國運級DeepSeek迎來全民級落地，誰將成為端側王炸？

陳慶春/文

曾經一路保持穩健成長、不溫不火的硬件企業，終于等到了引爆點。

從1月1日至今，不到兩個月的時間，聯想集團股價已多次沖破歷史新高。有著相似經歷的還有，小米集團、TCL電子、比亞迪、浪潮信息等一線硬件企業。

2月20日，聯想集團發布FY24/25 Q3財報（2024年9-12月），營收1351億人民幣，同比提升20%；凈利潤49.8億人民幣，同比提升106%。

2月21日聯想集團股票狂飆

但市場更在意的是，聯想集團當天宣布，將率先在AI PC、AI手機、AI平板端側部署DeepSeek。聯想成為首家在端側部署DeepSeek的硬件廠家。這意味著用戶拿到聯想電腦，無需聯網即可在本地使用DeepSeek。如果聯網，還可以使用云端的DeepSeek和豆包大模型，因此也是首個實現端云混合大模型調用的硬件廠家。這得益于聯想集團2年前提出的混合式AI技術架構。

聯想集團董事長、CEO楊元慶這樣說：“具有更高效率和更低成本的人工智能技術加速了個人智能，尤其是加速端側智能、邊緣側智能的成熟進程，也促進并加速了人工智能在企業的部署和客制化應用，這與聯想很早就確立的混合式人工智能的愿景是一致的。”

財報業績代表對過去的總結，而接入DeepSeek是對未來的預期。在多家機構的分析研報中，聯想集團與小米、比亞迪、中芯國際、阿里巴巴、騰訊、美團，并列為“中國科技股七巨頭”，以對標美國科技股七雄（蘋果、英偉達等）。

最先提出“中國科技股七巨頭”的華泰證券認為，DeepSeek的突破性成果打破了過去兩年美國在前沿大模型的主導地位，有望顯著降低中國企業發展大模型的硬件門檻，推動包括算力芯片、云服務、端側智能和2B/2C應用在內的中國科技產業鏈進入新一輪創新周期，成就七巨頭的誕生。

其中，在端側智能領域，過去兩年聯想集團在AI PC、AI 服務器等AI產品上的積累，在DeepSeek涌現的那一刻，被點燃、催化了。因此在七巨頭中，一度被低估的全球PC老大，聯想集團成為多家投資機構增持、建倉的中國科技股。

量變引發質變，但凡在AI上投入兩年以上的硬件企業幾乎都有著相似的感受。也正是因為過去數年的積累，DeepSeek以“非對稱超越”的優勢，帶來硬件價值的重估，比其他任何行業，更具有無可爭議的確定性。

DeepSeek“非對稱超越”

帶來硬件價值重估

1月22日，DeepSeek發布R1大模型的當天，聯想集團副總裁、中國區戰略及業務拓展副總裁阿木第一個反應是，智能體升級到Level 3的瓶頸終于有解了。

過去近3年時間，阿木一直在規劃并督促團隊完成AI PC的研發、發布與迭代。但因為受困于硬件本地部署大模型的參數限制，始終無法突破AI PC自身的智能等級。

根據聯想集團的設計，AI PC的智能體共有5個等級（也就是自身硬件的智能等級），其中L3是關鍵等級，達到L3便意味著，AI PC通過智能體的交互，可以實現AI主動式服務，而L1和L2僅能完成基礎的AI功能。

較低的智能等級，令AI PC的銷量雖有突破，但始終無法快速增量。DeepSeek-R1大模型發布后，在很短時間內，各機構便紛紛上調了AI PC、AI手機、智能眼鏡的市場銷量預期。

?AIPC：Canalys上調2025年出貨預期至1億臺，原預測約8000萬臺。

?AI手機：IDC將2025年中國AI手機出貨量預測從9600萬臺上調至1.25億臺。

?智能眼鏡：WellsennXR將2025年全球出貨預期從400萬副上調至550萬副。

為什么會有如此大的轉變？

DeepSeek這次帶來的是一次“非對稱超越”，并沒有按照AI常規堆算力的方式來提升大模型性能，而是用創新的架構以及算法，通過PTX語言優化讓系統和模型釋放底層硬件性能，大大削弱了對先進算力的依賴。

上海人工智能研究院數字經濟研究中心資深咨詢顧問于清揚曾表示，DeepSeek將模型的無效訓練降低60%，對并行計算的需求較傳統架構降低40%，使國產芯片在特定計算任務中的能效比可達英偉達GPU的75%。他認為，未來或將大幅降低國內企業對進口芯片的依賴。

DeepSeek不僅是技術性能的超越，更在于其顛覆性的經濟性。在模型訓練上，其單位成本僅為行業平均水平的1/5，且推理能耗降低70%。整體訓練成本僅是OpenAI的1/8，真正創造了“低成本+高性能”。

而且，不只是訓練大模型所需的算力下降，更體現在大模型具體使用場景中的算力下降。聯想官網負責人郭勇告訴我，他們接入DeepSeek-R1滿血版之后，根據實際使用的結果，與之前接入的大模型相比，算力需求減少了50%。

更關鍵的，也是最核心的是，DeepSeek的大模型性能，與全球最高水平的chatGPT幾乎比肩而立。甚至有優于chatGPT的地方是，DeepSeek創新的蒸餾技術，可令大模型在參數變小的同時依然保持較高水平的性能，且開源。DeepSeek最小參數的模型DeepSeek-R1-1.5B，可直接部署在智能眼鏡里。

這一特點真正打開了硬件智能水平的天窗，具有極強烈的“破題效應”。

過去受制于模型體積、算力消耗和隱私安全三大瓶頸，AI硬件往往陷入“高性能必須高功耗”、“強智能必須強聯網”的困境。這些困境在DeepSeek的出現后，便可迎刃而解。

正如阿木所言，DeepSeek的接入可使AI PC智能體等級完成從L1、L2到L3的飛躍性突破。另據業內實測，在終端部署DeepSeek，對顯存和計算量的占用幾乎是原來的十分之一左右。

DeepSeek正在重構硬件產品的產品價值和商業邏輯：

1、用戶獲得的產品價值大大提升。對用戶來說，大模型部署在端側本地，肯定更安全。而大模型基于本地數據的訓練推理，給出的答案，更有針對性、更個性化、更了解用戶。當然也更省錢，至少不用再去付費訂閱云端大模型了。同等的智能等級，硬件購買成本也在不斷降低。

2、廠家擁有更大的發揮空間。對硬件廠家來說，以前受制于芯片、內存、軟件系統的進步速度，而DeepSeek的出現無疑拓展了硬件品牌的溢價維度。未來，硬件廠家適配大模型的能力，將成為其另一核心競爭力。硬件廠家還可以根據終端智能體等級，區格產品的高中低端。

3、產業鏈整體升級。DeepSeek的出現雖然減少了對算力的依賴，但依然遵循性能與算力之間的正比例增長關系。用戶對高智能的需求，必將帶動產業鏈向大容量顯存，高帶寬內存，先進散熱材料和電磁屏蔽材料的大幅升級。此外，小參數大模型在端側的部署，會激活更多的場景應用，帶來越來越多的小硬件創新產品，硬件產業鏈寬度得以擴展。

過去人們習慣于將硬件產品比喻成“盒子”，把硬件廠家比喻成缺少含金量的“組裝廠”、“賣盒子的”，如今都因DeepSeek的到來，被重新定義、重新估值了。

智能硬件入口價值已打開

AI PC仍是首選

硬件成為大模型最直接的入口，便是對硬件價值最大的重估。

大模型摸不著、看不見，就是一堆代碼。它也不會為windows、Linux系統或任何一款芯片、一個硬件，做專門代碼設計。大模型發揮價值，必須依托互聯網云端部署或硬件廠家本地部署，變成一個可用的界面。也就是說，大模型需要一個入口。

云端部署的好處是，只要你正常付費，一般不會存在“服務器繁忙”這樣的算力焦慮。但壞處是，聯網搜索的數據不具有個性化特點，如果想要個性化，你需要將本地文件上傳到云端，這對安全要求高的用戶來說便是一道難以逾越的坎。

硬件本地部署的好處是，無需在意有沒有聯網和網絡信號的強弱，全部基于你本地文件推理獲得的結果，AI會越來越懂你的專屬需求，安全個性，具有極強的“私有性”。并且無需為云端訂閱付費，硬件產品是你唯一的沉沒成本。但壞處是，大模型的能力依賴于硬件本地的算力，如果你希望大模型更聰明，可能就需要花更多的錢去購買更大算力的硬件產品。

DeepSeek的出現，在一定程度上減少了硬件的算力焦慮和性能焦慮。正如上文所述，DeepSeek可小參數部署，這就讓硬件的使用場景越來越寬泛，小到眼鏡、玩具，將來甚至每一個生活場景都會有一個相應的創新硬件產品，因此其使用范圍可能遠大于，“無處不在”卻又想要逃避的公開網絡。

未來，我們擁有的每一個硬件都將是一個大模型。智能硬件的入口價值已經被徹底打開了。當然，最先受惠的依然還是AI PC，原因有二：

第一，大模型依然遵循規模縮放定律（Scaling Law），算力越大，性能越強。從可攜帶的智能硬件中，AI PC目前依然是算力最大的產品了。如聯想新一代 Legion Pro 系列（拯救者）游戲筆記本，已經搭載了Blackwell 架構的英偉達 RTX 5090 顯卡，這意味著在AI PC端側可以部署至少70B參數的DeepSeek-R1推理大模型，可完全支持學術研究等高度復雜的AI生成任務。

個人自行部署DeepSeek大模型所需硬件配置

（來源：程序員曉凡）

第二，大模型廠商主研的能力，大多聚焦于STEM（科學、技術、工程、數學）四大領域，偏重生產力的提升。主要應用場景是創作、教育、醫療、金融、學術研究，這些均是AI PC的主力使用場景。相較于智能眼鏡和手機來說，AI PC與大模型有著天然的匹配效應。

聯想AI PC便針對辦公、教育等高頻場景，定制功能，如會議紀要智能總結、學習資料自動歸納、跨平臺內容創作等。在中國，圍繞AI 建設的天禧生態，已接入超1700款AI應用，涵蓋醫療、法律、教育等多個專業領域。

正因熟悉大模型能力、并提前布局AI PC，聯想集團個人電腦業務獲得了更進一步的發展，其全球市場份額達24.3%，領先第二名近5個百分點。在中國，聯想集團推動AI PC銷量在整個PC市場中的占比達15%，提前達成預期。

阿木預測，用過AI PC的用戶很難再回去用普通PC，就像5G出來后，用戶就很少會選擇一個沒有5G的手機。他認為，如果1年前的AI PC讓PC市場實現了突破性增長，那么DeepSeek的出現將引爆這一市場。

AI PC及智能硬件，進入新周期。

誰將贏得新周期？

AI大模型，或稱之為生成式AI（GenAI），帶來的是生產力范式變革。這個變革的節點，顯然就由DeepSeek開始，推動經濟及社會發展進入新周期。在這個新周期里，硬件產品市場即將再次洗牌，廠家或將面臨座次的重新排序。

機遇與挑戰，并存。

對于硬件廠家來說，既要做好硬件本身，又要能夠完成與大模型的完美適配。DeepSeek的開源特性，為硬件廠家節省了訓練大模型的研發成本，但也拉高了智能硬件的進入門檻。

首先，基于硬件部署大模型，并不像下載一個軟件那么簡單。它需要與CPU、GPU、NPU、內存、散熱器件等等做好適配、聯調，并且要控制好大模型的算力消耗，不能什么提問都需要消耗大量的算力。而且，硬件廠家要基于大模型特點，進一步降低對硬件本身的要求，為用戶創造最經濟的硬件成本。

阿木稱，如果一個廠家以前從沒做過應用商店，沒有做過軟件適配，就很難做好大模型適配。個人用戶可以通過Ollama等軟件完成端側部署大模型，但有可能造成吃算力、卡頓、藍屏等極度不穩定的現象。

其次，與其他軟件不同，大模型是沒有交互界面的，硬件廠家需要為其建立一個智能體。這個智能體可以調用大模型的能力，理解用戶的提問意圖，規劃計算路徑，然后生成高智商的結果。

更大的挑戰是，這個智能體面對的肯定不止一個大模型。經過這幾年的發展，一個逐漸清晰的趨勢是，各家大模型的能力并不會固定在一個水平線上，經常是你方唱罷我登場。

所以，對于硬件廠家來說，不可能綁定一個大模型，而是要適配多個大模型，構建混合式AI的能力。這個能力就必須體現在硬件廠家自建的智能體上。以聯想AI PC的小天智能體為例，小天既可以調用本地部署的DeepSeek R1蒸餾大模型，也可以通過云端調用DeepSeek R1滿血版大模型和豆包大模型。

而支撐AIPC智能體體驗的又是“天禧AS”（Agent System，智能體系統），這套系統除了個人智能體小天之外，還包括一整套智能體運行平臺來保障，包括終端和個人云一體化部署的個人知識庫、智能體網絡、跨設備互聯、大模型調度、異構算力下的推理加速、隱私計算與數據保護這六個模塊。所以，混合式AI構建的不僅是看得見的智能體，還有驅動智能體體驗的整個系統化開發和多終端快速部署能力。

最后，硬件廠家給用戶交付的是一個完整的AI PC產品，用戶得到的是軟硬適配后的完整體驗。當然也包括產品本身的形態及外觀創新，而不僅僅是大模型的能力體現。這將是硬件廠家贏得市場的最后考量。

無論是軟硬適配、智能體還是完整體驗交付，都不是即刻擁有的能力，需要硬件廠家提前布局。以聯想集團為例，早在2年前便提出了混合式AI的技術架構理念，也是2年前就發布了AI PC產品，研發了智能體。而且聯想提出的混合式AI，不僅適用于智能硬件的個體智能，也適用于企業智能，為企業部署大模型能力以及混合調用大模型能力的企業智能體。

當DeepSeek引爆硬件制造時，像聯想集團這樣提前布局混合式AI的廠家，便理所當然地吃到了第一波大模型紅利。與聯想類似的制造企業，還有蘋果、小米等，他們某種意義上也是混合式AI的踐行者，只不過并沒有像聯想集團這樣，從一開始就旗幟鮮明地堅持混合式AI。

當然，市場也給新進入者創造了贏的機會。正如上文所述，創新者可以通過場景創新制造新的智能硬件。而在過往的產品發展歷史中，一種新硬件顛覆舊市場的例子也比比皆是，最為津津樂道的就是數碼相機和智能手機。在AI的新周期里，相信還會有這樣的產品出現。

大模型升級速度極快，對于老牌硬件制造企業來說，一定要具備混合式AI的模型切換能力；而對于新晉硬件創業者來說，則要快速適應大模型能力，找到能打開利基市場的創新硬件產品。

DeepSeek的出現，刻畫了聯想集團在內的中國科技股七巨頭更清晰的輪廓，讓硬件廠家獲得了難得一遇的引爆點，但也帶來了超出以往經驗的競爭難度。這依然是一場長期主義者的較量。