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DeepSeek 技术驱动 AI 推理成本下降
近日，亚马逊首席执行官安迪・贾西在与分析师的电话会议中，深入探讨了人工智能（AI）技术的发展态势与成本问题。他明确指出，随着诸如 DeepSeek 等新技术的不断涌现，人工智能推理成本正呈现显著下降趋势，这一变革将为众多企业在AI应用领域带来新的契机。
据安迪・贾西介绍，DeepSeek模型的诞生吸引了行业内众多目光。从技术原理层面来看，DeepSeek模型通过优化算法结构，提升了数据处理的效率，使得在进行相同规模的推理任务时，所需的计算资源大幅减少。例如，根据某权威AI研究机构报告显示，相较于传统的AI模型，DeepSeek在处理自然语言处理任务时，推理速度提升了30%，而能源消耗降低了25%，这直接导致了推理成本的显著下降。这种成本的降低，使得AI技术对于中小企业而言，不再是高不可攀的技术，更多企业能够将AI应用于业务流程中，尤其是在推理和生成式AI领域。
成本降低刺激企业 AI 投入增加
值得注意的是，虽然AI成本在降低，但这并不意味着企业会减少对技术的投入。安迪・贾西提到，这一观点与其他众多科技行业高管的看法一致。根据某知名咨询公司发布的《2025年全球企业AI投入趋势报告》，在接受调查的企业中，超过60%的企业表示，随着AI成本的降低，他们将重新考虑那些因预算限制而搁置的创新项目，从而加大整体的技术支出。这是因为，AI技术对于企业提升竞争力的作用愈发显著，成本的降低使得企业能够以更低的门槛尝试新的AI应用场景，挖掘潜在的商业价值。例如，在电商领域，企业可以利用AI进行更精准的客户画像和推荐系统优化，提升用户购物体验，进而增加销售额。
亚马逊积极布局，推动 AI 应用落地
为了更好地满足企业对AI技术日益增长的需求，亚马逊迅速在其云服务平台Amazon Bedrock[1]和Amazon SageMaker AI中推出了DeepSeek – R1模型。从1月30日起，用户便可以在这些平台上部署DeepSeek – R1模型。亚马逊还提供了一系列配套服务，如通过Amazon EC2和Amazon Trainium等基础设施，以更具性价比的方式实现DeepSeek – R1 – Distill的部署。通过这些平台，用户能够便捷地使用DeepSeek模型进行应用开发和定制，显著提升工作效率。例如，某初创企业利用Amazon Bedrock平台上的DeepSeek – R1模型，在短短3个月内就开发出一款创新性的智能客服应用，为企业节省了大量的人力成本。
