API接入为何如此简单而便宜？
想象一下，你是一家中型企业的IT主管，刚收到上司的指示，要在本周内集成最新的AI技术来提升业务效率。
你知道DeepSeek是目前最热门的大模型，且已经得到了很多企业的认可。
但你心里还是犯嘀咕：这真的那么简单吗？
其实，接入DeepSeek的API真的没有想象中复杂。
API接入的过程就像装一个家用电器，只需要找到电源插座，再按几个按钮就搞定了。
DeepSeek和硅基流动的API非常便宜，每天高强度使用也不会掏空你的预算。
对于大型企业来说，即便每天上万次甚至几十万次调用，成本也能够接受。
这么一看，API接入就像是给企业装上了一部强力的发动机，资源却几乎不需要额外增加。
私有化部署的真正门槛是什么？
那么，当你听到私有化部署这个词，是不是觉得更高端大气上档次？
实际情况是，这个门槛其实比你想象的要高得多。
就像你购买了一部超级豪华的跑车，这辆车不仅需要精准的调试，还需要配套设施，否则一旦有问题，便成了摆设。
很多厂商虽然说他们的版本是私有化部署，但其实只是打着DeepSeek的招牌，大多是量化版本，性能远不如真正的DeepSeek。
而真正的DeepSeek要部署在150万+的服务器上，这通常被称为“满血版”。
而那些用几万块配置就能安装的，都只是“打折版”。
这两者的区别，就像步行和开车，虽然都能到达目的地，但效率和体验完全不同。
全栈自研的独特价值在哪？
这时，你可能会问，为什么有些企业要强调全栈自研？
难道甲级版还不够优秀吗？
举个简单的例子，就像制造一部手机，你可以选择从屏幕到芯片全部自己做，这样可以保证每个细节都符合自己的标准，而且在数据安全和管理上都具有控制权。
在DeepSeek领域也是如此。
全栈自研意味着不仅硬件是自己做的，连软件和操作系统都是自己开发的，这样一来，数据安全问题就更加可控，而且系统优化也能直接按照需求来调整。
比如，中国石油和中国移动的合作中，就提到了全栈自研。
DeepSeek在英伟达的显卡上训练出来，虽然性能强劲，但英伟达显卡算不上“自研”。
相比之下，利用华为昇腾算力卡进行部署，并结合国产操作系统和开发工具，则完全实现了全栈自研的目标。
中科曙光在AI领域的全栈自研进展说到全栈自研，不得不提到中科曙光，他们在AI领域已经走得很远。
2024年，虽然年报显示营收有所下滑，这里面有全球经济下行压力加大等多种原因，但这并未妨碍中科曙光在全栈自研方向上的进展。
AI硬件方面，中科曙光持续迭代开发浸没式液体相变冷却刀片系统和人工智能工作站，并加快导入国产核心零部件，形成全国产整机解决方案。
这些系统不仅性能强大，而且在节能方面也有显著优势，比如液冷存储产品将存储系统PUE值降至1.2以下，节能效果显著。
在软件方面，中科曙光研发了AI技术软件栈DAS平台，提升AI全栈优化能力。
该平台提供多层次计算服务，助力AI应用的迁移、开发及迭代。
另外，发布的DeepAI深算智能引擎，实现了端到端全栈AI加速套件，助力各行业AI应用开发和落地。
此外，中科曙光还发布了全国产DeepSeek大模型超融合一体机，采用国产X86 CPU和GPGPU加速卡，支持信创要求的全精度、半精度混合训练与推理。
在政务领域，通过曙光人工智能基础软件系统实现自动化监控与数据采集，提高政府服务质量和响应速度。
在矿山开采领域，DAS应用于岩石检测，优化模型，提高数据处理效率和检测准确性。
读到这里，可能你对全栈自研还有些模糊。
无论是在AI硬件、软件还是整体解决方案，中科曙光都是通过全栈自研来确保系统的自主、安全和优化。
这不仅仅是技术上的提升，更是对未来科技发展的一个重要布局。
最终，文章传达出一种思考：科技的进步不仅仅是技术层面的提高，更是对数据安全、系统优化的一种追求。
全栈自研的道路虽然门槛高，但它带来的自主权和高效能，是不可替代的。
通过一个具体的企业实例，我们看到了全栈自研的真实面貌和实用价值，未来的科技发展，或许就像中科曙光那样，需要更多的自研和自主。
对于每一个致力于科技创新的企业来说，全栈自研绝对不是一个简单的选择，而是值得追求的目标。
