在数字经济加速渗透的今天，成长型企业正处于业务扩张的关键期：用户量从 thousands 向 millions 跃迁，数据量以 TB 级增长，新业务场景（如在线交易、客户管理、数据分析）不断涌现。然而，支撑这些业务的 IT 基础设施，却常常成为“绊脚石”——硬件采购像“猜大小”，部署流程如“走迷宫”，运维工作似“无底洞”。这“硬件、部署、运维”三大难题，不仅消耗着企业的资金与人力，更拖慢了业务创新的脚步。 一、硬件之困：“买多浪费、买少不够”的资源博弈 对成长型企业而言，硬件采购是第一道难关。传统 IT 架构下，企业需独立采购服务器、存储设备、网络交换机等硬件，而业务增长的“不确定性”让硬件选型陷入两难： 资源错配 是最常见的问题。比如电商企业在“618”“双11”前需扩容服务器应对流量高峰，但高峰过后，80%的资源可能处于闲置状态；反之，若为控制成本选择低配硬件，一旦业务突发增长（如爆款产品走红），系统卡顿、宕机风险陡增。这种“要么浪费、要么不足”的困境，本质是硬件资源与业务需求的“刚性绑定”——硬件一旦采购，配置和容量便固定，难以随业务波动灵活调整。 更隐蔽的成本来自硬件生命周期管理 。服务器、存储等设备的平均生命周期约 3-5 年，期间业务可能经历多次迭代：从“单一应用”到“多业务并行”，从“本地部署”到“混合云架构”。此时，旧硬件的性能可能无法支撑新业务需求，而更换硬件时，不仅要投入新设备成本，原有的软件许可（如操作系统、数据库许可）往往与旧硬件绑定，更换即失效，相当于“为硬件买单两次”。 二、部署之繁：“步步踩坑”的系统搭建马拉松 硬件到位后，部署环节的复杂度常让企业“望而却步”。传统 IT 部署需经历“硬件上架→固件配置→系统安装→网络调试→应用部署”等十余步流程，每一步都可能成为“卡点”： l 硬件配置门槛高 ：服务器的 RAID 阵列配置、BIOS 参数调优、网络 VLAN 划分等，需要专业运维人员操作，而成长型企业往往缺乏专职团队，依赖第三方服务又会拉长周期。 l 软件兼容性难题 ：不同品牌硬件、操作系统、中间件（如 Tomcat、MySQL）之间可能存在兼容性问题。例如，某制造企业曾因服务器网卡驱动与操作系统版本不匹配，导致部署延迟 3 天，错过客户交付窗口期。 l 人工操作易出错 ：手动配置 IP 地址、权限策略时，一个数字输错就可能导致整个系统无法联网；应用部署时，环境变量漏配、依赖包缺失，都会引发“上线即崩”的尴尬。 对成长型企业而言，部署周期每延长一天，就意味着业务上线时间晚一天，市场机会可能被竞争对手抢占。 三、运维之重：“救火队员”模式下的业务风险 系统上线后，运维工作才真正进入“深水区”。传统 IT 架构中，硬件、网络、存储、应用分属不同管理界面，运维人员需在多个系统间切换，效率低下；而成长型企业普遍面临“一人多岗”的现状，运维人员往往身兼数职，最终陷入“哪里着火救哪里”的被动局面： 展开全文 l 故障排查难 ：当业务系统卡顿，可能是服务器 CPU 过载，也可能是存储 IO 瓶颈，或是网络带宽不足。传统架构缺乏统一监控平台，运维人员需逐一登录设备检查，耗时 2-4 小时才能定位问题，期间业务可能已遭受损失。 l 数据安全压力大 ：硬件故障、勒索病毒、误操作都可能导致数据丢失。成长型企业若未建立完善的备份容灾机制，一次硬盘损坏就可能让核心业务数据（如客户信息、交易记录）永久丢失，恢复成本极高。 l 系统升级繁琐 ：随着业务发展，操作系统补丁更新、数据库版本升级、应用性能优化等工作必不可少。但传统架构中，升级需停机操作，而成长型企业业务往往 7×24 小时运行，停机即意味着收入损失。 从“被动应对”到“主动掌控”：超融合如何破解“三难”？ 面对硬件、部署、运维的层层压力，成长型企业需要一种“化繁为简”的 IT 基础设施方案——既能适配业务的灵活变化，又能降低成本与管理难度。此时，超融合基础设施（HCI） 逐渐成为破局的关键。 超融合的核心逻辑，是将计算、存储、网络资源整合到标准化服务器中，通过软件定义技术实现资源的统一管理与弹性调度。简单说，传统架构中“服务器、存储、网络各司其职”，而超融合将它们“打包”成一个整体，像“乐高积木”一样按需拼接——业务需要更多计算资源，就增加计算节点；需要更大存储容量，就扩容存储节点，无需单独采购专用设备。 这种架构天然契合成长型企业的需求：硬件层面，资源池化避免了“闲置浪费”；部署层面，自动化工具简化了配置流程；运维层面，统一平台降低了管理复杂度。但并非所有超融合方案都能真正“减负”，企业在选择时，还需关注两个核心痛点：成本透明度 与硬件灵活性 。 青云云易捷：让 IT 资源“用多少付多少，换硬件不浪费” 作为青云科技针对成长型企业推出的超融合产品，青云云易捷（QingCloud HCI CloudExpress）正是从“成本可控”与“硬件灵活”两大核心出发，为企业 IT 基础设施“松绑”。 物理 CPU 透明计费，成本与业务需求精准匹配 传统超融合方案常采用“按节点收费”模式，即企业需为每个服务器节点支付固定许可费用，无论该节点实际使用多少 CPU 资源。而云易捷创新采用“物理 CPU 透明计费”——企业仅需按实际使用的物理 CPU 数量付费，资源利用率与成本直接挂钩。例如，某 SaaS 企业业务存在“白天高峰、夜间低谷”的规律：白天需调用 20 个物理 CPU 支撑客户访问，夜间仅需 10 个 CPU 处理数据备份。采用云易捷后，企业可动态调整 CPU 资源分配，低谷时关闭部分 CPU 许可，仅支付 10 个 CPU 的费用；高峰时再启用剩余许可，按 20 个 CPU 付费。这种“用多少付多少”的模式，让 IT 成本真正随业务波动而弹性变化，避免了“为闲置资源买单”的浪费。 许可不绑定特定硬件，硬件升级“零成本迁移” 硬件生命周期与业务迭代不同步，是成长型企业的另一大痛点——当旧服务器性能不足需更换时，传统软件许可往往与硬件绑定，更换即失效，相当于“买新硬件的同时，还要重新购买许可”。云易捷彻底打破了这一限制：软件许可与硬件完全解耦 。企业可根据业务需求随时更换或升级服务器硬件（如从 2U 服务器换为 4U 服务器，或从 Intel CPU 换为 AMD CPU），原有的云易捷许可依然有效，无需额外付费。这意味着，硬件升级时，企业只需承担硬件本身的成本，避免了“许可重复采购”的隐性支出，真正实现“硬件迭代自由”。 此外，云易捷基于青云科技多年的超融合技术积累，还将部署与运维难度大幅降低：通过预集成的部署工具，企业可在 1 小时内完成从硬件上架到系统可用的全流程；统一管理平台则整合了资源监控、故障告警、数据备份等功能，运维人员无需切换多个系统，即可一站式完成日常管理，从“救火队员”转变为“业务支持者”。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多