【北京，2025年10月】

当AI应用从“概念热”进入“落地战”，算力的使用方式正在发生结构性变化。
东方超算（AI-POWER）最新发布的 Deep X G20系列 ，以一台售价约4万元、重1.68 kg 的便携设备，将过去集中在云端的AI算力带入企业现场；同时借助 AppMall.ai 模型生态，实现“3分钟部署”与“开箱即用”的体验。
业内人士认为，这家深圳公司正在从单一硬件制造商，转变为“硬件+生态”的AI基础设施平台。

 

成本压缩93%：AI算力不再是“大企业特权”

在多数中小企业眼中，AI算力意味着高昂的投入。
以主流云GPU为例，使用NVIDIA A100实例的年均成本约60万至120万元，而Deep X G20 Pro Max的单机售价仅4万元，功耗300 W，一次性投入即可运行3–5年。

东方超算技术团队表示，设备采用x86通用架构并兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架，避免了ARM架构下的重编译问题。对企业而言，这意味着“零迁移成本”。
据IDC测算，2025–2027年中国本地化AI算力设备市场将以45%的年均速度增长，中小企业成为最活跃的购买群体。

“从两天到三分钟”：部署进入“即装即用”时代

长期以来，AI模型的部署是AI落地的最大“拦路虎”。
根据IDC《2024中国企业AI应用调研报告》，73%的中小企业认为模型部署与调优是主要障碍。
传统流程往往需要配置CUDA环境、安装框架、调试依赖，耗时24–72小时。

Deep X G20与AppMall.ai的结合，将流程缩短至3分钟。
用户只需在预装的模型商城中搜索目标模型并点击“安装”，系统会自动完成显存检测、推理优化与API生成。
AppMall.ai当前提供超1000个预训练模型，涵盖视觉、语音、医疗、工业、金融等领域，并以每周新增5–10个的速度更新。

东方超算负责人介绍，这一体验依托三层技术架构：硬件预适配（预装CUDA与TensorRT组件）、容器化封装（隔离依赖环境）、智能推理引擎（自动量化与动态加速）。
“我们希望用户不必理解算法细节，也能用上AI。”他说。

 

从卖硬件到建生态：“双飞轮”加速运行

东方超算并未止步于硬件，而是将AppMall.ai视为生态核心。
每售出一台Deep X，就新增一个企业用户；企业在使用过程中产生的定制模型需求，又吸引开发者入驻AppMall上传优化版本。
这种“用户增长—内容丰富—再促销量”的循环，构成了东方超算所谓的“硬件+生态双飞轮”。

截至2025年第三季度，AppMall.ai已吸引近百位独立AI开发者，部分开发者通过模型定制与分成机制月收入超过20万元。
东方超算称，当平台模型数量突破3000、企业用户突破2万时，生态将进入“自增长阶段”。

 

典型应用：AI走向现场与终端

在建筑设计行业，设计院利用Deep X现场运行BIM渲染，客户可实时查看修改方案；
在医疗影像科室，医生用便携设备进行AI辅助诊断，512层CT扫描标注时间从20分钟降至6分钟；
在量化交易场景，本地运行模型使信号延迟降至5 ms以内；
在制造与检测线，AI质检模型部署到生产终端，减少了网络依赖与数据泄露风险。

这些案例说明，AI算力正从数据中心迁出，走向企业“前端”。
对于大量缺乏IT基础设施的中小机构而言，算力的本地化与便携化，意味着更高的自主性和更低的门槛。

 

行业观察：云与本地的再平衡

Deep X G20被视为对云GPU市场的“结构性补充”，而非替代。
业内专家认为，云计算仍适合模型训练和周期性任务，而本地设备更适合长期稳定或数据敏感的推理场景。
这种“云—端结合”的趋势，或将成为AI基础设施的新常态。

正如一位行业分析师所言：“东方超算提供的不是廉价替代，而是让企业在不同阶段有不同选项。”
在AI从集中式向分布式过渡的进程中，Deep X的出现，为行业提供了一个新的参照。

结语：从算力产品到算力平台

东方超算的故事，反映了AI产业竞争重心的转移——
从硬件性能的比拼，走向生态系统的构建；
从单点技术突破，走向产业协同与用户场景共建。

当AI部署从48小时缩短到3分钟，当算力设备成为企业日常办公的一部分，AI的普及不再停留在概念层面。正如业内评价所说：“Deep X不是一台设备，而是AI落地方式的一个转折点。”