随着DeepSeek开源影响力的日益扩大，云计算行业正经历一场前所未有的大模型竞赛变革。众多云服务提供商纷纷宣布接入DeepSeek模型，然而，服务品质却大相径庭，背后的关键在于云服务的基础设施和工程化能力。
企业在部署和使用AI模型时，面临诸多考量，包括性能与成本的平衡、私有数据的定制优化能力、数据与模型的安全性，以及复杂智能体调度的便捷性。亚马逊云科技凭借其云和AI领域的全栈式创新，不仅拥有云端本身的诸多优势，还提供了多样化的模型选择，以及一系列助力企业快速将模型应用于生产环境的重要工具。
作为首批适配并上线DeepSeek的云服务商，亚马逊云科技推出了多种部署方式，便于企业在熟悉的亚马逊云科技环境中轻松部署DeepSeek模型。用户可以在Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker Jumpstart中部署，或者通过Amazon Bedrock的自定义导入功能，以及Amazon EC2 Trn1实例部署DeepSeek-R1-Distill系列模型。
云端部署相较于本地部署，拥有更充足的算力资源和更高的灵活性。同时，云端能与成熟的分析、数据等基础服务无缝集成。亚马逊云科技作为云计算领域的先驱，近20年来在云端基础设施创新方面积累了深厚的技术基础，在提高算力利用率、加速模型开发等方面具有丰富经验。
在自研芯片领域，亚马逊云科技推出的基于Amazon Trainium2的EC2 Trn2实例，性价比相较于当时的GPU实例高出30%-40%。第二代UltraCluster网络架构支持超过20000个GPU协同工作，带宽达10Pb/s，延迟低于10ms，能将模型训练时间缩短至少15%。
亚马逊云科技还推出了新一代Amazon SageMaker，将快速SQL分析、PB级大数据处理、数据探索和集成、模型开发和训练以及生成式AI等功能整合到一个集成平台，为客户提供单一的数据和AI开发环境。用户可以在其中查找和访问组织中的所有数据，为各种数据用例选择最佳工具，并实现团队内不同角色的协作。
亚马逊云科技在提供多样化模型选择方面同样具有显著优势。基于“没有一种模型能适用于所有场景”的理念，亚马逊云科技在自研大模型的同时，也将来自不同企业和功能领先的模型汇聚到云中的“大模型货架”，供客户按需选择，以实现最具性价比的组合。
在实际构建生成式AI应用时，不同应用场景对性能、成本、响应速度、微调能力、知识库协调能力、多模态支持能力等技术指标的需求各不相同。例如，在需要快速响应的场景中，DeepSeek R1的深层思考模式可能就不太适用，因为其生成首个token的时间可能超过30秒，而Amazon Nova模型的响应则非常迅速，仅耗时数百毫秒。
在解决模型工程化难题方面，亚马逊云科技的Amazon Bedrock提供了全面的企业级AI工具，涵盖了模型从原型到企业化生产环境所需考虑的所有方面。例如，DeepSeek模型具有不同的参数量，从几十亿到6710亿不等。为了实现R1的完整部署并获得最佳的推理和响应，需要如Amazon EC2 P5e性能级别的硬件和配套便捷工具。
亚马逊云科技提供的实用工具可以帮助优化效果、延迟和成本，包括低延迟优化推理、模型蒸馏、提示词缓存等功能，大幅提升推理效率。其中，模型蒸馏功能可以将特定知识从大模型转移到更小、更高效的模型，运行速度最快可提高500%，成本降低75%。还有基于企业自有数据的定制优化功能，如模型微调、知识库功能等，支持从文档、图像、音频和视频中提取信息，并将其转换为结构化格式。
在负责任AI的安全和审查方面，Amazon Bedrock不断丰富其护栏功能，以简化企业实施负责任AI的投入。例如，加入自动推理检查功能，能够轻松识别事实性错误，提升生成回答的准确性。同时，Amazon Bedrock还提供多智能体功能，使客户能够轻松地构建和协调专业智能体来执行复杂的工作流程，通过为项目的特定步骤创建和分配专用智能体，获得更准确的结果并加速任务。
亚马逊云科技在云端部署的灵活可扩展性、多样化模型选择以及实用工具的提供，是对当前AI应用发展趋势的有力回应。通过这些优势，亚马逊云科技正在助力企业更快更好地运用领先的AI模型，推动AI技术的广泛应用和发展。
