财联社2月25日讯（记者 付静）DeepSeek作为名副其实的科技圈顶流带来产业链冲击波，多家厂商AI PC产品积极接入DeepSeek，AI PC渗透率有望加速，AI普惠应用路径也日渐清晰。

近日，办公IT综合解决方案提供商易点云（02416.HK）官宣全面接入DeepSeek，将发布3款自研AI PC支持DeepSeek本地部署。

其中，搭载Intel i5-14400F、NVIDIA RTX3050的AH21部署DeepSeek-R1-1.5B，支持轻量问答、文档处理、基础客服等场景；搭载Intel i7-14700F、RTX4060的AH21部署DeepSeek-R1-7B；搭载Intel i9-14900KF、RTX 5080的旗舰版AP21则部署了DeepSeek-R1-32B。

公司最新披露的财报显示，截至2024年底，易点云订阅客户数量突破51024家，同比增长9.1%；服务设备数量突破137万台，同比增长14.1%。易点云AI PC新品支持按月租赁，将帮助中小企业降低本地部署DeepSeek的IT硬件的采购成本。就如何解决中小企业痛点，以及在DeepSeek带动下“办公IT+AI”发展态势如何等话题，易点云执行董事兼产品副总裁佟剑接受了财联社记者专访。

以下为采访实录：

财联社：易点云此次推出的自研AI PC主要面向中小企业市场，中小企业在AI落地方面存在哪些痛点？如何针对性地解决这些问题？

佟剑：易点云服务的中小企业，基本上人员规模在50-5000人，很多企业积累了不少自己的数据，如销售及客服录音、律所的法务合同、研发的技术和产品文档等，但企业的内部数据不能放到公网让大模型进行训练。

大模型通过联网搜索，结合深度思考，能帮我们非常好地提取、整理知识，企业有一个痛点，就是内部的数据大量积累，缺少整理，翻找有需要的信息费时费力，将DeepSeek本地化部署后，可以用联网检索连到企业内部数据库，企业员工就相当于有了专业的个人AI助理，这是一个很好的应用方向。

比如，易点云有一个遍布全国30多个城市的IT网管团队，向租赁易点云电脑的客户提供免费极速上门服务，帮企业解决电脑故障、网络问题、打印机故障等企业IT办公问题，通过多年的报修服务，已经积累了大量IT维修案例。以前都是管理者进行员工培训，但是培训缺少实战性，很多问题还是工程师遇到不会的再求助上级，这样效率就会降低，现在我们基于本地部署的模型直接去检索之前的维修数据，就为工程师工作打造了智能IT助理。

财联社：公司在向企业部署本地模型从而进一步推动AI技术普及和应用方面有哪些计划?

佟剑：对中小企业来说，现在部署私有大模型的费用门槛还是高。我们未来会有降低成本方面的研究，包括跟英特尔研究如何更低成本本地部署DeepSeek这样的大模型，让企业用得起。

很多中小企业没有研发能力，易点云的AI研发团队会做很多开发工作，帮助企业部署以及学会使用大模型。从未来发展趋势看，“办公IT+AI”是大幅提升生产力的新趋势，越来越多企业将把数据都接入私有大模型，实现token吞吐快速稳定、数据更安全、更高效、更低成本。

财联社：您谈到了降本，客户预期的降本幅度大概有多少？

佟剑：一个新技术的普及，其实是越便宜越好，让大部分企业的尝试没有决策成本。现在部署满血版DeepSeek还是需要专业的服务器和AI计算显卡，显卡购买难度大，即便能买到，部署成本也在百万级别，而未来我们能做到10万以内成本，且通过按月租赁付费进一步降低企业的使用门槛。

财联社：市场对于AI PC整体的接受度怎么样？渗透率大概是怎样一个状况？

佟剑：PC目前主要还是英特尔和AMD的生态，电脑芯片每年都会用新的迭代旧的，现在AI PC也已经迭代到第二代了。但由于成本高、缺少AI的应用生态，目前AI PC的渗透率还是在初级阶段。

财联社：易点云三款AI PC芯片实现了对DeepSeek大模型的支持。据了解，当前下游行业对部署DeepSeek的硬件需求有所增长，很多硬件（如服务器、一体机、AI PC）厂商也都在加速适配DeepSeek，产业竞争是否变激烈了？

佟剑：AI应用的市场还在普及阶段，这个阶段肯定是蓝海，所以还不到竞争激烈的时候。

基于C端的AI问答、知识整理、信息检索等的确是方便了，但商业价值还有待观望。整个AI的商业价值凸显一定来源于B端的生产力提升，这将是一个非常大的商业市场，而B端服务商们怎么去助推、赋能，周期才刚开始。

财联社：DeepSeek被视为一条“鲶鱼”，搅动AI产业的池水，DeepSeek对企业部署AI带来哪些新变化?

佟剑：此前，中国企业用不上最先进的基于大模型的工作效率提升，长期来看中国企业的竞争是会非常被动的。而DeepSeek的出现，降低了大模型的使用门槛，更加方便和快速，而且完全开源，因此企业本地部署和维护成本更低了。

财联社：近期有受访者称，DeepSeek给中国大模型产业发展带来了绝对正面的影响，但是其落地也仍然需要解决所有大模型落地所面临的挑战，包括软硬件适配进度、大模型应用工程化的举措、落地到具体场景的适配性、后期服务的支持等。结合公司产品实际的研发和应用情况，您怎么看这些挑战？

佟剑：其实这些问题都在指向如何商业化、如何产生正向的现金流。现在企业级的AI落地，面临的共同问题是找到价值场景，把产品和商业模式做出来。

我们的业务、IT服务网络和中国的SMB中小企业打交道。我们发现，企业的应用场景非常多样化，能够从中抓住一个主流的趋势或应用场景，把产品做得非常到位，且购买服务加算力的成本能够被很多中小企业接受，就可以实现商业化。