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标题: 中国 AI 圈最能炒作的那批人，大概就是卖一体机的了 [打印本页]

作者: 匿名 时间: 2026-4-10 16:03 标题: 中国 AI 圈最能炒作的那批人，大概就是卖一体机的了

本文来自微信公众号：知危，编辑：大饼，作者：知危编辑部

中国 AI 圈，有属于自己的 “保健品”：它吃不死人、但也基本没有太大用、市场规模还不小。

它的名字，是 “一体机”。

OpenClaw（龙虾）爆火之后，狂欢的除了各个云服务厂商和各个大厂做的某某 Claw，还有一群玩家马上就闻着味儿上来了。

他们就是 “一体机” 厂商，他们光速推出了产品并且马上在短视频平台进行投放推广，推出产品的速度甚至比一些大厂推出各种 XX Claw 还快。

从这个上线速度你就能明白，这是一个不简单的市场。

简单来讲，一体机就是一个配好硬件与软件的、能跑相关模型的一体化服务器，面向的客户主要是对数据安全、合规有非常高需求的、只在内网环境下运行设备的单位。

实际上，一体机在中国 AI 行业中是一个有趣的产物，它或许有用，但大概率没用，卖得不便宜，但你买了也没有坏处。

而这一整场一体机浪潮，要从去年 DeepSeek 的爆火说起，彼时，围绕 DeepSeek 大模型的一体机市场经历了魔幻般的发展曲线。

比如去年二月，有企业当月卖出三千余台 DeepSeek 一体机，合同价值数亿。那三个月内，整个市场情绪乐观，有分析机构甚至预测，到 2027 年这个市场的规模将超 5000 亿。

但随后市场迅速开启内卷模式，满血版（671B 参数量、FP8 精度）DeepSeek 一体机原本需要百万级价格，很快在上半年被打到十万级，甚至比原本 32B、70B 的版本还便宜一半以上。而据雷峰网报道，到七月份，市面上 DeepSeek 一体机招标预算规模从上千万一路缩减至数十万。

如今，你还能在一些电商平台上搜到不少标价数万的 DeepSeek 一体机，有销量数据的一般在几十到一百多万，有些已经加上了 “支持部署 OpenClaw” 的广告语。

部署 DeepSeek 底座的 OpenClaw 一体机价格按模型参数量分布在数万到数十万之间，也支持 Qwen、Kimi 等模型。

那么，我们能从 DeepSeek 一体机这场热潮中获取什么经验？新一波龙虾一体机市场会带来新局面，还是重蹈覆辙？

在曾亲身参与 DeepSeek 一体机市场，著有《知识增强大模型》、《知识图谱：认知智能理论与实战》、《知識增強 LLM 型應用程式實戰》和《Reliable Large Models with Knowledge Augmentation》的大模型专家王文广看来，DeepSeek 一体机市场在去年完整经历了从 “概念爆发” 到 “泡沫破裂” 的过程，“在 2025 年一季度，由于人们普遍的‘错失恐惧症’（FOMO）情绪，催生了 DeepSeek 一体机的虚假繁荣，结果才到下半年，就因交付灾难和实际效果惨淡，整个市场非常迅速地崩塌了。”

“由于一体机这种模式主打的就是一站式交付和简易使用，所以 DeepSeek 一体机的主力客户一般是数字化基础相对滞后的传统国企、急于包装 AI 概念的金融机构、依托算力补贴资源发展的中小企业等。”

“应对信息化考核、在年报中增加 AI 概念、消耗即将到期的 IT 预算等，才是他们的主要目标，而非实际业务价值，投资回报率（ROI）在立项之初基本不在考量范围内，大模型仅作为‘噱头’，技术能力被边缘化。”

销量好坏的决定性因素也不是正常的供需关系，而是客情关系，“卖得好的供应商主要是老牌系统集成商（SI）和传统服务器硬件巨头，他们一直都能稳稳待在采购名单里，供应商还经常将一体机与其他大型信息化项目强行捆绑销售。”

反倒是很多试图通过深度优化和高质量模型赢得市场的技术型初创 AI 企业，他们的一体机卖不出去，“政企客户一般没有评估模型真实能力的专业团队，招标更看重‘注册资本’、‘过往同等规模硬件交付案例’这些非技术指标，技术型企业在这些维度上是吃亏的。”

而从商业底层逻辑上看，没有任何供应商能赚取健康、可持续的商业利润，“传统硬件巨头看似卖得多，但实际上亏损得厉害。”

“因为他们只懂硬件，缺乏模型底层能力。所以为了给客户‘跑通业务场景’，需招聘高薪外包或投入大量人力进行定制化开发，结果这些高昂的人力成本反过来把硬件的利润都吃掉了。”

AI 初创企业同样深陷亏损，“因为他们两头受压，在上游拿不到最便宜的芯片，下游又要和传统巨头打价格战。”

“技术早就不是护城河了，实际比的是谁更有钱垫项目，谁更能熬回款，谁的 PPT 更会讲故事。”

许多 DeepSeek 一体机在运抵客户机房后，要么无法通过验收、交付，要么演示几次后被闲置浪费。

“DeepSeek 模型采用复杂的混合专家（MoE）架构，而大多数一体机供应商的底层推理框架存在严重路径依赖，无法实现高效并行和专家路由调度，导致吞吐量极低、延迟极高、机器卡死、显存溢出、输出乱码等问题频发，最后项目无限期延期或烂尾。”

“大部分客户的数字化是非常不足的，企业内部缺乏结构化、高质量的数据作为检索增强生成（RAG）或微调（SFT）的语料。”

“甚至很多业务人员也没有提示词工程的能力，经常出现面对空白的对话框无从下手的尴尬局面，尝试几次后就丧失了耐心。最后，这些设备基本都是有视察时才启动，平时是闲置的。”

DeepSeek 一体机的实际落地，被局限在了企业内部政策问答库（RAG）、公文草拟辅助、简单会议纪要生成等场景，“这些基本都是比较边缘的场景，出点问题也没那么要紧，容错率极高。”

除了模型本身，要让 DeepSeek 一体机在实践中真正发挥作用，还需要满足大量条件，“首先，数据这块得打好基础，数据要实时、准确，还得统一到一个数据湖或者数据仓库里，不能各搞各的；其次，数字化程度高，流程要跑得通，AI 的输出得能直接进下游系统自动流转，而不是还要打印出来签字、靠人手传来传去；然后，团队也要跟得上，既要懂核心业务，也要会用 AI，掌握高阶提示词技术，甚至能写点 Python、做数据分析；最后，模型要持续维护，不是上线就完事了，还得一直盯着，比如控制幻觉、定期微调、持续优化，也就是 LLMOps 这套东西。”

但 DeepSeek 技术维护的门槛高，相关人才动辄上百万年薪，并且过去一年大模型能力排序的更新频率极高，年初还是封神级别的 GPT-4o、o3 等，到现在甚至再无人提起，DeepSeek 一体机也就在这个技术背景下迅速贬值，“一体机是软硬件高度耦合、参数锁死的物理形态，其显存带宽、算力、互联架构在出厂时已被固定。短短半年后，开源社区可能发布参数量翻倍、需要全新并行策略的新模型。”

“所以，一体机不仅无法持续带来价值，反而成为最恶劣的‘技术负债’。”

在 OpenClaw 爆火，龙虾一体机快速衍生的 2026 年，王文广认为，DeepSeek 一体机市场经历的历史主线，在龙虾一体机市场也会重演，“炒作、跟风、交付翻车、最后大量闲置，这一套还会原封不动再来一遍。客户还是会因为焦虑盲目下单，最后落不了地。”

“但也会有很大的不同，主要是风险方面。DeepSeek 一体机失败时只是‘胡言乱语’（输出乱码），而龙虾一体机因被赋予执行能力（如操作代码库、控制物理设备），失败时将导致‘胡作非为’，比如误删数据库、将机密邮件错发给竞争对手。”

“所以，它可能不会‘安静地’吃灰，而更可能在造成重大业务灾难和安全事故后，被强行清退索赔。”

也就是说，同样是使用开源大模型，龙虾一体机不仅任务难度更大，出错后果也严重得多，“现在的开源大模型在复杂推理、多步骤任务拆解还有工具调用（Tool Use）这块，准确率其实还不够支撑大规模工业化应用。经常做到第三四步就开始绕圈子，甚至死循环，或者一调用 API 就格式崩掉。说白了，很难满足企业那种‘必须稳定、100% 不能出错’的硬要求。”

从知危当前交流的结果来看，即便是接入云端大模型的 OpenClaw 也还是更适合企业办公场景，而不擅长涉及复杂工作流编排的场景，这恰恰是传统 SaaS 软件的主要复杂性所在。

除此之外，这些应用往往还存在复杂的权限体系和 API 限制，王文广认为，龙虾一体机不可能真正地深度接入这些应用的生态，“非标的企业 IT 系统，同时运行着不同年代的 ERP、OA、各类 SaaS，大多没有标准 RESTful API，权限控制要求高。这会使得智能体陷入定制化泥潭，要‘深度介入工作流’，供应商必须派出大量开发人员逆向破解旧系统，手写无数不稳定脚本。客户旧系统哪怕更新一个字段，执行流就会瞬间崩溃。这种没完没了的定制化，最后肯定会把那些想推广龙虾一体机的公司拖垮。”

有不少人认为，很多自动化任务其实可以通过类似 Claude Code 这样的工具完成，OpenClaw 的最大优势其实是通过聊天界面发送指令，这也是 Peter Steinberger 最初开发 OpenClaw 的动机。

“Claude Code 是嵌在终端或专业代码编辑器里的，主要面向专业开发者，擅长处理那种逻辑严密、结构化很强的代码任务，而且是在可控环境里执行，更像一个真正能进生产环境的效率工具。”

“但对于企业级应用，用模糊、充满歧义、效率低下的自然语言控制复杂业务，执行风险极高。例如‘帮我把昨天的销售数据整理一下发给老板’，Agent 需猜测时区、数据表、邮箱地址，任何歧义都可能导致不可挽回的错误。此外，OpenClaw 与企业级要求的‘集中管控、权限分离、行为留痕可审计、责任边界清晰’的 IT 治理逻辑并不相容。”

从 DeepSeek 一体机到龙虾一体机，现象背后的核心要素不是技术而是认知。AI 不会因为被封装进一体机就自动创造价值，是否有价值取决于企业能否把不确定的智能嵌入确定的系统。

进一步看，这种周期性泡沫的根源，还在于国内市场长期以来对软件价值的低估，以及对硬件形态的路径依赖。厂商费尽心思完善软件服务无人感兴趣，但降低芯片配置就能立马使利润翻倍。但真要拼硬件，中小企业不可能有优势。AI 技术的每一次风口，不管是大模型、Agent 还是机器人，基本只能通过硬件作为载体或催化剂才能在国内引起足够的注意，DeepSeek、龙虾以及各种人形机器人已经示范了无数遍，但每一次人们都忽视了，真正的价值其实在软件层。

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