系列四加速端侧AI推广落地：DEEPSEEK本地部署加速端侧AI推广落地
DEEPSEEK的本地部署为用户提供了更高的灵活性和隐私保护，尤其适合对数据安全有较高要求的场景。其模型规模从1.5B 到671B 不等，其中Deepseek-V3 作为最新版本，拥有6710 亿参数，每次推理仅激活370 亿参数。这种设计不仅遵循了Scaling Law，即参数量越大模型性能越强，还通过混合专家架构等技术优化了计算效率。本地部署对PC 硬件提出了较高要求，尤其是对于大模型版本，需要强大的GPU 支持和足够的内存与存储空间。随着用户对更大模型的需求增加，PC 硬件的升级将成为必然趋势，以确保模型能够高效运行并发挥其最佳性能。
开源模型兴起加速人工智能生态的构建，Deepseek 本地部署可构建个人知识库。许多企业已经意识到，与自研基座大模型相比，开源且具有广泛共识的模型更容易构建生态系统。Meta 开源的Llama 2模型在GitHub 社区吸引了超过4.2 万名贡献者，修复漏洞的速度比闭源模型快3 倍。此外，开源模型的硬件适配成本更低，例如阿里云的通义千问开源版本支持多种国产芯片，开发者贡献的优化使得推理速度提升了40%。Deepseek 蒸馏后表现出色的小模型使本地部署知识库从企业端扩展到个人用户，通过AnythingLLM 和Ollama高效且灵活的构建私有化的AI 知识管理系统，不仅保护数据隐私而且可以根据特定需求进行定制优化。构建个人本地知识库的意义主要体现在数据隐私保护、资源优化、成本控制和个性化需求满足等方面，使端侧AI 真正成为用户的人工智能助手。
在端侧产品设计中，算力和传输为关键因素。端侧产品的侧重点决定了其发展方向和市场竞争力。如果产品侧重于本地计算，SOC 的算力将成为主要的增量需求，以满足复杂的计算任务；如果侧重于传输，则SOC 功耗和连接能力的升级将更为关键。随着蒸馏模型能力的提升，未来端侧SoC 将更加注重模型的本地部署和推理能力。
Scaling Law 的存在表明，无论是端侧还是云端，都需要不断提升性能以适应模型规模的扩大和应用需求的增加。端云协同升级将成为未来技术发展的必然趋势。端侧产品需要在有限的硬件资源下实现高效的计算和传输，云端则需要提供更强大的计算能力和存储支持，以满足大规模模型的训练和推理需求。推荐标的：（1）端侧SOC：
瑞芯微、恒玄科技、晶晨股份、中科蓝讯。（2）存储：兆易创新。
相关受益：乐鑫科技、全志科技、炬芯科技、中兴通讯。
催化剂。AI 模型成本持续下降；AI 端侧落地加速。
风险提示。端侧模型落地进展不及预期；AI 技术迭代不及预期。
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