显示，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%。不难发现，第一波上线DeepSeek的云厂商都在基础设施层面有较长时间的积累。比如过年期间，2月1日华为云就在支持硅基流动首发并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeekR1/V3推理服务，吃到了第一波云上DeepSeek流量红利，也凸显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。

三大运营商，也都有丰富的数据中心、智算中心运营经验。复工之后，中国电信通过息壤智算平台、GPU云主机和GPU裸金属等多种算力资源，为天翼云DeepSeek提供稳定算力。联通云则构建了“昇腾”全栈自主可控智算底座，与DeepSeek-R1模型深度对接。移动云则为DeepSeek-R1 模型定制了算力方案，为互联网企业和高校科研提供高性价比的算力。

互联网云厂商中，百度智能云也在前不久点亮了首个基于国产昆仑芯的万卡集群。

模型能力，表现好的云端DeepSeek服务，一样离不开云平台在AI大模型的积累。

由于节后留给厂商的部署时间很短，大部分只能先上线较小尺寸的模型。最近很多用户发现，部分云平台接入的DeepSeek-R1实为性能阉割版。能否在云平台用到真正的DeepSeek，考验厂商此前在模型适配、工具链、人才建设等方面的底蕴。

以背靠中国移动九天研究院的移动云为例，此次全面上线DeepSeek，就率先实现了全版本覆盖、全尺寸适配、全功能畅用，展示了中国移动在AI领域的厚积薄发。

此外，综合服务能力，DeepSeek虽好，但想要为产业所用，转化为智能生产力，高度依赖于云平台从模型部署到产业落地的全周期支持。进一步微调，来减少模型幻觉；注入行业知识，来增强专业能力；优化工具链，降低综合使用成本；减少数据隐私风险，支持本地化部署DeepSeek……这些繁杂的要求，都无法靠短平快的API调用来解决。

以联通云为例，就为客户提供全方位运行服务保障，接入联通云桌面、编程助手等多款产品，让DeepSeek-R1模型在多个业务场景中快速发挥作用。

接入DeepSeek的登陆战完成之后，云计算产业还要推动DeepSeek向产业纵深延伸，云厂商绝不能就此鸣金收兵，而要进一步集中火力，进行攻坚。

不难看到，想要取得DeepSeek大捷，工程化、商业化细节，才是终极考验，也是云厂商建立竞争壁垒的关键。

目前来看，有三重防线是必须守住的：

算力防线。有汽车客户表示，接入DeepSeek后，单日推理算力消耗骤增17倍。此前的智算中心多以模型训练为主，推理算力占比不高。而随着AI应用和推理服务的爆发，对国产算力、推理算力的需求，将利好昇腾集群的华为云、昆仑芯集群的百度智能云等厂商。

数据防线。DeepSeek-R1的效果之所以惊艳世界，除了模型架构、强化学习本身之外，与高质量的中文语料有关。支持企业做好最基础的数据清洗、数据标注、RAG等工程化工作，云平台需要将自身打造成一个AI工厂，提供全链路、自动化的AI开发工具。

生态防线。在这场云端DeepSeek战场上，真正的赢家只能是把模型能力转化为产业生产力的服务商，而开发者就是模型与产业之间的桥梁。尤其是ISV服务商、软件开发者、SaaS企业等，通过融合DeepSeek来升级产品和服务，这样的生态协同，才是DeepSeek大捷的暗线。

总的来说，大模型，催生了云市场商业模式的更迭与生机；DeepSeek，吹响了2025云市场竞争的开场哨。

面对这个前所未有的机遇，云厂商的火力，不妨来得更猛烈一些。

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