在新的一年里，AI領(lǐng)域迎來(lái)了新的競(jìng)爭(zhēng)格局，DeepSeek作為一顆璀璨的新星迅速嶄露頭角。隨著亞馬遜、微軟、英特爾、阿里巴巴、騰訊等科技巨頭紛紛宣布接入DeepSeek，AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)不再是遙不可及的夢(mèng)想，而是觸手可及的現(xiàn)實(shí)。

對(duì)于廣大普通用戶而言，體驗(yàn)DeepSeek這樣的前沿AI技術(shù)變得前所未有的簡(jiǎn)單，只需下載一個(gè)APP，即可輕松享受AI帶來(lái)的便捷與智能。然而，在企業(yè)層面，部署和使用這些先進(jìn)的AI模型卻并非易事，而是面臨著諸多復(fù)雜且嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

企業(yè)在選擇采用DeepSeek等AI模型時(shí)，成本和性能無(wú)疑是最為關(guān)鍵的考量因素。DeepSeek提供了多款型號(hào)和規(guī)模的模型，如R1系列及其Distill版本，參數(shù)量從15億到700億不等，更有R1和R1-Zero這樣的超級(jí)大模型，參數(shù)量高達(dá)6710億。盡管與其他大型AI模型相比，DeepSeek在訓(xùn)練和推理階段的成本已經(jīng)顯著降低，例如DeepSeek-V3的訓(xùn)練成本僅為557.6萬(wàn)美元，而GPT-4的訓(xùn)練成本則可能高達(dá)1億美元，但對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，選擇合適的模型尺寸仍然至關(guān)重要，因?yàn)檫@不僅關(guān)乎最終的應(yīng)用效果，更直接關(guān)聯(lián)到硬件成本的高低。

要實(shí)現(xiàn)DeepSeek-R1模型的完美推理和響應(yīng)，通常需要Amazon EC2 P5e等高性能級(jí)別的硬件支持，這對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一筆不小的開(kāi)支。然而，亞馬遜首席執(zhí)行官安迪·賈西卻表示，他預(yù)計(jì)人工智能推理的成本將大幅下降，這將使企業(yè)更容易將其他應(yīng)用程序融入推理和生成式AI，而DeepSeek的出現(xiàn)更是將成本拉到了更低的水平，這也是亞馬遜迅速將DeepSeek在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中推出的重要原因。

除了成本和性能之外，企業(yè)對(duì)于AI模型的定制化優(yōu)化能力同樣有著極高的要求。DeepSeek提供的不同模型允許企業(yè)根據(jù)自身特定需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以更好地服務(wù)于業(yè)務(wù)流程。然而，這也帶來(lái)了數(shù)據(jù)隱私和安全性的問(wèn)題。在利用AI模型的同時(shí)，企業(yè)必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。如何在享受AI帶來(lái)的便利的同時(shí)保證數(shù)據(jù)安全，成為企業(yè)在部署過(guò)程中必須認(rèn)真考慮的重要問(wèn)題。

為了幫助企業(yè)更好地部署和使用DeepSeek等AI模型，亞馬遜云科技提供了多樣化的部署方案。例如，針對(duì)DeepSeek-R1模型，亞馬遜云科技提供了包括通過(guò)Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker Jumpstart、自定義導(dǎo)入功能或直接在Amazon EC2 Trn1實(shí)例中部署等多種部署選項(xiàng)。這些部署選項(xiàng)不僅簡(jiǎn)化了技術(shù)實(shí)施過(guò)程，還使企業(yè)能夠在熟悉的亞馬遜云科技環(huán)境中迅速啟動(dòng)并運(yùn)行AI項(xiàng)目，大大降低了技術(shù)門(mén)檻和時(shí)間成本。

亞馬遜云科技還提供了一系列針對(duì)工程化難題的功能，如優(yōu)化效果、延遲和成本的工具、基于企業(yè)自有數(shù)據(jù)的定制優(yōu)化工具、負(fù)責(zé)任AI的安全審查工具以及實(shí)現(xiàn)復(fù)雜功能的多智能體協(xié)作功能等。這些功能不僅能夠幫助企業(yè)加速AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)，還能確保AI應(yīng)用的高效運(yùn)行。

當(dāng)然，企業(yè)在部署和使用AI模型時(shí)還會(huì)遇到其他諸多工程化問(wèn)題，如不同尺寸的模型如何適應(yīng)企業(yè)現(xiàn)有的計(jì)算資源、如何有效調(diào)度和管理日益增長(zhǎng)的智能體等。面對(duì)這些問(wèn)題，企業(yè)需要制定全面的策略，既要考慮技術(shù)層面的需求，又要兼顧組織內(nèi)部的協(xié)作機(jī)制和資源配置情況。

安迪·賈西指出，隨著生成式AI應(yīng)用規(guī)模的擴(kuò)大，計(jì)算成本變得越來(lái)越重要。他表示：“當(dāng)我們讓開(kāi)發(fā)者自由選擇他們想要使用的模型時(shí)，模型的多樣性顯而易見(jiàn)。這并不讓我們感到意外，因?yàn)槲覀円淮斡忠淮蔚貙W(xué)到同樣的教訓(xùn)：永遠(yuǎn)不會(huì)有單一的工具能夠統(tǒng)治世界?！?/p>

除了在工程化能力和模型選擇方面不斷努力外，亞馬遜云科技還在加速夯實(shí)云端AI底座的能力，不斷創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)分鐘等領(lǐng)域的技術(shù)。例如，亞馬遜云科技推出了EC2 Trn2實(shí)例、UltraCluster網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等先進(jìn)技術(shù)以及新一代Amazon SageMaker平臺(tái)，統(tǒng)一了數(shù)據(jù)處理與AI開(kāi)發(fā)環(huán)境，為企業(yè)提供了更加強(qiáng)大和便捷的AI服務(wù)。