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中國AI圈最能炒作的那批人,大概就是賣一體機(jī)的了

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中國 AI 圈,有屬于自己的 “ 保健品 ”:它吃不死人、但也基本沒有太大用、市場規(guī)模還不小。

它的名字,是“ 一體機(jī) ”。

OpenClaw( 龍蝦 )爆火之后,狂歡的除了各個云服務(wù)廠商和各個大廠做的某某Claw,還有一群玩家馬上就聞著味兒上來了。

他們就是“ 一體機(jī) ” 廠商,他們光速推出了產(chǎn)品并且馬上在短視頻平臺進(jìn)行投放推廣,推出產(chǎn)品的速度甚至比一些大廠推出各種 XX Claw 還快。



從這個上線速度你就能明白,這是一個不簡單的市場。

簡單來講,一體機(jī)就是一個配好硬件與軟件的、能跑相關(guān)模型的一體化服務(wù)器,面向的客戶主要是對數(shù)據(jù)安全、合規(guī)有非常高需求的、只在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下運(yùn)行設(shè)備的單位。

實際上,一體機(jī)在中國 AI 行業(yè)中是一個有趣的產(chǎn)物,它或許有用,但大概率沒用,賣得不便宜,但你買了也沒有壞處。

而這一整場一體機(jī)浪潮,要從去年 DeepSeek 的爆火說起,彼時,圍繞 DeepSeek 大模型的一體機(jī)市場經(jīng)歷了魔幻般的發(fā)展曲線。

比如去年二月,有企業(yè)當(dāng)月賣出三千余臺 DeepSeek 一體機(jī),合同價值數(shù)億。那三個月內(nèi),整個市場情緒樂觀,有分析機(jī)構(gòu)甚至預(yù)測,到 2027 年這個市場的規(guī)模將超 5000 億。

但隨后市場迅速開啟內(nèi)卷模式,滿血版( 671B 參數(shù)量、FP8 精度 )DeepSeek 一體機(jī)原本需要百萬級價格,很快在上半年被打到十萬級,甚至比原本 32B、70B 的版本還便宜一半以上。而據(jù)雷峰網(wǎng)報道,到七月份,市面上 DeepSeek 一體機(jī)招標(biāo)預(yù)算規(guī)模從上千萬一路縮減至數(shù)十萬。

如今,你還能在一些電商平臺上搜到不少標(biāo)價數(shù)萬的 DeepSeek 一體機(jī),有銷量數(shù)據(jù)的一般在幾十到一百多萬,有些已經(jīng)加上了 “ 支持部署 OpenClaw ” 的廣告語。

部署 DeepSeek 底座的 OpenClaw 一體機(jī)價格按模型參數(shù)量分布在數(shù)萬到數(shù)十萬之間,也支持 Qwen、Kimi 等模型。

那么,我們能從 DeepSeek 一體機(jī)這場熱潮中獲取什么經(jīng)驗?新一波龍蝦一體機(jī)市場會帶來新局面,還是重蹈覆轍?

在曾親身參與 DeepSeek 一體機(jī)市場,著有《 知識增強(qiáng)大模型 》、《 知識圖譜:認(rèn)知智能理論與實戰(zhàn) 》、《 知識增強(qiáng) LLM 型應(yīng)用程式實戰(zhàn) 》和《 Reliable Large Models with Knowledge Augmentation 》的大模型專家王文廣看來,DeepSeek 一體機(jī)市場在去年完整經(jīng)歷了從 “ 概念爆發(fā) ” 到 “ 泡沫破裂 ” 的過程,“ 在 2025 年一季度,由于人們普遍的 ‘ 錯失恐懼癥 ’( FOMO )情緒,催生了 DeepSeek 一體機(jī)的虛假繁榮,結(jié)果才到下半年,就因交付災(zāi)難和實際效果慘淡,整個市場非常迅速地崩塌了?!?/p>

“ 由于一體機(jī)這種模式主打的就是一站式交付和簡易使用,所以DeepSeek 一體機(jī)的主力客戶一般是數(shù)字化基礎(chǔ)相對滯后的傳統(tǒng)國企、急于包裝 AI 概念的金融機(jī)構(gòu)、依托算力補(bǔ)貼資源發(fā)展的中小企業(yè)等。”

應(yīng)對信息化考核、在年報中增加 AI 概念、消耗即將到期的 IT 預(yù)算等,才是他們的主要目標(biāo),而非實際業(yè)務(wù)價值,投資回報率( ROI )在立項之初基本不在考量范圍內(nèi),大模型僅作為 ‘ 噱頭 ’,技術(shù)能力被邊緣化?!?/p>

銷量好壞的決定性因素也不是正常的供需關(guān)系,而是客情關(guān)系,“ 賣得好的供應(yīng)商主要是老牌系統(tǒng)集成商( SI )和傳統(tǒng)服務(wù)器硬件巨頭,他們一直都能穩(wěn)穩(wěn)待在采購名單里,供應(yīng)商還經(jīng)常將一體機(jī)與其他大型信息化項目強(qiáng)行捆綁銷售?!?/p>

反倒是很多試圖通過深度優(yōu)化和高質(zhì)量模型贏得市場的技術(shù)型初創(chuàng) AI 企業(yè),他們的一體機(jī)賣不出去,“ 政企客戶一般沒有評估模型真實能力的專業(yè)團(tuán)隊,招標(biāo)更看重 ‘ 注冊資本 ’、‘ 過往同等規(guī)模硬件交付案例 ’ 這些非技術(shù)指標(biāo),技術(shù)型企業(yè)在這些維度上是吃虧的。”

而從商業(yè)底層邏輯上看,沒有任何供應(yīng)商能賺取健康、可持續(xù)的商業(yè)利潤,“ 傳統(tǒng)硬件巨頭看似賣得多,但實際上虧損得厲害?!?/p>

“ 因為他們只懂硬件,缺乏模型底層能力。所以為了給客戶 ‘ 跑通業(yè)務(wù)場景 ’,需招聘高薪外包或投入大量人力進(jìn)行定制化開發(fā),結(jié)果這些高昂的人力成本反過來把硬件的利潤都吃掉了?!?/p>

AI 初創(chuàng)企業(yè)同樣深陷虧損,“ 因為他們兩頭受壓,在上游拿不到最便宜的芯片,下游又要和傳統(tǒng)巨頭打價格戰(zhàn)。”

技術(shù)早就不是護(hù)城河了,實際比的是誰更有錢墊項目,誰更能熬回款,誰的 PPT 更會講故事。

許多 DeepSeek 一體機(jī)在運(yùn)抵客戶機(jī)房后,要么無法通過驗收、交付,要么演示幾次后被閑置浪費(fèi)。

“ DeepSeek 模型采用復(fù)雜的混合專家( MoE )架構(gòu),而大多數(shù)一體機(jī)供應(yīng)商的底層推理框架存在嚴(yán)重路徑依賴,無法實現(xiàn)高效并行和專家路由調(diào)度,導(dǎo)致吞吐量極低、延遲極高、機(jī)器卡死、顯存溢出、輸出亂碼等問題頻發(fā),最后項目無限期延期或爛尾。”

“ 大部分客戶的數(shù)字化是非常不足的,企業(yè)內(nèi)部缺乏結(jié)構(gòu)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)作為檢索增強(qiáng)生成( RAG )或微調(diào)( SFT )的語料。”

甚至很多業(yè)務(wù)人員也沒有提示詞工程的能力,經(jīng)常出現(xiàn)面對空白的對話框無從下手的尷尬局面,嘗試幾次后就喪失了耐心。最后,這些設(shè)備基本都是有視察時才啟動,平時是閑置的。

DeepSeek 一體機(jī)的實際落地,被局限在了企業(yè)內(nèi)部政策問答庫( RAG )、公文草擬輔助、簡單會議紀(jì)要生成等場景,“ 這些基本都是比較邊緣的場景,出點問題也沒那么要緊,容錯率極高?!?/p>

除了模型本身,要讓 DeepSeek 一體機(jī)在實踐中真正發(fā)揮作用,還需要滿足大量條件,“ 首先,數(shù)據(jù)這塊得打好基礎(chǔ),數(shù)據(jù)要實時、準(zhǔn)確,還得統(tǒng)一到一個數(shù)據(jù)湖或者數(shù)據(jù)倉庫里,不能各搞各的;其次,數(shù)字化程度高,流程要跑得通,AI 的輸出得能直接進(jìn)下游系統(tǒng)自動流轉(zhuǎn),而不是還要打印出來簽字、靠人手傳來傳去;然后,團(tuán)隊也要跟得上,既要懂核心業(yè)務(wù),也要會用 AI,掌握高階提示詞技術(shù),甚至能寫點 Python、做數(shù)據(jù)分析;最后,模型要持續(xù)維護(hù),不是上線就完事了,還得一直盯著,比如控制幻覺、定期微調(diào)、持續(xù)優(yōu)化,也就是 LLMOps 這套東西。”

但 DeepSeek 技術(shù)維護(hù)的門檻高,相關(guān)人才動輒上百萬年薪,并且過去一年大模型能力排序的更新頻率極高,年初還是封神級別的 GPT-4o、o3 等,到現(xiàn)在甚至再無人提起,DeepSeek 一體機(jī)也就在這個技術(shù)背景下迅速貶值,“ 一體機(jī)是軟硬件高度耦合、參數(shù)鎖死的物理形態(tài),其顯存帶寬、算力、互聯(lián)架構(gòu)在出廠時已被固定。短短半年后,開源社區(qū)可能發(fā)布參數(shù)量翻倍、需要全新并行策略的新模型。”

“ 所以,一體機(jī)不僅無法持續(xù)帶來價值,反而成為最惡劣的 ‘ 技術(shù)負(fù)債 ’?!?/strong>

在 OpenClaw 爆火,龍蝦一體機(jī)快速衍生的 2026 年,王文廣認(rèn)為,DeepSeek 一體機(jī)市場經(jīng)歷的歷史主線,在龍蝦一體機(jī)市場也會重演,“ 炒作、跟風(fēng)、交付翻車、最后大量閑置,這一套還會原封不動再來一遍??蛻暨€是會因為焦慮盲目下單,最后落不了地。”

“ 但也會有很大的不同,主要是風(fēng)險方面。DeepSeek 一體機(jī)失敗時只是 ‘ 胡言亂語 ’( 輸出亂碼 ),而龍蝦一體機(jī)因被賦予執(zhí)行能力( 如操作代碼庫、控制物理設(shè)備 ),失敗時將導(dǎo)致 ‘ 胡作非為 ’,比如誤刪數(shù)據(jù)庫、將機(jī)密郵件錯發(fā)給競爭對手?!?/p>

“ 所以,它可能不會 ‘ 安靜地 ’ 吃灰,而更可能在造成重大業(yè)務(wù)災(zāi)難和安全事故后,被強(qiáng)行清退索賠?!?/strong>

也就是說,同樣是使用開源大模型,龍蝦一體機(jī)不僅任務(wù)難度更大,出錯后果也嚴(yán)重得多,“ 現(xiàn)在的開源大模型在復(fù)雜推理、多步驟任務(wù)拆解還有工具調(diào)用( Tool Use )這塊,準(zhǔn)確率其實還不夠支撐大規(guī)模工業(yè)化應(yīng)用。經(jīng)常做到第三四步就開始繞圈子,甚至死循環(huán),或者一調(diào)用 API 就格式崩掉。說白了,很難滿足企業(yè)那種 ‘ 必須穩(wěn)定、100% 不能出錯 ’ 的硬要求?!?/p>

從知危當(dāng)前交流的結(jié)果來看,即便是接入云端大模型的 OpenClaw 也還是更適合企業(yè)辦公場景,而不擅長涉及復(fù)雜工作流編排的場景,這恰恰是傳統(tǒng) SaaS 軟件的主要復(fù)雜性所在。

除此之外,這些應(yīng)用往往還存在復(fù)雜的權(quán)限體系和 API 限制,王文廣認(rèn)為,龍蝦一體機(jī)不可能真正地深度接入這些應(yīng)用的生態(tài),“非標(biāo)的企業(yè) IT 系統(tǒng),同時運(yùn)行著不同年代的 ERP、OA、各類 SaaS,大多沒有標(biāo)準(zhǔn) RESTful API,權(quán)限控制要求高。這會使得智能體陷入定制化泥潭,要‘深度介入工作流’,供應(yīng)商必須派出大量開發(fā)人員逆向破解舊系統(tǒng),手寫無數(shù)不穩(wěn)定腳本。客戶舊系統(tǒng)哪怕更新一個字段,執(zhí)行流就會瞬間崩潰。這種沒完沒了的定制化,最后肯定會把那些想推廣龍蝦一體機(jī)的公司拖垮?!?/p>

有不少人認(rèn)為,很多自動化任務(wù)其實可以通過類似 Claude Code 這樣的工具完成,OpenClaw 的最大優(yōu)勢其實是通過聊天界面發(fā)送指令,這也是 Peter Steinberger 最初開發(fā) OpenClaw 的動機(jī)。

“ Claude Code 是嵌在終端或?qū)I(yè)代碼編輯器里的,主要面向?qū)I(yè)開發(fā)者,擅長處理那種邏輯嚴(yán)密、結(jié)構(gòu)化很強(qiáng)的代碼任務(wù),而且是在可控環(huán)境里執(zhí)行,更像一個真正能進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境的效率工具?!?/p>

但對于企業(yè)級應(yīng)用,用模糊、充滿歧義、效率低下的自然語言控制復(fù)雜業(yè)務(wù),執(zhí)行風(fēng)險極高。例如 ‘ 幫我把昨天的銷售數(shù)據(jù)整理一下發(fā)給老板 ’,Agent 需猜測時區(qū)、數(shù)據(jù)表、郵箱地址,任何歧義都可能導(dǎo)致不可挽回的錯誤。此外,OpenClaw 與企業(yè)級要求的‘集中管控、權(quán)限分離、行為留痕可審計、責(zé)任邊界清晰’的 IT 治理邏輯并不相容?!?/p>

從 DeepSeek 一體機(jī)到龍蝦一體機(jī),現(xiàn)象背后的核心要素不是技術(shù)而是認(rèn)知。AI 不會因為被封裝進(jìn)一體機(jī)就自動創(chuàng)造價值,是否有價值取決于企業(yè)能否把不確定的智能嵌入確定的系統(tǒng)。

進(jìn)一步看,這種周期性泡沫的根源,還在于國內(nèi)市場長期以來對軟件價值的低估,以及對硬件形態(tài)的路徑依賴。廠商費(fèi)盡心思完善軟件服務(wù)無人感興趣,但降低芯片配置就能立馬使利潤翻倍。但真要拼硬件,中小企業(yè)不可能有優(yōu)勢。AI 技術(shù)的每一次風(fēng)口,不管是大模型、Agent 還是機(jī)器人,基本只能通過硬件作為載體或催化劑才能在國內(nèi)引起足夠的注意,DeepSeek、龍蝦以及各種人形機(jī)器人已經(jīng)示范了無數(shù)遍,但每一次人們都忽視了,真正的價值其實在軟件層。

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