从模型创新到软硬结合,端侧AI＂算力x通信x存储＂协同优化决定商业价值

　　在AI技术的浪潮中，80元的个人语音助手与358元的具备手势识别、触摸交互的AI设备，标志着生成式AI进入普惠阶段。这一趋势使得企业不得不重新审视人工智能技术的创新应用。DeepSeek作为开源、轻量级且低成本的大模型，正引领着端侧AI的浪潮，重新定义了AI投资回报率的评估方式。

　　传统上，生成式AI大模型面临成本高昂的挑战，其训练和推理成本限制了商业化的应用。然而，DeepSeek等模型的出现，为降低计算成本提供了新途径。通过端侧AI技术，这些模型可以在更低成本、更低功耗的环境下运行，从而推动其商业应用。

　　端侧AI的兴起不仅使中小企业能够负担得起AI研发，还促进了AI在智能制造、智能硬件、自动驾驶等领域的大规模应用。通过优化推理过程，结合AIoT专用芯片，可以进一步提高整体ROI。这种计算架构的优化，使AI投资不再单纯依赖更大规模的算力投入，而是更加注重效率的提升。

　　值得注意的是，DeepSeek等模型的投资回报率评估方式正在发生变化。过去，AI投资的重点是构建更强大的模型，而现在则转向打造更高效的通感智值一体化架构。这种转变意味着，未来的AI投资将更加注重计算架构的优化和效率的提升。

　　此外，端侧AI的兴起为AI模型的商业化落地带来了全新的可能性。通过降低构建模型的成本和精力投入，更多的研究人员和开发人员可以进行实验、创新和尝试新模型。这不仅推动了AI应用的广泛性，还突破了算力成本、推理效率和数据垄断等限制。

　　在端侧AI的三角定律中，算力、通信和存储的协同优化将决定商业价值。未来，通算一体或存算一体的方案有望成为主流，这种集成化的架构具有简化架构、降低成本、优化功耗管理等优势。它不仅能够提高端侧设备的计算能力，还推动了端侧AI的普及，为AI计算的商业化提供了更优的方案。

　　综上所述，DeepSeek等模型的出现不仅代表了全球人工智能创新的一大飞跃，还重新定义了AI的商业价值评估体系。未来的AI投资将更加注重计算成本与商业收益的平衡，而端侧AI的崛起将推动整个产业走向更加务实、可持续的发展之路。