在AI领域的激烈竞争中，一颗新星悄然升起——DeepSeek，以其独特的技术优势迅速吸引了业界的目光。众多科技巨头，如亚马逊、微软（注：原文中微软被重复提及，此处已做调整）、英特尔、阿里巴巴、腾讯等，纷纷宣布与DeepSeek合作，将AI技术的应用推向了新的高度。
对于广大普通用户而言，体验DeepSeek所带来的AI革新变得前所未有的简单。只需下载一款APP，便能轻松领略AI技术的魅力。然而，在企业层面，部署和应用这些尖端AI模型却远非易事，面临着诸多复杂挑战。
企业在选择如DeepSeek这样的AI模型时，首要考虑的因素便是成本与性能。DeepSeek提供了多样化的模型选择，从参数量仅15亿的R1系列Distill版本，到参数量高达6710亿的R1和R1-Zero，满足了不同企业的需求。相较于其他大型AI模型，DeepSeek在训练和推理阶段的成本显著降低，例如DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元，远低于GPT-4可能高达1亿美元的成本。然而，要实现DeepSeek-R1模型的完美推理和响应，仍需高性能硬件的支持，如Amazon EC2 P5e，这对于不少企业而言是一笔不小的投资。
亚马逊首席执行官安迪·贾西在近期与分析师的交流中预测，人工智能推理的成本将大幅下降，这将极大地推动其他应用程序与推理和生成式AI的融合。DeepSeek的出现无疑加速了这一进程，其低成本的AI解决方案也促使亚马逊迅速将DeepSeek集成到Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中。
除了成本与性能外，企业对于AI模型的定制化优化能力同样高度重视。DeepSeek提供的多种模型允许企业根据自身需求进行调整，以更好地服务于业务流程。然而，这也带来了数据隐私和安全性的问题。企业在利用AI模型的同时，必须严格遵守相关法律法规，确保用户数据的安全性和隐私性。数据安全已成为企业在部署AI过程中不可忽视的重要环节。
为了帮助企业更好地部署DeepSeek模型，亚马逊云科技提供了多样化的部署方案。这些方案包括通过Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker Jumpstart进行部署，以及使用自定义导入功能或直接在Amazon EC2 Trn1实例中部署。这些选项不仅简化了技术实施过程，还使企业能够在熟悉的亚马逊云科技环境中迅速启动并运行AI项目，大大降低了技术门槛和时间成本。
亚马逊云科技还提供了一系列针对工程化难题的功能。例如，优化效果、延迟和成本的工具；基于企业自有数据的定制优化工具；负责任AI的安全审查工具；以及实现复杂功能的多智能体协作功能。这些功能有助于企业加速AI应用开发，并确保其高效运行。
在部署和使用AI模型时，企业还会遇到其他工程化问题，如模型尺寸与现有计算资源的匹配问题，以及智能体的复杂调度问题等。为了应对这些挑战，企业需要制定全面的策略，充分考虑技术需求、组织协作机制和资源配置情况。
安迪·贾西强调，随着生成式AI应用规模的扩大，计算成本变得愈发关键。他指出，当开发者自由选择模型时，模型的多样性显而易见。这一观点再次印证了这样一个事实：在AI领域，没有哪一种工具能够独霸天下。
在加强工程化能力和模型选择的同时，亚马逊云科技也在不断夯实云端AI底座的能力。通过创新基础设施和数据服务等领域，亚马逊云科技推出了EC2 Trn2实例、UltraCluster网络架构等先进技术，以及新一代Amazon SageMaker平台。这些创新统一了数据处理与AI开发环境，为企业提供了更为强大的AI支持。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示：“我们在云的核心服务层面持续创新，同时在从芯片到模型，再到应用的每一个技术堆栈都取得了突破。我们相信，只有全栈联动的大规模创新才能真正满足当今客户的需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。”
构建从模型到应用的企业级AI系统是一项长期而复杂的任务，涉及成本控制、性能优化、定制化服务、数据安全以及便捷部署等多个方面。随着AI技术的不断进步，企业只有深入理解和掌握这些核心要素，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。对于DeepSeek这样的新兴AI技术力量而言，提供多样化的产品和服务，满足不同企业的个性化需求，将是其在未来发展道路上保持竞争力的关键所在。
