摘要:當(dāng)大多數(shù)企業(yè)還在“機(jī)房—云端—現(xiàn)場”三點(diǎn)往返時(shí),DeepXG20把這條折返跑壓縮成“一步到位”:1.68kg、2.7L、300W,卻能在現(xiàn)場直接跑通1824TOPS的企業(yè)級推理
當(dāng)大多數(shù)企業(yè)還在“機(jī)房—云端—現(xiàn)場”三點(diǎn)往返時(shí),Deep X G20把這條折返跑壓縮成“一步到位”:1.68kg、2.7L、300W,卻能在現(xiàn)場直接跑通1824 TOPS 的企業(yè)級推理;配合預(yù)裝的 AppMall.ai,一鍵上架模型,8–10 分鐘即可交付可用的 AI 應(yīng)用。與“參數(shù)更大”的競品不同,Deep X 的亮點(diǎn)在于“到得更快、用得更穩(wěn)、管得更省”:把部署從工程化變成上架化,把算力從固定點(diǎn)變成隨身級,把TCO從不確定變成可度量。
01|為什么我們“不一樣”:從“更強(qiáng)一臺機(jī)”到“更快交付的解法”
隨身級算力:G20 將相當(dāng)于傳統(tǒng)機(jī)房設(shè)備的計(jì)算力,收納進(jìn) 1.68kg 機(jī)身;建筑、醫(yī)療、交易等一線場景實(shí)現(xiàn)“人到、算力到”。
8–10 分鐘即用:AppMall.ai 上千款深度優(yōu)化模型,一鍵部署自動(dòng)生成 API 與實(shí)測基準(zhǔn),平均 8–10 分鐘上線,成功率約 98%。
穩(wěn)定可管:通過軟硬一體的優(yōu)化與x86生態(tài)兼容,7×24小時(shí)運(yùn)行衰減低;企業(yè)“零遷移成本”接入現(xiàn)有框架與容器。
02|硬仗看實(shí)測:性能、時(shí)延與體驗(yàn)的“三強(qiáng)疊加”
推理性能與時(shí)延:LLaMA 11B 實(shí)測 338 tokens/s,首字延遲約 78ms;視覺任務(wù)如 SDXL、YOLOv8 均有顯著提速,確保“看得見的現(xiàn)場體驗(yàn)”。
對比優(yōu)勢:在多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)與場景壓測中,相比對標(biāo)機(jī)型最高可見 60%–95% 的效率增益;綜合性能對國際頂級競品實(shí)現(xiàn)“性能與性價(jià)比雙超越”。
工程落地細(xì)節(jié):300W 低功耗、低噪聲散熱與整機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,保證長時(shí)間高負(fù)載穩(wěn)定輸出。
03|和別的方案比,差在“閉環(huán)”
對比云:云擅長峰谷彈性,但本地 G20 帶來低時(shí)延、隱私可控、TCO 可預(yù)期的確定性收益,典型三年節(jié)省 60–120 萬云成本。
對比機(jī)房級 GPU:機(jī)房強(qiáng)在集中算力,但“最后一公里”觸達(dá)難、排隊(duì)調(diào)度長。G20 的可攜帶場景密度與即開即用,把決策效率前移到一線。
對比桌面工作站:許多產(chǎn)品“參數(shù)漂亮但交付碎片化”。G20 以 AppMall.ai 的一鍵上架+實(shí)測基準(zhǔn)頁補(bǔ)全“買到=用到”的閉環(huán)。
04|更短的 ROI 之路:把成本與回報(bào)說清楚
定價(jià)與回本:單臺約 4 萬元,典型回收期 2–4 個(gè)月;多行業(yè) 3 年 ROI 動(dòng)輒千點(diǎn)以上。
可量化收益:量化回測從小時(shí)級降到分鐘級,醫(yī)療會診與設(shè)計(jì)渲染實(shí)現(xiàn)分鐘級交付,直接提升中標(biāo)率與診斷效率。
隱形收益:人手一臺的“創(chuàng)新紅利”,顯著降低試錯(cuò)成本與資源內(nèi)耗。
05|三大典型場景:當(dāng)算力“跟人走”,業(yè)務(wù)當(dāng)場見效
建筑/設(shè)計(jì):工地現(xiàn)場改方案、即時(shí) 4K 預(yù)覽,項(xiàng)目溝通從“來回幾天”變“會里定稿”。
醫(yī)療影像:多模態(tài)閱片分鐘級完成、漏診率顯著下降,分院義診與移動(dòng)會診輕裝上陣。
量化交易:毫秒級信號執(zhí)行、策略回測加速,Alpha 收益可見提升。
06|選型與落地清單(給決策者的 1–2–3)
場景→指標(biāo):明確“時(shí)延/吞吐/隱私/合規(guī)”主目標(biāo);以首字延遲、穩(wěn)定幀率、成功率、TCO為硬指標(biāo)。
模型→上架:優(yōu)先選用 AppMall.ai 的已優(yōu)化模型與基準(zhǔn)頁,“看到的即買到的性能”。
治理→運(yùn)維:以“應(yīng)用”為單位做版本/監(jiān)控/SLA,利用 x86 生態(tài)與容器體系減少遷移與維護(hù)成本。
結(jié)語
算力競賽的下一階段,不再只是“峰值更大、價(jià)格更低”,而是誰更快、更穩(wěn)、更可管地把 AI 送到業(yè)務(wù)現(xiàn)場。Deep X G20 + AppMall.ai 用“隨身級算力 + 一鍵上架交付”縮短了企業(yè)從想法到收益的路徑,也讓“讓AI算力像空氣一樣普惠,讓部署像安裝App一樣簡單”從口號變成現(xiàn)實(shí)。
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