一体机是DeepSeek实现高效交付的理想选择吗？
绝非如此，一体机恰恰是限制DeepSeek突破推理能力瓶颈的关键障碍！
为什么这么说？
只因DeepSeek这个模型有点特殊，它是个高稀疏度的MoE模型。
MoE这种混合专家模型，设计的初衷是通过“激活来达到减少计算量、提一堆专家中的少量专家”升推理效率的目标。
举个例子，MOE模型好比是一个超级大饭店的厨，这个后厨里有几百个大厨，每个大厨擅长不同菜系川菜厨子、鲁菜厨子、湘菜厨子......
这些厨子就相当于不同领域的专家。
其中有个人是厨师长，厨师长不负责炒菜，他清楚地知道每个厨师擅长做什么菜。
这个厨师长就是MOE模型中的门控网络。
每次顾客点菜的时候，厨师长(门控网络)会根据顾客点菜的需求以及自己对厨师能力的了解，安排擅长做这些菜的厨子炒菜。
这样，酒店的后厨就不必为每位厨师安排灶眼，只需少量灶眼(比如8个)，供那些需要上岗炒菜(被激活)的厨师使用就可以了。
这就相当于MoE的原理：只激活少量专家，从而大幅降低计算量。
是不是看起来很不错，但是有一点很重要：不参与炒菜的厨子们虽然不占用灶眼，但是还是要挤在后厨随时等待召唤。
换句话说，在混合专家（MoE）模型中，那些未被选中的专家模块尽管不参与实际计算，但其模型参数仍需存储在显存或内存中，这会导致显著的存储资源占用，并增加系统调度的复杂度。
回过头来，我们再来看DeepSeek-R1/V3，是稀疏度极高的MoE模型（总参数量6710亿，激活量370亿）。
按照DeepSeek官方的最新披露，模型每层256个专家，只有8个被激活（V3的Transformer 层数设置为 61 层）。
好比你的饭店有60多个后厨房间，每个屋里放256个厨师，同时只有8个厨师干活，其他待命。
你想想，恐怕只有新东方厨师专修学院才这么干吧。
这就意味着，你需要配置超高的一体机（大显存、大内存），才能够运行满血版DeepSeek。
事实证明，目前的状况也的确如此，市面上的“真·满血DeepSeek一体机”价格都是100万起，甚至要大几百万。
把MoE模型硬塞进一体机的反逻辑之处在于↓
我砸重金购置了一群轮流摸鱼的专家，就图他们能省点计算开销。
可这套一体机部署的算力是我真金白银买断的，按道理不是应该让所有专家火力全开，把算力榨干用尽才对吗？
我的显存/内存/硬盘全被6710亿参数占得满满当当，结果实际干活的才370亿参数...
所以说，我们的结论很明确：
一体机根本就是伺候DeepSeek这类MoE模型的最烂方案，它更适合伺候那些非MoE的全参数激活模型。
不信你们去扒DeepSeek官方在知乎公布的推理优化架构，白纸黑字写着——要实现"更高吞吐、更低延迟"，关键就得靠「跨节点专家并行」。
你一体机就孤零零一个节点、可怜巴巴8张卡，刚够把专家们塞进去，还搞什么并行？歇着吧！
按照DeepSeek给出的官方参考推理架构（专家并行、数据并行、PD分离）：
Prefill阶段：部署单元4节点（32张H800），32路专家并行和数据并行。
Decode阶段：部署单元18节点（144张H800），144路专家并行和数据并行。
这就意味着，一个22节点的集群（176张卡），才能发挥出最优的推理吞吐和延迟。（让每个专家获得足够的输入，都忙活起来，而不是“占着茅坑不拉屎”）
正因为这种采用这种大规模并行架构，DeepSeek官方给出的单服务器平均推理性能才高得离谱(输入: 73.7k tokens/s，输出：14.8k tokens/s)
而一体机厂商们给出的性能，输出+输入的总和最多也不过4k tokens/s。
当然，我们并不是要否定大模型一体机，只是一体机不适合部署MoE模型，让它跑个稠密模型，不需要大规模并行的，还是很好的。
眼下DeepSeek一体机满天飞，更多的还是满足客户的情绪价值：本地化、开箱即用、专属性……
尤其在数据隐私方面，一体机有着无与伦比的优势，不只是合规，更能切实有效的保护数据不出域。
比如，很多通过API、WEB或APP提供DeepSeek服务的供应商，在他们的用户协议里可能赫然写着“…我们可能会将服务所收集的输入及对应输出，用于本协议下服务的优化…”。
对于绝大多数行业用户而言，这种方案显然难以采纳，因此私有化部署必然是标配需求，这也解释了为何当前DeepSeek一体机如此畅销（尽管实际表现平平）。
事实上，不少企业在近两年已自主储备了计算资源，现在借鉴DeepSeek的分布式架构进行部署，应该能取得理想成效。
至于顶配版的DeepSeek一体机，建议企业根据资金情况量力而行：
其一，精简版占用资源少、运行流畅，虽然精度略逊但完全适合初期探索；
其二，近期各类新算法持续涌现，不妨体验非混合专家系统的轻量级新方案；
其三，预计很快就会有新一代DeepSeek面世，届时再升级更为明智。
AI大模型的未来充满无限可能，而我们的征程，其实才刚刚开始。
