?【北京，2025 年 10 月】在 AI 技術加速滲透各行業的當下，“算力” 已成為企業數字化轉型的核心生產力。此前，國際巨頭長期壟斷高端 AI 算力市場，設備高價、部署復雜、場景受限等問題，讓眾多企業尤其是中小企業望而卻步。如今，東方超算（AI-POWER）推出的 Deep X G20 系列 AI 算力設備，憑借 “性能超國際競品 82%、價格親民、便攜易用” 的核心優勢，打破行業僵局，為企業提供了能快速落地、快速創收的算力解決方案，成為推動 AI 商業化落地的關鍵力量。

性能夠強：跑贏國際大牌，多行業效率直接翻倍

對企業而言，算力的價值最終要體現在 “能不能解決實際問題、能不能提效增收” 上。Deep X G20 系列的旗艦型號 G20 Pro Max，在國際權威的 MLPerf v3.1 測試中，綜合 AI 性能比 NVIDIA DGX Spark 高出 82%，1824 TOPS 的 AI 推理算力，能輕松應對大模型、圖像生成、實時檢測等核心業務需求。

具體到實際應用中，這款設備的表現更讓企業眼前一亮：運行 LLaMA 14B 大語言模型時，每秒能處理 338 個 token，比競品快 82%，智能客服、報告生成等業務響應速度大幅提升；生成 Stable Diffusion XL 圖像時，每分鐘能出 30 張圖，效率提高 67%，設計、營銷團隊不用再等 “隔夜圖”；做 YOLOv8 實時目標檢測時，每秒能處理 60 幀以上畫面，性能提升 95%，工廠質檢、智能監控等場景的實時性需求完全滿足；就連對算力要求極高的 BERT 模型訓練，也能加速 78%，算法迭代周期直接縮短近一半。

“以前用傳統設備做量化策略回測，要等 6 小時才能出結果，現在用 Deep X，45 分鐘就夠了，信號延遲還從 30ms 降到 5ms 以下。” 某 10 億規模量化基金的 CTO 透露，正是這波性能提升，讓公司的 Alpha 收益多了 2-5 個百分點，在高頻交易中穩穩抓住了更多市場機會。

用著夠方便：巴掌大機身隨身帶，告別機房束縛

傳統的企業級 AI 設備，動輒幾百公斤重，還得配專業機房、裝復雜的散熱系統，只能固定在一個地方用。但企業的需求往往在 “機房之外”—— 建筑師要去工地改方案，醫生要去分院會診，交易員要在辦公室隨時調策略，這些場景下，傳統設備根本派不上用場。

Deep X G20 Pro Max 徹底解決了這個痛點：把 1824 TOPS 的算力，塞進了一個僅 2.7L 體積、1.68kg 重的 “小盒子” 里，單手就能提，放進背包就能帶走，重量和一臺輕薄筆記本差不多，卻能發揮出傳統 300kg 服務器的算力。

能做到這點，靠的是三大核心設計：一是 “三芯協同” 的神經態異構計算架構，讓 CPU、GPU、NPU 配合更默契，300W 的功耗就能達到傳統 500W 設備的性能，不用大功率電源；二是液態金屬 + VC 均熱板的散熱設計，再加上鎂鋁合金機身，既輕又能快速散熱，運行時噪音還不到 40 分貝，在辦公室、會議室用完全不吵；三是內部硬件布局優化，24 核心的 CPU、24GB 顯存的專業顯卡、最高 192GB 的內存、4TB 的高速存儲，都緊湊地集成在一起，數據傳輸不卡頓。

現在，上海某甲級設計院的建筑師，帶著 Deep X 去工地，業主說 “會議室要擴大 10 平米”，當場就能在設備上改 BIM 模型，3 分鐘渲染出日景、夜景效果圖，項目溝通不用再跑往返；北京某三甲醫院的醫生，帶著設備去基層義診，512 層的肺部 CT 影像，6 分鐘就能完成 AI 標注，漏診率從 8% 降到 1% 以下，患者不用再等半天出報告。

成本夠劃算：4 萬就能買，最快 2 個月回本

過去，國際品牌的高端 AI 工作站，動輒十幾萬、幾十萬，中小企業想試試 AI，光硬件投入就占了大半個預算，風險太高。而 Deep X G20 系列直接把價格拉到了 “企業可承受范圍”：單臺只要 4 萬元左右，和國際競品價格差不多，性能卻強了 82%，徹底打破了 “性能高就必須貴” 的行業潛規則。

更關鍵的是，這臺設備能幫企業快速賺錢、省錢。從東方超算公布的數據來看，不同行業的回本速度都很快：量化金融領域，3 年的投資回報率（ROI）能到 1900%，每年光省下來的云 GPU 費用就有 60-120 萬；醫療影像領域，4 個月就能收回成本，還能提升診斷效率；影視后期行業，3.5 個月回本，8K 視頻剪輯效率提升 7.5 倍，月產能從 3 條片子漲到 7 條；智能制造領域更夸張，2.5 個月就回本，一臺設備能頂 20 個質檢工人，人力成本直接降下來。

“以前想搞 AI 質檢，一算要花上百萬買設備，一直不敢動。現在 4 萬買臺 Deep X，兩個月就賺回來了，就算試錯也不怕。” 某傳統制造企業的負責人說，正是這臺設備，讓公司終于邁出了 AI 轉型的第一步，質檢精度還比人工高了不少。

落地夠快：8 分鐘部署模型，不用請專業工程師

對很多企業來說，買了 AI 設備只是第一步，后續的模型部署更頭疼 —— 要裝系統、配環境、下模型、調參數，沒專業的 AI 工程師根本搞不定。有企業試過，3 個工程師花 2 天部署一個 LLaMA 14B 模型，最后還因為版本沖突、顯存不夠失敗了，時間和人力都白費了。

Deep X G20 系列早就想到了這點，設備里預裝了一個 “AppMall.ai 模型商城”，里面有 1000 多個已經調好的 AI 模型，覆蓋計算機視覺、自然語言處理、語音識別等 50 多個領域，而且每個模型都針對 Deep X 的硬件做了優化，拿來就能用。

現在部署模型，根本不用麻煩工程師：打開模型商城（10 秒），搜索找到需要的模型（1 分鐘），點擊 “一鍵部署”（6-8 分鐘），系統會自動從國內 CDN 下載模型、配置環境、優化參數，最后還會生成調用示例，就算是產品經理、設計師，也能自己操作。

對比傳統部署方式，效率直接提升了 60 倍：以前要 8-23 小時，現在只要 8 分鐘；以前成功率只有 40%，現在能到 98%；以前硬件利用率只有 50-60%，現在能到 85-92%，算力不浪費。某 AI 創業公司的 CTO 說：“現在部署模型比裝手機 APP 還簡單，我們終于不用把精力耗在調環境上，能專心做業務創新了。”

目前，Deep X G20 系列已經在量化金融、醫療影像、建筑設計、影視后期、智能制造等 10 個行業，服務了 500 多家企業。對企業來說，這款設備不只是一個 “算力工具”，更是一個 “增長引擎”—— 不用大投入，就能快速用上頂級 AI 算力，在業務中提效、增收、降本。而對整個行業來說，Deep X 的出現，也讓 AI 算力從 “少數巨頭的專屬”，變成了 “更多企業能用上的標配”，推動中國 AI 商業化落地進入了 “快車道”。

來源/周口網