聊聊一体机与AI知识库

提供AI咨询+AI项目陪跑服务，有需要回复1

之前写了一篇关于一体机的文章：

DeepSeek一体机是个什么鬼

一体机产生的原因是春节期间DeepSeek的火爆带动了一些公司的AI需求，但很多公司如医疗、法律、公司内部又确实有数据保密的诉求。

于是乎私有化部署被迅速摆到台面上来，在这个背景下，DeepSeek一体机就闪亮登场了。

但很多公司买了一体机其实是没有用起来的，于是又要找专人提供AI咨询的服务，于是很多人找到了我，其实是要提供AI场景落地的咨询建议。

前几天还有粉丝与客户在问一体机的问题，他到底是不是智商税，我想了想貌似有必要再做简单说明。

历史的锅

大家一定要意识到一个情况，在2年多之前ChatGPT爆火以来，当时的GPU生意就不亦乐乎，因为很多公司都想做模型训练。

最夸张的时候，一台A100 8卡的服务器，可以从160万叫卖到260万，并且还没现货...

在这个情况下，差一点的A800也非常有市场，甚至T4、V100、P100等老旧显卡也被囤积了起来。

最夸张的是更低端的显卡，如GTX系列、RTX 30系列中的部分型号，虽然不适合大型模型训练，但对于一般的AI推理任务或较小规模的训练任务，仍然有一定的市场需求。

其疯狂程度可见一斑！

只不过这种疯狂在半年左右就结束了，原因有两点：

第一，云服务厂商跟进得很快，包括腾讯云、阿里云，他们吃掉了大量份额；
第二，GPU太贵了，导致训练成本过高，国内很多公司最后放弃了模型训练的技术路径，只有少数大厂玩得动；

于是乎，情势急转直下，之前囤积的显卡变成烫手的山芋被丢到了仓库，这可如何是好？

终于DeepSeek这个救星出现了！

DeepSeek是亲爹

这两年因为一直在AI领域瞎折腾，所以身边是有很多提供算力服务的朋友的，而一体机也不是DeepSeek出来后才爆火，他早就存在了！

只不过，据几个好朋友反馈：之前一年都卖不了两台，而且价格上都比较亏的...

但在DeepSeek爆发后，一天的咨询量是之前的100倍！之前囤积的显卡终于有了用武之地，他们想方设法的各种出货，对他们来说：DeepSeek何止是亲爹！

我这里有一份国内医院一体机接入清单，大家可以感受下这个氛围：

当然，任何事的火爆都有个周期性，一体机3月后咨询成单量大幅下降，其核心原因也就是第一批购买的公司用不好，负反馈多了起来...

只不过，也无所谓，因为他们囤货都卖出去了，在过程中还有缺德的同学甚至用上了RTX系列的【模型蒸馏】一体机，这有点把客户当傻子骗的嫌疑，但最终也没什么事，核心原因是反正也用不起来！

至此，关于一体机有两个问题需要大家思考：

第一，他到底是不是智商税；
第二，一体机的真实场景到底是什么；

这里先说结论：在本身AI应用场景都没搞懂的公司去买一体机，他确实是智商税！

其次，抛开对数据安全比较看重的公司，或者AI应用做得非常重，用户量也很大的公司，云服务在AI产品验证阶段，依旧是最优解...

数据安全是是否问题，企业没得选；如果AI应用已经使用量很大，那么一定要组建私有化集群了，这样成本会低很多。

综上，纯卖一体机的供应商玩不动了，于是提供应用场景的一体机，他闪亮登场！

AI知识库与一体机

AI知识库几乎是所有企业表面上会买单的“真实需求”，因为他真的很性感啊！

买个一体机，随便投喂点数据，甚至包装下RAG，于是就多了一个可以说公司黑话的AI了，何乐而不为呢？

并且一体机还可以做其他工作呢！所以，这里AI知识库成了重要的附加价值。

只不过，“生意人总是急功近利嘛”，市面上很多一体机订单所谓的AI知识库，其实就是用Dify包装了一下...

从结果上来说，这确实是一个知识库，但从使用上来说，他要好用，就奇了怪了，RAG要玩得好，坑多着呢！

原因，前几天的文章也说得很清楚了：一体机的AI知识库之所以难以落地，本质上是技术实施与企业需求的错配。

从技术角度看，RAG的核心在于精准的检索与生成协同，而多数一体机供应商提供的方案存在三大硬伤：

第一，许多一体机为降低部署成本，默认采用固定长度分块（如每500字符一刀切）。

这种简单粗暴的方式破坏了专业文档的语义连贯性（如将医学指南中的“禁忌症”与“治疗方案”切分至不同块），导致检索结果支离破碎。

当用户查询“糖尿病胰岛素剂量调整”时，系统可能返回零散的血糖监测段落，却漏掉了核心的剂量计算表——检索召回率与准确率双低。

第二，尽管供应商宣称使用专业模型，但实际常直接调用通用模型（如BERT-base）。

对于企业私域的黑话术语（如金融行业的“非标资产池穿透”），通用模型生成的向量无法捕捉业务语义，检索时匹配度断崖式下降。

第三，真正的RAG系统需要持续迭代：根据用户真实提问优化分块规则、通过badcase微调嵌入模型。

但多数一体机交付即终点，企业既无AI团队监控日志，供应商也无动力提供持续优化服务。

其实更深层的矛盾在于商业逻辑的扭曲，价值取向的不同。

一体机厂商的核心诉求是清库存而非做服务，导致方案设计时重硬件参数（如显摆GPU数量）、轻数据工程。

当企业发现重金采购的一体机只能跑通Demo却解决不了实际问题时，AI知识库自然沦为夜壶一般的存在...

PS：要具体了解AI知识库或者RAG的同学，可以看我前面的文章

最后，如果有公司要做模型训练，基本也是AI领域里面的熟练玩家了，很难去味一体机这种智商税买单，就算采购也吃不了大亏。

结语

DeepSeek一体机的出现无疑填补了部分市场空白，但它的价值和应用场景仍然需要深入思考。

虽然它为一些企业提供了便捷的私有化部署选项，并带来了算力提升，但并非所有企业都能从中受益，因为他并不能带来AI应用场景的真实落地。

比如，AI知识库当然有不小的潜力，但在技术实施和企业需求的错配下，往往未能实现预期的效果。

从更深层次的角度来看，AI技术的引入重来不在算力，而是需要结合企业实际业务需求，进行量身定制的优化。

许多企业在追求AI提高高竞争力的同时，却不想做数据层面的建设，也在刻意忽略实际场景数据治理要求，而最终这些都是需要买单的。

最后，当前来说，云服务依旧是许多企业更为理想的选择，因为它不仅能提供灵活的资源分配，还能够避免过于沉重的硬件投资负担。

因此，对于那些尚未明确AI应用场景的企业来说，过早购买一体机可能确实是一种“智商税”。

然而，对于那些已经明确需求并且需要私有化部署的企业，DeepSeek一体机无疑提供了一个可行的解决方案，只不过要找对供应商，不要交学费。

未来，AI一体机可能会变得越来越灵活，而云服务商可能也会提出相关方案，且等待吧...