被称为国产大模型骄傲的DeepSeek，得到了全球最大云厂商AWS的强力支持。北京时间3月11日凌晨，AWS宣布在Amazon Bedrock推出全托管的 DeepSeek-R1模型，是首个提供DeepSeek-R1作为全托管、正式商用的海外云厂商。与此同时，DeepSeek也成为了首个登陆Amazon Bedrock的国产大模型。

针对这次合作，平时很少出面的亚马逊总裁兼CEO Andy Jassy，也专门在海外社交媒体上发帖，亲自为DeepSeek站台。

那么，DeepSeek为什么会携手AWS，双方携手的背后又意味着什么呢？

最“红”神龙要出海

对于心怀天下的DeepSeek来说，出海是必然的选择。据海外媒体爆料，2月5日，DeepSeek在香港旺角和尖沙咀分别注册了DeepSeek Limited和DeepSeek （HK）Limited两家公司，究其目的，显然是准备以香港为跳板，加速走向海外市场。

不过，神龙出海的DeepSeek，必然会遭遇恶劣的天气和强悍的对手，它需要披上厚重的护鳞甲。

在个人用户层面，高性价比的产品和坚决的开源策略，已经为DeepSeek披上了两层护鳞甲。今年2月，DeepSeek的日活跃用户数已经超过3000万，跃居全球第二，仅次于OpenAI。无论是在国内还是海外的个人用户，特别是在开源社区用户当中，DeepSeek均拥有非常高的人气。

在国内企业市场，DeepSeek一方面赢得了国家超算互联网平台、三大电信运营商、腾讯、百度等云厂商强大的算力支持，还有像硅基流动、云轴科技等技术服务商帮助完成企业部署，可谓顺风顺水。

由此可见，在企业市场，大模型要创造商业价值，就需要一整套的生态系统，特别是云平台提供算力、适配、开发、运维、工具链等系统性的支持。

当DeepSeek一声长吟、冲向惊涛骇浪的时候，AWS适时送来了护体的黄金甲。

早在今年1月30日，DeepSeek-R1就已经在Amazon Bedrock Marketplace上推出，企业客户可使用自己管理的基础设施运行该模型。此外，企业客户还可以通过Amazon Bedrock自定义模型导入功能，上传自己微调的DeepSeek-R1蒸馏版Llama模型，将其作为完全托管的模型运行，该功能使客户通过单一API导入和使用其自定义模型以及现有模型。如今，已经有数千名企业客户使用Amazon Bedrock的自定义模型导入功能部署了DeepSeek-R1模型。

现在，当DeepSeek启动海外企业市场扩张的同时，AWS又在Amazon Bedrock推出全托管的 DeepSeek-R1模型，让企业客户能够以更低的成本、更便捷的方式使用这个获得一致好评的推理模型。

最硬护鳞甲

要知道，AWS为DeepSeek量身定做的这身护鳞甲，可谓海外市场最强战衣，为什么这么说呢？

首先，低价是王道，而AWS帮助DeepSeek做到了没有更低，只有最低。在AWS推出全托管模式之前，企业客户如果希望部署DeepSeek-R1 671B大模型，在云平台本地部署的成本仍然高达15695美元/月。有了全托管模式，企业客户不再需要本地部署，只需要调用API就能够使用大模型的能力。而以DeepSeek低至0.00135美元/1000 tokens输入和0.0054美元/1000 tokens输出的API调用成本来计算，总拥有成本（TCO）的节省可不止一星半点。

其次，对于企业客户来说，DeepSeek不是拿来玩耍，而是拿来用的。如何让DeepSeek在Amazon Bedrock更好用？AWS给DeepSeek加持了大量非常实用的功能，老冀给大家说道说道：

1.安全防护：可以为任何AI模型设置安全规则，能拦截85%的有害内容；独创的自动检查机制，可以防止AI“胡说八道”；在查询企业数据时，能过滤掉75%的错误回答。

2.知识库：可以安全地连接企业内部数据，让AI聊天机器人能够基于企业实际情况给出准确回答。

3.Agents：能自动完成多个步骤的复杂任务，用自然语言与用户交流，自动调用各种系统和接口完成任务，安全地访问企业私有数据，记录AI的思考过程，持续改进服务质量，能记住用户以前的对话，提供更个性化的服务。

4.模型评估：快速测试和对比不同AI模型的性能，把评估时间从几周缩短到几小时，帮助企业更快上线新应用。

5.提示词管理：简化创建、测试、管理和分享提示词，通过缓存和智能路由功能，更好地管理大量提示词，减少响应时间，提高质量，降低成本。

最低的价格、最好用的功能，你说AWS为DeepSeek出海打造的这身护鳞甲，是不是很强？

最强者才能上桌

话说如今国内市场越来越卷，渴望并布局出海的中国企业多了去了，其中当然也包括字节跳动/腾讯/阿里/百度和“AI六小龙”等众多涉足大模型的厂商。可是，令人大跌眼镜的是，只有DeepSeek获得了AWS的垂青，成为唯一入选Amazon Bedrock并采用全托管模式的中国大模型厂商。

据老冀了解，在过去一年多的时间，AWS把国内主流的大模型完完整整、仔仔细细地测了个遍，最后才选定了DeepSeek。这是因为他们认为，DeepSeek是中国最强的大模型，没有之一。

再看同样入选Amazon Bedrock并采用全托管模式的其他大模型，你就会倒吸一口凉气。除了DeepSeek-R1，能够入AWS法眼的只有Anthropic的Claude系列、Meta的Llama系列、Mistral、Stable Disffusion、Cohere。

入选的大模型，可谓各有所长：Claude是首席技术专家，代码能力无人能及，创意写作得心应手，还擅长深度思考和分析；DeepSeek就像是精英分析师，既是数学建模的专家，也是金融分析的能手，还擅长处理复杂的语言任务……

这其实也说明，DeepSeek已经跻身全球最强大模型的行列，并且具备了独特的竞争力。

这也说明对于AI大模型，作为云平台的AWS始终保持开放、没有偏见的态度。一方面，AWS通过推出Amazon Bedrock Marketplace，帮助多达184个大模型上架，供企业客户使用。AWS深知，大模型就像企业专业团队员工，每个都有自己的特长和擅长的领域，没有一个模型可以适用所有场景一统天下，Choice Matters！

另一方面，对于那些具备更强悍实力的大模型，AWS还会通过提供全托管模式，给予更多的扶持。如今，包括DeepSeek在内，共有7家大模型厂商享受到了AWS提供的VIP待遇。也就是说，对于大模型厂商来说，进门吃AWS的自助餐相对容易一些，只有那些最强者才有上桌吃大餐的资格。

最具商业价值AI

看到这里，估计很多朋友会有个印象，那就是AWS就是个为大模型提供算力支持的云平台厂商。实际上，AWS在AI上的布局远远不止这些。

实际上，AWS自己也有自研大模型Amazon Nova，包括文本对话、多模态、生成高质量图像、生成高质量视频的六款大模型，用Andy Jassy的话来说就是，“万物皆可生成”。

此外，AWS还用自研芯片Trainium搭建AI算力，发布了适用于大模型的Amazon S3 Tables大规模表格数据存储，构建了新型无服务器分布式数据库Amazon Aurora DSQL。在AWS看来，满足客户需求才是关键，客户需要什么，AWS就提供什么。

当然，为了AI，AWS也投入了最多的真金白银。2024年第四季度，亚马逊的资本支出高达263亿美元，其中绝大部分都用于AWS的AI投资。2024年，亚马逊的资本支出比排名第二的微软高出 58%。

2025年，AWS仍然一掷千金。据分析师预测，2025年亚马逊的资本支出将超过1000亿美元，主要仍用在AWS的AI投资上面。同样是在2025年，预计微软的资本支出只有800亿美元，而阿里巴巴的资本支出则不到亚马逊的五分之一。

AWS已经清晰地看到，AI赛道的竞争，已经不只是模型工具的迭代，而是商业价值的比拼。对于企业客户，不能提供一个所谓的“最强大模型”就了事，而要根据企业的不同场景，为其量身定制不同的大模型并实现有效联动。最终，AI需要帮助企业客户降本增效，实现商业价值，才算完成了使命。

由此，我们对于AI的发展历程就有了更明确的认知：

• 随着2022年11月ChatGPT的横空出世，2023年成就了AI的实验之年；

• 紧接着的狂卷算力和狂推大模型，让2024年成为了AI的生产之年；

• 2025年，DeepSeek推出高性价比大模型，让大家重新思考AI的商业模式，重构AI的商业价值。

如今，在AI上投入最多、布局最广、能够为企业客户提供更丰富商业价值的AWS，显然再一次跑在了AI赛道的最前面。