北京 – 在人工智能浪潮席卷各行各业的当下，如何高效、经济地部署大模型，尤其是推理模型，成为了企业和组织关注的焦点。近日，火山引擎凭借其领先的“AI云原生”理念和卓越的技术实力，在DeepSeek系列模型，尤其是推理模型 DeepSeek-R1 的云端部署领域脱颖而出，引发业界广泛关注。
DeepSeek 系列模型因其强大的性能和广泛的应用前景，正被越来越多的机构采用，包括AI服务商、企业、甚至高校。例如，中国人民大学、北京交通大学、浙江大学、上海交通大学等高校，都已开始部署 DeepSeek-R1 以辅助教学和引导学生正确使用AI。然而，对于大多数企业和组织而言，本地部署“满血版”DeepSeek-R1 往往面临着技术、安全和运维等方面的巨大挑战。
基于云的部署方案应运而生，成为了更具性价比和可行性的选择。包括腾讯云、阿里云和火山引擎在内的国内主要云服务商，纷纷加入这场市场争夺战，推出各种优惠措施以期抢占先机。而火山引擎，凭借其在性能、成本和安全性方面的优势，被普遍认为是这场竞赛中最有力的竞争者。
第三方评测平台SuperCLUE和基调听云的评测结果也印证了这一点。基调听云在《大模型服务性能评测 DeepSeek-R1 API 版》中指出，火山引擎在平均速度、推理速度和生成速度上表现最优，且可用性高达 99.83%，是API接入的首选推荐。
更令人瞩目的是，火山引擎率先将每位用户的初始 TPM（每分钟 token 数）上调至 500 万，并将 TPOT（输出每个 Token 的时间）稳定降低至约 20 毫秒，成为了国内延迟最低的大规模 AI 模型推理服务。要知道，DeepSeek-R1 在思考时会生成大量 token，单 token 输出降低几毫秒时间就足以大幅加速输出过程。
火山引擎之所以能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，与其提出的“AI云原生”理念密不可分。
AI云原生：下一个十年的云计算新范式
云原生（Cloud-Native）是一种围绕云计算开发和部署应用的方法论，旨在让应用更好地适应云环境的特性，实现高可伸缩性、弹性、可用性和自动化管理等优势。而“AI云原生”则是将云原生理念应用到人工智能（AI）领域，专注于 AI 工作负载的云端构建和部署。
火山引擎总裁谭待在2024冬季火山引擎 FORCE 原动力大会上指出，下一个十年是计算范式从云原生进入到 AI 云原生的新时代。他强调，AI 云原生的核心在于“以 GPU 为核心”重构计算、存储与网络架构，让 GPU 可以直接访问存储和数据库，从而显著降低 IO 延迟，并提供更高规模的高速互联和端到端的安全保护。
如今，火山引擎 AI 云原生的关注重心已进一步升级，从“以 GPU 为核心”转向了“以模型为核心”，强调全栈推理加速、高性价比的资源和灵活部署模式、更高安全性保障以及优良的端到端体验。
基于 AI 云原生的理念，火山引擎推出了新一代的计算、网络、存储和安全产品，并总结出了一套实现 AI 最佳部署的方法论。
以DeepSeek部署为样板：AI云原生最佳部署方法论
火山引擎基于支持火山方舟和各行业客户 DeepSeek 实践的部署流程，总结出了从开源模型到企业部署调用的端到端关键步骤，包括模型选择、最佳资源规划、推理部署工程优化和企业级服务调用。
通过这一系列举措，火山引擎不仅为企业提供了高效、经济、安全的DeepSeek系列模型云端部署方案，也为整个行业树立了“AI云原生”的标杆，引领着大模型部署范式的革新。
参考文献：
- 机器之心. (2025). 500万TPM+20msTPOT，火山引擎用「AI云原生」重构大模型部署范式. Retrieved from [原文链接] (请替换为实际链接)
- 基调听云. (年份). 大模型服务性能评测 DeepSeek-R1 API 版.
- 火山引擎 FORCE 原动力大会. (2024).
注： 由于缺乏具体日期，年份和链接部分请根据实际情况补充。
Views: 0