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有人预料到DeepSeek能引爆全球吗？至少，DeepSeek-V3发布前，在大模型战场前线“卖铲子”的袁进辉心里也是打鼓的。
1月28日，他在社交媒体上回忆起一个故事：DeepSeek爆火前一个月，梁文锋曾建议硅基流动部署DeepSeek-V3，至少准备20台H800，80台最好。袁进辉迅速算了算账，一个月80台H800服务器就要支出五六百万的算力成本，这些机器还不一定能用满。“风险太大了，就没下注。”
随后DeepSeek火爆全球，汹涌的流量让其官网和App很快崩溃，热情的用户急于找到能正常使用DeepSeek的渠道。袁进辉感慨：“现在DeepSeek这么火，决策失误，欲哭无泪。”
很快，这种懊悔转变成强大的行动力。苦于算力不足的硅基流动找到华为，全力完成DeepSeek-R1 & V3在昇腾芯片上的适配工作。整个春节期间，硅基流动团队没有休息过一天。
他们的动作够快，承接住了第一波流量。2月1日，硅基流动首发了基于华为昇腾算力的满血版DeepSeek-R1 & V3，迅速吸引了大批开发者和个人用户。
△图源：SimilarWeb
这是一次巧妙的合作，一举扫清市场对于国产芯片性能瓶颈的疑虑，证明了在国产芯片上部署DeepSeek，也可以获得持平全球高端GPU部署模型的效果。同时，这次合作无意间触发了一场国产替代的狂欢。
硅基流动也借此证明了自己的AI Infra实力。“尤其这次上线DeepSeek R1 & V3之后，涌过来的合作线索，暂时都看不过来。”袁进辉说。
就在硅基流动爆火之前， 《智能涌现》获悉，硅基流动（SiliconFlow） 在2024年底 就已完成亿元人民币Pre-A轮融资，由华创资本领投，普华资本跟投，老股东耀途资本继续超额跟投，华兴资本担任独家财务顾问 。
值得注意的是，本轮融资之前，硅基流动已引入美团作为战略股东。
2024年8月，《智能涌现》曾采访过创始人袁进辉，当时硅基流动正好成立一周年，刚发布MaaS平台SiliconCloud。
你可以将SiliconCloud想象为一个“大模型API超市”，开发者只需要注册账号，选择自己想要的模型，就可以开发应用，免去购买服务器的负担。甚至，经过硅基流动适配和优化后的模型，还能做到比原厂模型响应更快、推理成本更低。
在这一年间，硅基流动经历了起码十倍的市场增长。SiliconCloud已经获得了超三百万的用户，日均调用上千亿Token——去年刚上线时，这个数字还是日均百亿。
△图源：硅基流动
在开发者圈子中，硅基流动有着良好的口碑，因提供亲民价格和优异性能的模型服务被称为“赛博菩萨”。现在，SiliconCloud已经上线了包括满血版DeepSeek-R1 & V3、Qwen、FLUX.1、CosyVoice等在内的上百款主流模型，也提供模型训练、微调、托管到部署的全套工具，满足开发者及企业客户的不同应用场景需求。
2024年7月，硅基流动也推出了一款新产品：基于ComfyUI的云节点插件BizyAir。
BizyAir是一款图像生成工具，能够让AI开发者与创作者无需考虑显卡和环境限制，即可直接使用云计算资源完成生图任务。截至目前，BizyAir支持数十种模型，支持ComfyUI本地节点混跑，已经获得了近万名用户。
△图源：硅基流动
硅基流动在这一年间也开始了To B商业化扩展，与华为、亚马逊云科技、英伟达等顶级云厂商、芯片厂商、大模型公司及应用公司建立了合作伙伴关系。
企业服务方面，硅基流动已经在大语言模型、文生图、视频生成等多个场景，有标杆客户案例的落地。硅基流动目前提供四种服务模式，包括专属实例、算力纳管、私有版 MaaS、基于华为昇腾910系列NPU的一体机。
毫无疑问，DeepSeek已经一扫2024年大模型领域的阴霾，一场宏大征程的序幕已经展开。2024年，袁进辉曾对《智能涌现》表示，在GPT-4o出来后，大模型的语言能力、知识能力方面的限制都解决得比较好了，除了逻辑推理能力。
OpenAI o1、DeepSeek R1的出现，意味着大模型在“逻辑能力”这个问题上前进了一大步，这对应用市场是巨大利好。
“可以预期，国内外基于DeepSeek的应用将爆发，这一天终于要到来了。”袁进辉说。
《智能涌现》 ：上一轮融资之后，硅基流动在产品方面有什么节点性的进展？关键性能提升的程度如何？
袁进辉 ：主要是适配了华为昇腾芯片、开源了ComfyUI云节点 BizyAir，以及持续上线最新模型，并且上线了模型微调、托管等功能。
底层推理框架的性能依然保持业内领先，性能优化是一项需要长期、持续性投入的工作。
《智能涌现》 ：推出相关产品后，市场都有怎样的反馈？商业落地上有什么关键性进展？
袁进辉 ：SiliconCloud获得了爆发式增长，目前平台有超三百万用户，日均调用超千亿 Token；BizyAir在没做什么推广的情况下获得了近万名用户。
商业落地方面，尤其这次上线DeepSeek R1 & V3之后，涌过来的合作线索暂时都看不过来。
《智能涌现》 ：去年7月硅基流动上线了 BizyAir，为什么会推出这个产品？战略定位是什么？
袁进辉 ：BizyAir 是一个意外惊喜。起初，这是一个试验性项目，其实还是帮助用户用高性价比的推理服务资源，更方便地进行生图。在BizyAir之前，我们开源的图片/视频生成推理加速组件OneDiff，由于性能好、灵活、支持模型丰富，已经有较好的口碑。在做OneDiff的过程中，我们了解到生图用户的常见痛点，包括出图慢、工作流组合繁琐、上手门槛高等，所以我们尝试开发了 BizyAir，发布后受到了不少用户的喜爱以及自发传播。
《智能涌现》 ：去年你说，大模型的语言能力、知识能力方面的限制都解决得比较好了，除了逻辑。Deepseek V3之后，是不是逻辑能力也做得足够好了，2025年会迎来现象级的应用吗？
袁进辉 ：那时还没有OpenAI o1、DeepSeek-R1。它们的发布已经展示出模型的强大逻辑推理能力，并且DeepSeek-R1把思考过程完整地展示了出来，看上去更像是一个有思辨能力的人在思考。
现在，开发者基于标准API可以做很多很酷的应用了，可以预期，国内外基于DeepSeek这样的开源模型的应用将爆发，这一天终于要到来了。
《智能涌现》 ：最近硅基流动迅速基于昇腾上线了DeepSeek，春节期间也有大量开发者涌入，你们在前线看到的情况是怎么样的？
袁进辉 ：我原本以为我们能接住这波用户，但市场对DeepSeek-R1 & V3的需求量太大了，目前不得不对免费用户进行限流，当然，我们也在积极扩展资源，希望能让用户敞开用。
我们作为一个面向开发者与企业客户的API平台，但是光官网的Playground就有几十万日活，可见DeepSeek需求量之大。
《智能涌现》 ：很多第三方企业宣布接入DeepSeek-R1 & V3 ，但为什么实际能提供满血版的企业很少？
袁进辉 ：一方面，部署满血版DeepSeek R1 & V3需要的算力资源非常大，用80台H800来部署，每月需要五六百万的算力成本，一般企业与其自己本地部署，显然接入硅基流动SiliconCloud这样的云服务 API 更划算；
另一方面，要部署DeepSeek R1 & V3这样的MoE模型技术挑战很大，需要专业的AI Infra团队才能部署成功且把性能优化得很好，硅基流动SiliconCloud曾是国内最早部署上线 DeepSeek 模型的第三方平台，也是首个在国产芯片上适配部署DeepSeek-R1 & V3的AI Infra公司。
封面来源｜AI制图
文章来自于微信公众号“智能涌现”，作者“邓咏仪”
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目，它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用：https://n8n.io/（付费）
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架，它提供开发多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础，任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤，并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用：https://vectorvein.ai/（付费）
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装：https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址：https://github.com/hitsz-ids/airda
【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点，无需魔法付费，即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。
在线使用：https://ffa.chat/
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台，可以对大语言模型（LLM）和多模态图文模型（VLM）进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法，如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址：https://github.com/InternLM/xtuner