专访第一线DYXnet产品总监徐颉：企业部署AI应用举步维艰，如何破局？

　　从智能客服到自动化设计，从精准营销到供应链优化……当前，生成式AI正以惊人的速度重塑产业格局，成为企业突破创新瓶颈、实现高质量发展的核心驱动力。

　　今年初，DeepSeek R1的发布，不但在性能上媲美OpenAI的o1模型，而且成本仅为o1模型的1/30。高性能低成本的部署方案，加速了生成式AI从技术突破向规模化应用的演进，推理效率、多模态融合及行业渗透成为增长的核心。除此之外，开源大模型能力的提升也进一步推动了私域AI的发展，AI智能体应用正在企业中加速部署。

　　在《2025 AI网络技术应用创新大会》活动现场，第一线产品总监徐颉在接受51CTO专访时指出，DeepSeek不仅让私有化部署AI推理服务的成本大幅降低，并且大模型结合知识库进一步提升了AI应用的准确度和稳定性。他表示，借助DeepSeek在大模型能力上的跃升，企业应用市场有望与生成式AI深度融合，提升企业经营效率、优化企业工作流程。

　　据了解，第一线参编了《2025 AI网络技术应用创新大会》组委会特别发起《AI网络技术白皮书》的编写工作，其中第一线算网技术创新“AI原生超互联架构”纳入了《AI网络技术白皮书》。本白皮书于2025年8月15日发布。

　　技术架构创新，云边端协同赋能企业 部署私域 AI应用

　　从“百模大战”到“头部+垂直”的市场格局，大模型技术的发展经历了技术竞赛、资源整合、生态成熟的深刻转变。如今，更多的企业开始将重点放到应用场景的实践探索中，希望能够借助大模型的能力，为企业业务创新和发展创造更大的价值。而部署私域AI应用，则成为众多企业的当务之急。

　　谈到企业部署私域AI应用，徐颉认为，企业只有将私有数据、专业知识和行业经验融入大模型之中，进而打造AI原生化的业务形态，让模型生成更符合企业实际业务需求的专业内容，才能够为企业提供更加具有针对性的决策支持和解决方案，进而更好地帮助企业获得竞争优势。

　　不过，大部分企业在部署私域AI应用的过程中，仍然面临算力交付、模型交付和网络交付等方面的挑战，迫使企业必须寻求新的技术与解决方案来应对这些难题。

　　为此，第一线于2025年升级AI总线，与华为共同打造了AI原生超互联架构，致力于连接企业私域场景、应用、数据、算力，构建安全隐私的AI基础设施，为企业提供DeepSeek私域部署服务。

　　徐颉指出，企业部署私域AI应用的第一大痛点，是算力需求与供给的时空错配。通过打造云边端的算力矩阵，实现全球算力资源的动态调度，才能从根本上解决这一难题。为此，第一线依托全新算网架构，并通过持续加强生态合作，融合母公司世纪互联AIDC、合作伙伴算力云、GPU算力云(AI-OCD)、训推一体机等云边端多层次算力，灵活适配了企业不同AI应用场景的大模型部署需求。

　　笔者观察到，目前大部分企业对于AI算力的需求，正在从集中式向“云-边-端”协同演进，并重点聚焦快速交付、成本优化、低延迟及数据主权。为此，推动混合架构与本地化部署成为当前以及未来的主流趋势。

　　针对行业趋势和客户需求，第一线在云端依托AIDC与公有云资源构建了分层算力服务体系，在边缘侧将虚拟化边缘云(OCD)全面升级为GPU算力云(AI-OCD)，在端侧打造DeepSeek训推一体机赋能企业构建本地化私有大模型应用。

　　在网络层面，传统公网环境下大模型参数传输常常面临丢包、延迟、数据安全等一系列问题，已经很难满足企业部署大模型应用的需求。为此，第一线通过升级企业互联能力、AIDC互联能力和云连接能力，打造了贯穿企业私域空间、不同域、不同主体的AI Cross-Connection能力，满足了企业访问私域AI应用场景、分布式算力协同场景、多云互联协同场景的需求，帮助企业构建了从不同云平台到企业不同私域应用的高速安全连接。

　　面对算力调度与网络控制多维独立平台，导致资源分配低效的难题，第一线提出了“算网协同”理念正逐步予以实践，通过API对接算力调度平台与网络控制平台，一方面基于历史数据预测算力需求，提前调整网络带宽，实现了算力的智能预判;另一方面，将算力扩容指令自动触发网络带宽升级，全程无需人工干预，实现了算网的智能联动。

　　徐颉表示，算力资源、网络架构、数据安全防护是大部分企业在部署私域AI应用中遇到的挑战，正是基于对用户需求的深刻洞察，第一线整合全球算力资源，构建了全新的智算架构，赋能企业高效部署私域AI应用。

　　服务架构升级， 企业智算一 站式服务 降低AI落地门槛

　　在企业部署私域AI应用的过程中，往往面临着两大矛盾：一是通用大模型“幻觉”问题严重，专业领域适配性差;二是定制化开发成本高，中小企业难以承受。不仅如此，很多传统企业在部署私域AI应用的过程中，由于缺乏经验，且算力成本过高，导致他们的试错成本过高，这也成为影响大模型应用落地的根本原因之一。

　　为了解决传统AI部署需企业自建机房、采购GPU，初始投入费用高，且存在资源闲置风险的问题，第一线还基于创新算网架构推出了企业智算一站式服务。该服务不仅提供了高性能DeepSeek等模型推理/微调服务，并支持一键部署。

　　此外，第一线正通过与国内和海外的算力服务商合作，整合各地域算力资源，满足企业客户端到端私域访问需求，实现了异构连接、多地算力和多样化用户场景服务，客户只需就近接入第一线任意POP点，通过AI原生超互联架构实现了DeepSeek等大模型私域部署及应用落地。

　　据介绍，该服务支持按需匹配算力，微调适配应用。通过搭建GPU集群管理平台，实现了第一线 VPN/SD-WAN网络与算力集群网络的打通，并通过第一线融合业务平台直接调用，为客户快速开通私域GPU算力服务。

　　徐颉表示，针对Deepseek、阿里Qwen等不同参数版本大模型进行优化和底层适配，第一线向客户提供最适合的模型和算力服务。针对垂类行业领域，通过模型微调SFT实现在专业领域的输出表现和准确度。此外，第一线还整合了Dify、OneAPI、Open WebUI，以及各种Agent框架等，协助客户搭建知识助手和智能体应用。

　　除了提供以上服务之外，第一线还打造了DYXnet ChatV应用、DYXnet ChatBI应用和DYXnet数字人服务，企业可以根据自己的业务需求快速构建相关应用，缩短AI应用的开发周期，为企业办公应用带来更高的效率提升。

　　生态合作共赢，携手伙伴加速企业AI转型

　　我们知道，企业构建私域AI应用涉及AI基础架构、模型开发、模型微调与部署等多个方面，只有不同领域的企业携手合作，才能满足企业部署私域AI应用的所有需求。

　　据了解，第一线不仅联合华为等伙伴构建了AI原生超互联架构，而且与火山引擎、阿里云、华为云等公有云伙伴合作，结合他们的公有云算力，形成了云边端资源池。与此同时，第一线还与火山引擎合作打造了HiAgent私有化部署方案。

　　在产研侧创新方面，第一线联合合作伙伴打造了云安全等多方面安全服务能力，实现多主体、多架构算力安全调度，对接企业面向“私域”与“公域”各场景的AI训推需求。

　　据徐颉介绍，针对部署DeepSeek的企业，第一线已经推出了DeepSeek私域部署方案。针对需要快速上线大模型的场景，第一线算力云能够帮助企业在48小时完成算力云交付，并提供独享的GPU算力资源。

　　徐颉表示，企业AI应用是多元化的，不同企业有着不同的需求。针对企业打造AI Agent、开展AI互动直播的多元化需求，第一线与火山引擎、腾讯云等伙伴形成AI合作生态，为企业数智化转型输出AI MaaS服务，依托豆包大模型、DeepSeek、智谱、数字人等领先AI服务架构，帮助企业实现业务AI化升级。徐颉强调，第一线与伙伴的合作将不断升级，充分发挥1+1>2协同效应，为企业数智化转型持续注入生态级驱动力。

　　写在最后：

　　从技术创新到应用落地，以DeepSeek为代表的大模型应用正在加速落地到不同行业的应用场景中。在这一过程中，企业对于算力需求正在呈现出爆炸式增长的趋势。如何让企业获得更好的算力服务，提高AI应用的部署效率，并且降低成本，成为很多企业当前面临的主要挑战。第一线通过技术升级、服务升级和生态合作升级，不断破解企业部署AI中遇到的各种难题，赋能企业加速AI转型。

　　正如徐颉在采访最后所述，为了更好地满足企业部署大模型应用的需求，第一线也在加速智变，通过持续进行技术创新打造更好的解决方案，同时积极与业界合作伙伴携手，共同应对企业智慧应用场景增长的需求。

　　采访最后，徐颉还与笔者分享了第一线的技术发展规划。他表示，面向未来，第一线还将全球云网架构升级为智算网络架构，推动自身传统互联服务能力延展升级，结合SDN、网络切片、SASE安全等技术，融合云边端多层次AI算力，承载企业垂类领域的RAG推理应用、模型训练私域数据集、AI智能体交互等新型智算业务。