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编辑 |漠影
芯东西9月21日报道，昨夜，NVIDIA（英伟达）推出新一代GeForce RTX 40系列显卡。
作为全球首款基于全新NVIDIA Ada Lovelace架构的GPU，RTX 40系列在性能和效率上都实现了巨大的代际飞跃。
其中，新旗舰产品RTX 4090 GPU的现代游戏性能相较上一代3090 Ti提升最高可达2倍，光线追踪游戏性能的提升最高达到4倍，开大招DLSS 3后畅玩4K赛博朋克都不在话下。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋在GTC大会主题演讲的GeForce Beyond特别直播上介绍道，这意味着实时光线追踪和利用AI生成像素的神经网络渲染的新时代已然来临。
首发的40系列有三款。旗舰产品RTX 4090 24GB将于10月12日上市，建议零售价12999元起。RTX 4080 16GB、RTX 4080 12GB将于11月上市，建议零售价分别为9499元起和7199元起。
相比之下，RTX 3090首发价是11999元起，RTX 3090 Ti首发价是14999元起，一台顶配iPhone 14 Pro Max首发价是13499元。
这么一看，RTX 4090的性价比“真香”。
华硕、七彩虹、耕升、影驰、技嘉、映众、微星和索泰等顶级显卡供应商将在中国推出GeForce RTX 4090和4080 GPU标频版和超频版。RTX 40系列GPU还会通过宏碁、外星人、华硕、戴尔、惠普、联想、微星等全球领先OEM的产品出售。
NVIDIA还将限量推出RTX 4090和RTX 4080（16GB）FE版，以满足粉丝需求。
这些还只是GTC主题演讲的“前菜”，同样利用Ada Lovelace架构，英伟达面向自动驾驶计算推出了超级芯片DRIVE Thor，算力较上一代DRIVE Orin翻倍，浮点性能达2000 TFLOPS。
专为元宇宙应用打造的OVX计算机也升级至第二代，搭载了新Ada Lovelace L40数据中心GPU。
还有新款微型机器人计算机Jetson Orin Nano，速度比上一代Jetson Nano快了80倍。
此外，英伟达在今年4月面向数据中心发布的旗舰计算产品H100 GPU同样迎来关键进展——全面投产。
面向元宇宙应用，英伟达还首次通过云服务进一步拓展其平台的覆盖范围——发布英伟达首款软件和基础设施即服务（IaaS）产品Omniverse Cloud，为元宇宙应用的设计、发布、运营和体验提供全面的云服务。
在将近25年前，英伟达推出了可编程着色GPU，GPU彻底改变3D图形。
2018年，在全球计算机图形图像顶会SIGGRAPH上，英伟达推出全新GPU架构NVIDIA RTX，通过两个全新处理器来扩展可编程着色器——RT Core用于加速实时光线追踪，Tensor Core用于处理矩阵运算、加速AI。
今天，英伟达憋了4年的大招——第三代RTX架构Ada Lovelace，终于正式登场！
这代RTX以数学家Ada Lovelace的名字命名，她被公认为世界上第一位计算机程序员。
据介绍，Ada GPU可实现2倍的传统光栅化游戏性能提升，对光线追踪游戏的性能提升可以高达4倍。相较上一代Ampere架构，Ada在相同功耗下可带来超过2倍的性能提升。
“Ada正在为完全基于仿真的未来游戏铺路。”黄仁勋说。
今天英伟达推出的基于Ada Lovelace架构的GPU有三款：GeForce RTX 4090提供24GB版本，GeForce RTX 4080提供16GB和12GB版本。
GeForce RTX 4090 GPU是全新GeForce RTX 40系列的旗舰产品，是全球首款基于全新NVIDIA Ada Lovelace架构的游戏GPU。
RTX 4090拥有760亿个晶体管、16384个CUDA核心和24 GB高速美光GDDR6X显存，在4K分辨率的游戏中持续以超过100 FPS运行，在功耗、静音、散热等方面的提升都非常显著。
在完整的光线追踪游戏中，与前一代采用DLSS 2的旗舰GPU RTX 3090 Ti相比，采用DLSS 3的RTX 4090的性能提升可达4倍。
在现代游戏中，RTX 4090的性能提升高达2倍，同时保持了跟RTX 3090 Ti相同的450W功耗。
实现性能飙升的一个关键，是Ada引入了全新的NVIDIA DLSS 3超分辨率技术。该功能可在不影响画质和响应速度的前提下，使用低分辨率内容作为输入，并运用AI技术创造更多高质量帧。
黄仁勋说，玩像《赛博朋克2077》这样的现代光线追踪游戏，需对每个像素执行超过600次光线追踪计算来确定光照，与4年前推出的首批光线追踪游戏相比提升高达16倍。但GPU中负责此类计算的晶体管数量并没有以同比增加，借助AI，英伟达在4年内将性能提升了16倍。
无论是对GPU性能要求较高的游戏，还是受到CPU限制的游戏，都将从该技术中受益。3D艺术家无需代理就可以利用精确的物理学和逼真的材料渲染完整的光线追踪环境，并实时查看效果。
两款次旗舰RTX 4080的配置则明显跟RTX 4090拉开了差距。
RTX 4080 16GB拥有9728个CUDA核心和16 GB高速美光GDDR6X显存，在现代游戏中的性能可达GeForce RTX 3080 Ti的2倍；在较低功率下，性能比GeForce RTX 3090 Ti更强。
RTX 4080 12GB拥有7680个CUDA核心和12GB 美光 GDDR6X显存，性能跟3090 Ti同级。
1、架构上的改进：英伟达与台积电合作创建了针对GPU优化的4N定制工艺，使RTX 40系列能够集成760亿个晶体管、超过18000个CUDA核心，较上一代Ampere多了70%，性能功耗比提升高达2倍。
2、SM流式多处理器：具有高达90 TFLOPS的着色器能力，吞吐量超过上一代产品2倍。
3、着色器执行重排序（SER）：通过即时重新安排着色器负载来提高执行效率，从而更好地利用GPU资源。该技术可以实时重新调度任务，被黄仁勋称作是“与CPU的乱序执行一样的重大创新”，可将光线追踪性能提升2-3倍，整体游戏性能提升25%。
4、第三代RT Cores：有效光线追踪计算能力达到191 TFLOPS，是上一代产品2.8倍。
第三代RT Cores可提供2倍的光线与三角形求交性能，及两个全新的重要硬件单元。Opacity Micromap引擎将光线追踪的Alpha-Test几何性能提升2倍；Micro-Mesh引擎可动态生成微网格，以产生额外的几何图形，可在提升几何图形丰富度的同时，不以传统复杂几何图形处理的性能和存储成本为代价。
5、第四代Tensor Cores：新增Hopper FP8 Transformer Engine，FP8张量处理性能高达1.4 Petaflops，超过上一代使用FP8加速性能的5倍。
6、Ada光流加速器：带来2倍的性能提升，使DLSS 3能够预测场景中的运动，使神经网络能够在保持图像质量的同时提高帧率。
7、双NVIDIA编码器（NVENC）将输出时间至多缩短一半，并支持AV1。OBS、Blackmagic Design DaVinci Resolve、Discord以及更多的公司都已在采用NVENC AV1编码器。
在推出新一代自动驾驶芯片前，黄仁勋照例先回顾了一遍战绩：英伟达在2018年推出的Xavier是世界上第一款专为深度学习设计的机器人处理器，此后每隔两年，英伟达就会发布性能飞跃的新一代处理器。去年，英伟达发布的Altan更是将峰值性能拉到了1000 TOPS。
今天，黄仁勋放出新的大招——NVIDIA DRIVE Thor的吞吐量达到Atlan的2倍，整型峰值性能可达2000 TOPS，FP8精度的峰值性能可达到2000 TFLOPS，同时降低整体系统成本，目标是汽车制造商的2025年车型。
实现这一目标，得益于三个因素：Grace CPU、Hopper GPU和Ada Lovelace GPU。Hopper集成的Transformer引擎有助于加速计算，Ada中多实例GPU的发明将有助于车载计算资源的集中化，可将成本降低数百美元。
Thor可配置为多种模式，可将其算力全部用于自动驾驶工作流，或者将其中一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐，另一部分用于驾驶员辅助。
Thor的多计算域隔离，使其允许并发的、对时间敏感的多进程无中断运行。车辆可以在一台计算机上，同时运行Linux、QNX和Android。
当前汽车的停车、主动安全、驾驶员监控、摄像头镜像、集群、信息娱乐等功能由不同的计算设备控制，未来这些功能可以统一由Thor支撑。
两个DRIVE Thor还能利用最新的NVLink-C2C芯片互连技术“拼接”成一块功能更强的芯片，作为运行单个操作系统的整体平台。
回到英伟达第二代机器人处理器DRIVE Orin上，Orin已经被40多家汽车、卡车、无人驾驶出租车和穿梭巴士的制造公司采用。自动驾驶汽车的基本处理流水线可应用于各种机器人系统。
Jetson系列是英伟达打造的机器人计算机，拥有100万开发者，在本届GTC大会上，黄仁勋宣布推出一款微型机器人计算机Jetson Orin Nano，速度比上一代Jetson Nano快了80倍。
有移动的机器人，也有观察移动物体的机器人系统。英伟达边缘AI平台Metropolis的下载量已达100万次，在全球拥有1000多家应用合作伙伴。Orin还是Metropolis运行所在的工业级IGX Edge AI平台的机器人处理器。
全球大型工业自动化公司西门子将Metropolis和Orin IGX用于其工业边缘计算平台。
除了机器人开发外，Orin IGX也是医疗影像应用的理想计算平台。在Orin IGX上运行的NVIDIA Clara Holoscan是一个低延迟的成像处理平台，包含用于数据处理、AI模型训练、仿真和机器人开发应用的库。70多家领先的医疗设备公司、创企及医疗中心都在Clara Holoscan上进行开发。
Activ Surgical、Proximie和Moon Surgical将在运行于Orin IGX平台的NVIDIA Clara Holoscan上构建其手术机器人系统。
面向元宇宙应用，黄仁勋宣布推出第二代OVX计算机，由全新Ada Lovelace L40数据中心GPU和增强的网络技术提供支持，以提供突破性的实时图形、AI和数字孪生模拟功能。
借助48GB超大帧缓冲区，拥有8个L40 GPU的第二代OVX将能完成超大的Omniverse虚拟世界仿真。L40 GPU已全面进入量产。第二代OVX系统将于明年年初向市场提供。
除了元宇宙专属硬件外，英伟达还打造了其首款IaaS产品Omniverse Cloud服务，可连接在云、本地或设备上运行的Omniverse应用。个人或团队可以借助该服务一键体验设计和协作3D工作流程的能力，而无需任何本地计算能力。
新的Omniverse容器现已可用于云部署，包括用于生成合成数据的Replicator、用于扩展渲染农场的Farm、用于构建和训练AI机器人的Isaac Sim等。
英伟达为自主移动机器人打造的Isaac平台进入云端后，用户可在NGC上获取云就绪的Omniverse VMI虚拟机镜像和Isaac容器，并将其部署到任何公有云上。
最后，我们来看一下面向数据中心和高性能计算的加速计算最新进展。
黄仁勋说，NVIDIA平台现已拥有350万名开发者，12000家创企正基于英伟达的产品开创新业务，英伟达通过550个SDK和AI模型为约3000个应用提供加速。“总体来说，我们所服务的各行业总价值约为100万亿美元。”
面向数据中心，英伟达在今年4月发布的最新旗舰产品H100 Tensor Core GPU已经进入大规模量产。
H100包含800亿个晶体管，采用了全新Hopper架构、Transformer引擎、第二代多实例GPU、机密计算、第四代NVIDIA NVLink互连、DPX指令等多种创新技术，能够被用于加速高级推荐系统、大型语言模型等超大规模的AI模型训练。
据介绍，H100使企业能够削减AI的部署成本，相较于上一代A100，在提供相同AI性能的情况下，可将能效提高3.5倍，总体拥有成本减少至1/3，所使用的服务器节点数也减少至1/5。
英伟达全球技术合作伙伴计划于10月推出首批基于NVIDIA Hopper架构的产品和服务，到今年年底预计将有超过50款服务器型号面市，2023年上半年还将有数十款型号面市。
AWS、谷歌云、微软Azure、Oracle Cloud Infrastructure将从明年开始率先在云端部署基于H100的实例。数家全球领先的高等教育和研究机构的新一代超级计算机也将采用H100。
DGX H100系统现在即可订购。该系统FP8精度的峰值性能可达到32 PFlops。每个DGX系统都包含NVIDIA Base Command和NVIDIA AI Enterprise软件，可实现从单一节点到NVIDIA DGX SuperPOD的集群部署。
在软件支持上，H100现包含为期五年的NVIDIA AI Enterprise软件套件许可，这将优化AI工作流程的开发部署，确保用户可获得构建AI聊天机器人、推荐引擎、视觉AI等所需的AI框架和工具。
一些全球领先的大型语言模型和深度学习框架正在H100上进行优化，这些框架与Hopper架构相结合，能够显著提升AI性能，将大型语言模型的训练时间缩短到几天乃至几小时。
大型语言模型（LLM）是当今最重要的AI模型之一。借助LLM，用户只需通过较少的样本来精调模型，就能高效执行特定任务。Hopper架构则有助于降低LLM的训练及部署门槛。
今天，英伟达推出Nemo LLM云服务，用于训练大型语言模型。
Nemo包含社区构建的一系列预训练基础模型，其API可生成习得的提示embedding表和优化的微服务，可部署在本地、云中，适用于一个GPU或者多个GPU、多个节点。现在注册，10月就能抢先体验这项服务。
英伟达还推出了BioNeMo LLM服务，用于训练和部署超算规模的大型生物分子语言模型。
领先的制药公司、生物技术初创企业和前沿生物研究人员正在使用BioNeMo LLM服务和框架来开发用于生成、预测和理解生物分子数据的AI应用，从而更好地了解疾病，并找到治疗方法。
NVIDIA BioNeMo LLM服务将提供4个预训练语言模型：
1、ESM-1：这一最初由Meta AI Labs发布的蛋白质LLM能够处理氨基酸序列，最终生成用于预测各种蛋白质特性和功能的表征。它还提高了科学家理解蛋白质结构的能力。
2、OpenFold：这是由学术界和产业界共同成立的Openfold联盟创建的sota蛋白质建模工具，可通过BioNeMo服务提供其开源AI工作流程。
3、MegaMolBART：这一基于14亿分子训练而成的生成式化学模型可用于反应预测、分子优化和新分子的生成。
4、ProtT5：该模型是在慕尼黑工业大学RostLab的带领下合作开发的，NVIDIA也是该项目的参与者之一。PortT5将ESM-1b等蛋白质LLM的功能扩展到序列生成。
这些模型针对推理进行了优化，并将通过NVIDIA DGX Foundry上运行的云端API提供抢先体验。
英伟达在1999年发明的GPU，激发PC游戏市场的增长、重新定义了计算机显卡并助燃了现代AI普及的浪潮。此次新推出的Ada Lovelace一代GPU，改进了作为神经渲染引擎的全部三个RTX处理器，对于游戏玩家、虚拟世界创作者都带来了新的生产力工具。
可以看到，如今的英伟达已发展成为一家全栈式计算公司，无论是加速计算，还是计算机图形，都通过在架构、设计和算法方面进行创新叠加来实现性能的突破。与此同时，AI技术已经渗透到英伟达产品的各个角落，用于与更多技术创新的结合，推动科学及工业领域更多AI新应用的突破，并为数字经济发展提供动力。
DeepSeek一体机概念爆发的机会！
60s速读：
1、AI大模型一体机是为AI大模型应用与部署打造的集成计算设备，融合硬件与大模型私有化部署，有高性能硬件、丰富基座大模型资源、完备全栈工具链。
2、AI计算需求增长迅猛，智能算力前景广阔，预计2025-2028年中国智能算力规模年复合增长率达46.2%。国资委推动央企发展人工智能，加速算力基建，有望促进人工智能产业建设。
3、以华为昇腾一体机为例，产业链包括上游基础硬件与软件供应（芯片、组件、软件、算法供应商）、中游华为及合作伙伴（研发生产、定制解决方案）、下游应用场景/系统集成商与服务商（整合系统、运维服务）。
4、一体机是AIAgent理想载体，一体机集成产业链上下游，满足政企等客户细分场景需求。DeepSeek一体机有望受益于政府和企业AI转型，预计形成500亿元级市场空间。
在人工智能技术飞速发展的当下，大模型已然成为驱动产业变革的核心要素。但大模型在应用落地进程中，遭遇了算力短缺、部署繁杂、数据安全等一系列难题。在这一背景下，一体机凭借软硬件深度融合、开箱即可使用、支持私有化部署等特性应运而生，为政府及企业客户提供了便捷高效的AI解决方案，极有可能引领AI产业迈向新的发展阶段。
本报告将对一体机展开深度剖析。开篇简述一体机的概念与优势等基础内容，继而探究驱动行业发展的关键因素与当下行业现状。
随后，以DeepSeek一体机作为典型案例，详细解析其部署流程，并探讨相关产业链环节及重点企业。最后，对未来市场趋势作出展望。通过系统阐述这些内容，期望能为读者提供全面的行业见解，助力决策参考。
一、行业概述
在人工智能技术突飞猛进的当下，大模型已成为产业变革的关键驱动力。不过，大模型在落地应用时，面临着算力不足、部署困难、数据安全隐患等一系列棘手问题。此时，一体机凭借软硬件深度融合、开箱即用、可私有化部署等特性横空出世，为政府及企业客户呈上了便捷高效的AI解决方案，极有希望引领AI产业踏入全新发展阶段。
1、一体机基本内容
概念阐述：AI大模型一体机是专门为人工智能大模型应用与部署打造的集成计算设备，本质上可视为AI服务器与大模型私有化部署的有机结合。作为“软硬协同、开箱即用”的智能化基础设施，它高效整合了计算、存储、网络等硬件设施，配备大模型微调部署软件平台以及预置大模型。
高性能硬件优势：大模型一体机适配专用AI芯片，并围绕大模型算法深度优化，充分挖掘AI芯片性能潜力。通过配置大容量内存和高速存储，支撑大模型的加载与运行，显著加快数据读写速度。
丰富的基座大模型资源：当下的大模型一体机能够提供DeepSeek系列、LLaMA系列、Baichuan系列、Qwen系列等多种主流开源大模型。企业用户可依据特定应用场景需求，对预置模型开展微调及增量训练，有力降低AI大模型落地的难度。
完备的全栈工具链：大模型一体机集成AI全流程开发工具，实现从数据处理、模型训练到推理部署的全栈式开发，大幅提高模型训练效率。同时，外挂用户专属知识库，结合检索增强技术，实现专业领域知识问答，为企业提供定制化、便捷化、贴合场景的AI服务。借助可视化管理工具，硬件组网、资源监控、故障定位清晰直观，降低运维门槛。
2、云计算和一体机部署大模型的特点对比
相比云部署模式，利用一体机对大模型进行私有化部署优势明显：
稳定性更高：公有服务器常受巨大流量冲击，而私有算力保障更足，稳定性更佳。
部署更为简化：传统大模型部署需历经硬件调试、框架适配、算子优化等流程，一体机预装大模型及配套工具链，极大降低企业使用门槛，真正做到开箱即用，缩短项目部署周期，助力企业快速开启AI应用实践。
模型定制化便利：企业可利用私有数据持续训练模型，或搭载内部知识库，使通用大模型转化为垂直领域“专家”，契合企业特定业务场景。
具备经济效应：短期内通过云服务使用大模型无需一次性硬件投入，但长期使用公有云API按token付费成本较高，一体机私有化部署有助于降低总体成本，更好把控预算。
数据安全有保障：对于拥有大量敏感数据的用户，本地化大模型部署可实现不联网使用，确保数据本地处理，避免敏感信息外流，能满足金融、能源、政务、医疗等数据敏感型行业对安全和隐私的严苛要求。
3、央国企及党政机关是一体机的重要客户
政府机构和央国企涉及公民信息、政务数据、国家安全等大量敏感数据，对本地化、私有化部署需求强烈。智能一体机私有化部署方案门槛低、成本低，完美契合相关需求，无需额外部署服务器、聘请庞大运维团队，仅需支付购买费用，购买后即可立即投入使用。
二、驱动因素
在人工智能蓬勃发展之际，大模型虽为产业变革核心动力，但应用落地时，算力匮乏、部署繁琐、数据安全风险等难题接踵而至。与此同时，AI计算需求激增、政策导向明确以及数据安全受重视，促使一体机顺势而生，成为解决当下困境的有力方案。
1、AI计算需求爆发，智能算力前景广阔
AI计算需求正呈爆发式增长。据预测，到2025年，全球企业对AI的采用率将攀升至86%，企业数据利用率也将大幅跃升至80%左右。自2012年起的6年间，依据《昇腾计算产业发展白皮书》，AI模型规模及学习数据量迅猛增长，AI计算需求暴增30万倍。
在5G、智慧城市、物联网等领域应用不断普及的背景下，海量文本、图片、语音、视频等非结构化数据生成速度加快，处理需求呈指数级上扬。而AI算力处理这些非结构化数据的效率远高于通用算力。并且，随着BERT、GPT-3等大规模预训练模型的发展，算法持续强化，所需算力从TFLOPS级别迈向PFLOPS级别，甚至步入EFLOPS级别。同时，超大规模批处理、自动模型结构搜索等新方法不断涌现，进一步推高AI计算需求。
数据显示，2025年中国智能算力规模将达1,037.3EFLOPS，预计2028年将攀升至2,781.9EFLOPS。2025年中国通用算力规模将达85.8EFLOPS，2028年预计达140.1EFLOPS。预测2023-2028年，中国智能算力规模的五年年复合增长率可达46.2%，通用算力规模预计为18.8%，较上一版预期的33.9%和16.6%均显著提升。
2、政策助力，央国企加速算力基建
国务院国资委明确指示，中央企业需将发展人工智能纳入全局统筹规划。2024年2月21日，国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，会议指出：加快人工智能发展，是国资央企履行使命、把握战略机遇、培育新质生产力、推动高质量发展的必然选择。央企应积极拥抱人工智能变革，将发展新一代人工智能置于更突出位置，强化创新策略、应用示范与人才汇聚，构建智能经济形态。
会议着重强调，央企要统筹谋划人工智能发展，深入推进产业创新，加快布局与发展人工智能产业，加速建设智能算力中心，深化开放合作，发挥跨央企协同创新平台作用。开展“AI+”专项行动，以需求为牵引，加快重点行业赋能，构建产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。此次推进会有望推动央企在人工智能领域发力，从数据、算法、算力多维度加速我国人工智能产业建设。
3、数据安全受关注，外部模型存隐患
在AI浪潮下，数据安全已成为全球关注焦点，众多公司与国家对外部人工智能应用加以限制。例如，摩根大通鉴于第三方软件管控及财务信息安全考量，限制员工使用ChatGPT。全球半导体制造巨头台积电，近期也要求员工使用ChatGPT时不得泄露公司敏感信息，以保护隐私。意大利个人数据保护机构更是对ChatGPT下达禁令，限制其开发商OpenAI处理意大利用户数据。
三星引入ChatGPT后已发生三次数据泄露事件。问题根源在于内部员工向ChatGPT输入公司机密信息，致使半导体设备测量数据、产品质量率等重要信息泄露给美国公司。为防范此类事件重演，三星已要求员工谨慎使用ChatGPT，甚至表示若类似情况持续，将考虑禁止在内部网络使用。
三、行业现状
1、DeepSeek开源大模型引领私有化部署新风向
中国企业DeepSeek（DS）全面开源成果，引发市场对生成式AI技术及算力硬件需求的热议。其V3版本模型以1/10训练成本，达到与海外领先模型GPT-4o/Llama3.3相当水平，并基于同一基础模型后训练出R1模型。R1运用强化学习技术，少量标注数据下提升推理能力，在数据、代码、自然语言推理任务中性能比肩OpenAIo1正式版。2025年2月24日，DS启动“开源周”，5天内每天开源一个项目，丰富AGI开源生态。
高质量开源模型推动AI大模型能力探索，加速应用落地，带动算力硬件需求。DeepSeek是中美贸易摩擦致AI硬件采购受限背景下的创新解，虽未突破“ScalingLaw”，但提升全行业算力资源效率，创造更大需求。应用推理方面，DSAPP下载量自2025年1月11日发布后呈指数增长，截至2月24日累计超4000万次；B端凭借开源和模块化设计，在政务、医疗等多领域渗透，45%央企已完成模型部署。
大模型云端部署提升云端算力需求，头部云厂商资本开支上行。以阿里云为例，AI推动收入增速提升，4Q24收入同比双位数增长，相关产品收入连续六个季度三位数同比增长，单季度资本开支环比增长81%，未来三年云和AI基础设施投入预计超过去10年总和。
DS部署不仅在云端，本地化私有部署也前景广阔。C端面向消费级AIPC等场景，“云端协同”优化体验与保护隐私；B端金融、医疗等行业因数据敏感、定制化需求，依赖私有化部署。
DeepSeekR1技术开源、成本可控，降低企业及个人部署高水平AI大模型门槛，推动本地私有化部署需求增长。它性能领先，对标国际前沿；采用MIT开源协议，降低技术获取门槛；通过技术创新降低推理成本，蒸馏版模型减少硬件需求；早期基于NV硬件训练的优化方式开源，助力国产主流GPU厂商适配，为DeepSeek一体机落地奠基。
2、DeepSeek一体机密集发布
DeepSeek大模型一体机分推理和训推两类。推理一体机内置不同尺寸模型，价格几十万到数百万，面向数据安全敏感企业；训推一体机售价更高，用于模型预训练和微调。
华为计算推出昇腾DeepSeek一体机，适配全系列模型，融合昇腾算力与DeepSeek模型能力，满足全场景需求。该一体机性能出色，70B蒸馏版R1系统每秒吞吐3300Tokens，满血版多用户并发数是业界2倍，最多支持192用户同时在线，单用户时延50ms。截至2月12日，13家昇腾合作伙伴推出自有DeepSeek一体机，如神州数码推出相关解决方案，3分钟可完成模型部署，广泛应用于教育、医疗、金融等行业。此外，联想与沐曦、京东云等也推出基于国产算力芯片的DeepSeek一体机。
3、DeepSeek一体机优势显著
DeepSeek一体机降低AI大模型部署门槛。政企客户行业多样，部分开发经验不足，需全面服务支持。一体机厂商提供“开箱即用”部署模式，实现小时级交付，配备开发平台，整合复杂流程，节约企业迭代时间；还提供自主微调模式，集成主流微调方法，以低代码界面降低技术门槛。
一体机核心优势是软硬件深度耦合。通过协同优化，实现算法与国产芯片适配，打破英伟达CUDA生态限制，推动“国产算力+国产大模型”生态建设。如华为DS版训/推超融合一体机使用华为ModelEngineAI平台，支持DeepSeek模型“一键部署”；联想配合一体机的AIForce平台，重构企业级AI开发范式。国产芯片适配DeepSeek模型，有望成为一体机算力基石，为本土大模型发展提供可控路径。
四、DeepSeek一体机的部署
1、C端：DeepSeek-R1携手蒸馏技术，推进AI端侧轻量化布局
（一）DeepSeek-R1蒸馏：小身材有大能量
知识蒸馏聚焦知识迁移与压缩，关键在于把复杂“教师模型”的决策逻辑及特征表征能力，传递给轻量的“学生模型”。按照DeepSeek-R1技术论文所述，以参数量达671B的DeepSeek-R1充当教师模型，产出80万条高质量训练数据，覆盖数学推理、编程、科学问答等各类场景任务。经过规则筛选，剔除预研、冗余段落和代码块，最终数据样本具备答案以及多专家协同的决策逻辑。借由知识蒸馏技术，把671B大模型的复杂推理模式迁移至轻量模型，进而形成参数量分别为1.5B、7B、8B、14B、32B、70B的6种不同版本蒸馏模型。
DeepSeek-R1蒸馏版模型推理性能超越同规模传统模型。DeepSeek蒸馏技术融合数据蒸馏与模型蒸馏，运用监督微调手段，借助DeepSeek-R1生成的80万个数据样本，对基础模型开展微调，并且在架构优化中增添层次化特征提取、多任务适应性、参数共享与压缩等设计，达成高效知识迁移。受益于模型结构优化与蒸馏技术应用，蒸馏版本模型在多个推理基准测试中成绩出众。
据DeepSeek-R1技术论文，将蒸馏模型与基于Qwen-32B-Base模型、经数学、代码和STEM领域数据超1万步大规模强化学习（RL）训练得到的小模型作对比，结果显示，在所有推理基准测试中，蒸馏模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B均优于后者，且计算资源耗费更少，兼具经济性与有效性，这主要得益于蒸馏的知识迁移优势、更高效学习过程以及继承教师模型部分泛化能力。
（二）DeepSeek-R1蒸馏模型本地部署的硬件要求
传统大模型推理时对计算资源、内存和存储空间需求巨大。例如，满血版671B参数量的DeepSeek-R1在采用FP8训练（精度系数为1）时，显存需求约850GB；若采用INT4量化，仅加载模型参数就需占用313GB显存，对内存和硬盘空间要求也很高，远超PC、手机等终端设备硬件承载能力。蒸馏模型在尽可能维持大模型性能的基础上，降低了对显存、内存和存储的需求，更适配资源受限的终端设备，契合C端场景。
DeepSeek-R1蒸馏模型本地部署，需依据模型大小和计算需求挑选合适终端硬件配置。蒸馏后的DeepSeek-R1模型可通过Ollama和AnythingLLM实现PC本地部署。
参考联想官网及ollama信息，梳理运行不同版本参数蒸馏模型所需硬件配置：若仅运行1.5B超轻量模型，用于实时基础问答、文本情感分析等功能，集成显卡配置基本能够支撑；若要执行文本摘要、翻译、图像描述生成等中等复杂度任务，需部署7B或者8B端侧模型，在INT4量化假设下，最低显存要求达4-5GB，普通消费级硬件可支持运行，推荐内存配置16GB+，硬盘容量大于10GB。
若要部署14B中型模型，用于跨模态理解、复杂代码生成、本地知识库检索等任务，则需升级硬件配置，采用RTX4090/A5000或更高显存显卡、32GB+内存和15GB+硬盘存储。
而对于32B或70B较大参数量模型本地部署，以实现多模态任务处理、科研数据分析、复杂语义理解等任务，对PC硬件要求更高，通常需配置专业级GPU（NVIDIAA100/H100，或采用多卡并行，INT4量化假设下最低显存要求接近40GB，推荐显存大小为80GB，同时对内存、存储、散热和电磁屏蔽等方面也有更高要求。
PC是本地模型重要承载终端，更高规格、高性能端侧模型部署正有力推动AIPC升级。2月25日，联想推出全球首批端侧部署DeepSeek的AIPC产品——YOGAAIPC元启系列，在消费级设备上流畅运行70亿参数端侧模型，用户文档总结、翻译、撰写等操作无需调用云端大模型即可完成，提升推理效率，充分保障数据隐私与离线可用性，还能根据用户个人需求进行定制化训练。
此前，AIPC换机动力受端侧模型能力有限、国外厂商API调用限制以及价格高昂制约。DeepSeek-R1基于知识蒸馏的轻量化模型在本地推理性能出色，以更小参数量实现接近原模型精度，降低端侧AI任务门槛。
PC作为生产力工具，用户对性能体验要求高，随着应用场景拓展到多模态任务处理、复杂推理等领域，用户对更高性能、更高规格本地模型部署需求增加，传统PC算力与内存配置渐成瓶颈，硬件升级趋势明显，端侧模型进化与硬件迭代形成飞轮效应，有望加速AIPC渗透。
2、B端：AI私有化部署新走向，DeepSeek一体机提供全栈式方案
（一）DeepSeek一体机重塑本地私有化AI部署模式
DeepSeek-R1全参数模型有671B参数，相比32B参数蒸馏版，在数学、代码及逻辑推理能力上更强，符合B端用户需求；但也对系统显存容量、显存带宽、互连带宽、延迟等提出更高要求。依据安擎观点，MoE模型运行所需显存可由公式——模型参数量×精度系数+激活参数量×精度系数+10%-20%其他消耗——算出，对于DeepSeekR1，模型参数671B，单次激活专家参数量37B，模型主要采用FP8训练（精度系数为1），所需显存约850GB。
（二）DeepSeek一体机软硬件协同难点
当前主流国产AI训练芯片缺乏对FP8精度支持，这是运行DS模型的一大阻碍，采用16位精度单元计算会大幅降低效率。DeepSeek采用FP8混合精度，然而主流国产AI训练芯片不支持FP8精度，若用BF16或者FP16计算，理论上对精度影响小，但计算和显存硬件需求几乎翻倍。用上文相同计算方法，采用FP8精度部署671B的DS大模型，显存需求约850GB；若用FP16或者BF16部署DS大模型，显存需求约1.5T以上，以阿里云百炼专属版AI训推一体机为例，单机部署全精度16/8/4bit下高并发满血版DeepSeek-R1/V3，部署16卡，显存达1,536GB。
DeepSeekR1模型全参数配置显存要求高，通过定点量化压缩显存占用。以FP8精度部署DSR1全参数模型需显存850GB，同时，多数国产AI芯片仅支持INT8、FP16、FP32等格式，若用FP16精度，单机显存要求将升至1.5T显存以上，超出单台8卡AI服务器显存范围。
为在单台8卡服务器上部署671B全参数DeepSeekR1模型，厂商需进行定点量化，即降低模型参数精度，减少模型大小与计算复杂度，降低显存占用、提高吞吐效率，同时将精度损失控制在可接受范围。
以INT8量化（将模型从浮点数转为8位整数）为例，模型权重和激活值会经缩放、偏移等量化过程，尽量保留原始浮点数信息，推理时，这些定点量化值会反量化回浮点数计算，然后再量化回INT8进行下一步。
DeepSeek一体机并非AI服务器硬件与大模型简单组合，否则可能出现无法部署或资源浪费问题。一体机厂商需围绕AI芯片与大模型深度适配，在优化算力效率和保障模型效果间寻求平衡。
五、一体机产业链
华为昇腾一体机产业链体系完备，覆盖从上游基础软硬件供应，到中游华为及合作伙伴的研发生产，再到下游应用场景及配套服务等众多环节。
上游：基础硬件与软件供应
芯片及组件供应商：华为海思所提供的昇腾系列AI芯片，作为一体机核心计算部件，赋予其强大AI算力。此外，英特尔、AMD等供应通用CPU，三星、海力士等提供存储芯片，还有其他厂商供应网络芯片等。在基础组件方面，台达电子为一体机打造电源供应器，猫头鹰等厂商提供散热风扇等，供应电源、散热器、PCB板等硬件组件。
软件及算法供应商：麒麟软件、统信软件等负责提供国产操作系统，保障一体机系统稳定、安全运行。开源AI框架如TensorFlow、PyTorch等，则为一体机的AI开发给予基础框架与算法支撑。
中游：华为及合作伙伴
华为：承担昇腾一体机整体架构设计、硬件研发、软件系统开发以及AI算法优化等工作，深度融合昇腾芯片与其他软硬件。凭借自身品牌影响力与技术实力，为一体机提供技术支持与售后服务，助力其在市场推广应用。
合作伙伴：华鲲振宇、神州数码、拓维信息等依据华为设计方案，进行硬件组装生产，确保产品质量与稳定性。烽火通信针对数据中心场景、宝德针对高性能计算场景等，这些解决方案提供商与华为携手，基于昇腾一体机开发行业定制解决方案，服务不同行业客户。
下游：应用场景/系统集成商与服务商：系统集成商将昇腾一体机与其他系统、设备整合，为客户呈上完整信息化解决方案，满足多样化需求。运维服务商负责提供设备维护、故障排除、性能优化等运维服务，保障一体机稳定运行。
六、相关公司
1、智微智能
智微智能是国内领先的智联网硬件供应商，传统业务上与客户紧密合作。其产品覆盖行业终端、ICT基础设施、工业物联网IIoT三大板块。公司早年与Intel联合发布OPS-C标准，并借此快速推广产品，市场占有率位居行业前三。客户包含智能交互平板、PC、云终端、网络安全设备、交换机等领域的头部及核心厂商，是鸿合科技、同方计算机、紫光计算机、宏碁股份、深信服、锐捷网络等相关业务的主要供应商之一。在工业物联网领域，以“智微工业”品牌推出全系列工业产品，开拓了奥普特、比亚迪、理想汽车、汇川技术、先导智能、盛视科技等新客户。
智微智能积极进军AIGC领域，2024年初投资设立控股子公司腾云智算（持股51%），布局AI算力服务市场。腾云智算成立仅半年，就为上市公司股东贡献了4827.67万元净利润，占公司2024年上半年归母净利润的85.5%。
在腾云智算助力下，智微智能推出AI超算系列服务器SYS-8043，采用Intel和AMD主流平台，支持8个扩展槽，适配多种GPU加速卡，运用CPU-GPU直通架构，CPU和GPU挂载比1：4，数据传输效率较传统架构提升20%，适用于多个应用场景。据IDC预测，2025年AI服务器市场规模将达317.9亿美元，2023-2025年CAGR为22.7%，AI智算业务将为公司带来新的增长动力。
2月11日，智微智能发布搭载DeepSeek-R1的高性能算力一体机SYS-80415R，具备多重优势：搭载IntelC741芯片组，性能较前代提升30%，可轻松应对复杂计算任务；最大支持8张双宽全高GPU，能满足AI训练推理的高密度并行计算需求；可提供完善及时的定制服务，满足细分场景需求。
2月13日，公司端侧产品完成DeepSeek大模型本地化部署，包括一体机、MINIPC、AI边缘、工作站和信创等全面产品线，且能兼容英特尔、AMD、海光等多个平台，为用户提供一站式AI解决方案。在信创、智能制造等领域，受益于国产替代与政策支持，公司AI增长空间将进一步拓展。
智微智能还积极打造自主品牌开源产品，融入鸿蒙新生态。公司深度参与开源鸿蒙生态建设，构建中国自主可控的操作系统底座。2023年12月，与中软国际签署开源鸿蒙合作协议，达成全面战略合作。2025年1月，公司产品T468获OpenHarmony生态产品兼容性证书，标志其在开源鸿蒙生态持续深入。目前，适配OpenHarmony的产品线超20款，包含OPS模块、物联网终端、边缘融合终端和平板等，满足不同领域需求。
2、软通动力
软通动力是国内领先的数字信息技术服务企业，长期服务华为、阿里巴巴、百度、腾讯、中国银行等行业头部企业。2024年，公司收购同方计算机和同方国际，构建硬件新增长板块。
HarmonyOSNEXT于2023年8月发布，不再兼容安卓应用，“纯血”鸿蒙正式落地。华为Mate60上市推动终端业务强劲反弹，跨过市占率16%的关键节点，鸿蒙生态圈逐渐成熟。在美国制裁升级和我国信创政策出台的背景下，搭载鸿蒙系统的PC产品需求有望增长，成为发展重点。
软通动力与华为深度协同，是开源鸿蒙A类捐赠人，旗下鸿湖万联基于开源鸿蒙技术自研SwanLinkOS操作系统，并应用于商显、交通、媒体、金融等多个行业；旗下软通计算（同方计算机）从事信创、商用领域PC、服务器等的生产销售，有望受益于信创政策落地和鸿蒙PC发展。
软通动力在互联网领域发力，是阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动等头部互联网厂商的核心信息技术服务和计算产品供应商之一。公司与阿里云全面战略合作，是腾讯、百度的A级供应商，与字节火山引擎战略协同，开展AI大模型相关产品与应用研发合作。2025年字节跳动大力发展人工智能领域，其山西太行算力中心二期项目建设用地于2025年1月获批，软通动力有望从中受益。
3、神州数码
神州数码作为华为昇腾和鲲鹏双领先级合作伙伴，持续斩获运营商算力订单。2024年，中标中国移动智算中心采购金额约20亿元，中标中国电信集中采购项目金额近10亿元。2025年3月21日，神州鲲泰联合华为发布“昇腾+伙伴大模型应用一体机”。
4、中国长城
中国长城深耕国产自主可控计算机硬件制造、人工智能计算及信创产业。旗下长城科技推出长城AIGC一体机，基于国产服务器和GPU打造。公司在信创领域积累深厚，产品安全自主，作为重要的计算机硬件制造企业，拥有完整研发生产体系，能保障产品质量与供应稳定。
5、688***
公司业务涵盖信息安全、云计算、智算解决方案。推出麒麟信安全国产化智算一体机，在关键领域信创解决方案中，以高性能、高安全为特色。公司在信息安全领域技术和产品储备丰富，可提供安全可靠的智算解决方案。
6、300***
公司提供数据中心IT基础设施解决方案、云计算、数据库管理服务。自主研发数据库一体机和超融合一体机PriData，具备一站式解决能力，可满足不同客户的多样化需求。
七、未来展望
一体机：AIAgent理想的落地载体
一体机采用集成化方案，把AIAgent产业链上游的模型、算法、硬件，中游的平台，下游的应用融合起来。这种模式能为客户提供针对垂类领域便捷高效的解决方案，与当下政企、金融等主要客户在细分场景的部署要求高度匹配，无疑是当前AIAgent理想的实现载体。
DeepSeek一体机市场空间测算
AI大模型对提升政府工作效率作用显著。像深圳市福田区已启用11大类70名“数智员工”，满足240个政务场景需求。其中，个性化定制生成时间从5天缩至分钟级，公文格式修正准确率超95％，审核时间缩短90％，错误率控制在5％以内。
医疗、金融等行业及央国企因涉及敏感信息，对数据安全要求极高。大模型一体机作为开箱即可用的私有化部署方案，既能快速部署AI大模型，又能保障公民信息、关键业务数据等的数据安全，有望受益于政府和企业的AI转型趋势。
DeepSeek一体机有望形成500亿元级别的市场空间。据IDC数据，2025年中国服务器市场出货量预计达488万台。政府、金融、公共事业、医疗等6大政企行业因涉及隐私数据，存在本地私有化部署需求，2021年这些行业占中国服务器市场需求约28%。乐观预计，2025年上述行业约5%的需求会转向DeepSeek一体机，需求可达7万台，市场规模有望达540亿元。
Testin实验室联合moimark发布中国安卓终端指数
8月5日，全球最大的游戏真机自动化云测试平台Testin云测旗下实验室（lab.testin.cn）联合moimark.com共同发布按安卓中国终端指数报告（7月报）。Testin实验室是Testin云测旗下从事互联网数据挖掘与分析的专门研究机构，通过每日运行于Testin云测试服务平台数万款应用，每月近千万次测试数据，同时结合多家权威实验室的海量数据，通过综合分析APP的下载量，热度、稳定性、启动速度、兼容性等多个维度，每月定期发布中国移动应用排行榜以及终端指数排行榜。
报告显示，宏基A100以284.73毫秒成为本月应用程序启动最快的终端，步步高 X3s以98.82%的通过率成为7月兼容性最好的终端，而酷派9150位列最不稳定终端之首。另外本月还选取一款热门机型，小米 MI3， 作为参考机型，对比显示Top50机型在各个维度的相对排名，供读者参考。
据7月Top 50热门测试机型数据显示， 联想，三星，华为分别以20%，18%，14%的占比，成为本月开发者最关注的手机品牌。
7月Top 50热门测试机型中有46%的机器使用的是高通的CPU，相较上月下降了10%，另有22%使用的是联发科的CPU，相较上月上升了6%，目前这两个品牌的CPU也是目前国内市场手机主流的CPU品牌。
热门应用启动后本月最不稳定的机型为酷派9150，其稳定运行的概率仅为60%，小米 Mi3 在本月不稳定终端排名150, 91%的测试都可以稳定的状态下进行。
崩溃率较高的机型国产手机占比居多，中兴，华为以14%的占比位列第一，HTC以12%的占比位列第二。
7月又有一款搭载英伟达 Tegra 2 双核CPU 的手机荣登最快终端的榜首，宏基A100以284.73毫秒的应用程序启动时间排名第一。而同样搭载 英伟达 Tegra 4 四核CPU的小米MI 3 却只能排名147， 应用程序启动时间长达799.59毫秒。
步步高 X3s以98.82%的通过率成为7月兼容性最好的终端，在Top 50榜单中终端的通过率均在96%以上，兼容效果非常不错。而小米3以90.93%的通过率，排名到了240.
MoiMark移动体验客观评价方案凝聚移动测试专家和资深测试工程师多年的经验和思想，在对大量消费者样本分析的基础上,针对中国移动终端市场特别推出，旨在帮助消费者多角度，全方位了解关注产品，从而找到一款合适自己的产品。
MoiMark测试用例具有广泛代表性和很强的针对性，评测内容力图覆盖各个重要体验维度，所有测试在实验室中完成，结果具有高度的一致性和可比性；MoiMark所有测试用例都源自真实用户体验用例，涵盖用户关注的主要体验性能，因此MoiMark能够直接真实地反映用户体验性能，所测即所得；MoiMark评分体系，简单明了，以简洁方式向消费者提供多维度的比机服务，帮助消费者在购机过程中快速做出选购决策，缩短决策时间，使得购买手机不盲目，消费过程也不纠结；MoiMark主要关注以下体验维度：显示质量、音乐质量、照相质量、相机操控、开机速度、续航能力、响应性能、GPS导航性能、WIFI网络性能等等。
到7月低，截至本报告发布之时，MoiMark供测试完成30款机型，并在持续增加中，预计在9月底覆盖市面上主流机型，并保持与新机型发布同步。
本报告主要分两部分: 综合体验性能排行榜和单项性能排行榜，单项性能排行榜包括以下部分：显示质量、WIFI性能、3D游戏性能、浏览器性能、GPS导航性能、续航性能、音乐质量、照相质量、相机操控、开机速度、呼叫性能以及娱乐和分享性能等。
1. 综合体验性能
不同于市面上的其它软件——只关注一项或多项硬件运算性能，MoiMark从体验出发，全面关注被测对象的整体体验性能，以及硬件和软件形成一个整体后，给用户带来的真实的性能体验，MoiMark所有用例都源自于用户日常的实例。
综合体验性能综合所有MoiMark测评维度的测试结果，排名仅仅供参考。
说明：中兴星星一号排在最后的一个原因是该机在测试音乐质量的时候，机器对测试音频进行了人为处理，导致测试结果无法正确分析，所以没有音乐质量的测试结果，待找到解决方案后，将第一时间更行测试结果。
2. 显示质量
显示效果主要测评被测对象的屏幕亮度，屏幕均匀度，色彩还原准确性，静态对比度以及屏幕的分辨率等。
3. 音乐质量
对于音乐质量，MoiMark从以下方面：噪声水平、动态范围、谐波失真、互调失真以及立体声分离度等，对被测对象进行客观评测。
结果说明：星星一号的声音处理人为增加了一些过度效果，导致音频分析工具分析结果异常差，测试结果没有呈现的意义。
4. 照相质量
照相质量的测评全部在棚拍条件下完成，主要考察被测对象在解析力、色彩还原、白平衡、噪声等方面。客观测试有一定的局限性，测试结果仅供参考。
5. 相机操控性能
相机操控性能是拍照体验的重要组成部分，在很多时候，比照片质量显得更重要。
MoiMark主要关注如下方面的相机超控性能：启动相机、相片拍摄、录像切换、启动录像、对焦和相册访问和预览等。
6. 开机速度
开机速度是手机用户体验的一个重要维度，也是一个非常重要的性能参数，是用户对手机性能的第一印象，同时也代表厂家对手机性能优化的用心和水平。
7. 续航能力
随着手机性能不断提升、屏幕也变得越来越大，各种娱乐软件蓬勃房展，带来的问题就是耗电越来越大，续航能力成为瓶颈，续航能力成为最重要的用户体验之一。
MoiMark从待机、通话、听音乐、看视频、玩游戏、上网等方面对被测对象的续航能力进行客观评测，再基于统计和调查结果进行加权综合。
得益于4350毫安时的超大电池，金立V185在续航能力方面拔得头筹，但带来的后果是该机设计得非常厚，外观不是很讨喜。
各大旗舰机型在外观/厚度以及电池容量方面进行艰难的平衡，这从下面的排行榜可以看出端倪。
8. 呼叫性能
电话呼叫是智能手机的本源功能，是需要最优先保证的功能，它的性能好坏就不仅仅是影响用户的体验了，有时候会给消费者带来经济上的损失或者人身安全上的问题，这一点上需要引起厂家的足够重视。
呼叫性能主要测试被测对象在以下方面的性能：启动拨号盘、拨号、发起电话、电话应答、联系人的访问查询等等。
在综合性能排行里面很不起眼的神舟W50 T2在呼叫性能上表现抢眼，拔得头筹，这正好跟它的以实用为标准的设计理念相契合。
9. 娱乐和分享性能
用户评论
▼遗忘那段似水年华
刷机的步骤操作很清晰易懂，我按照你的教程把我的宏基A100顺利刷完了！这下可以折腾新的系统了，终于不用再忍受那套内置系统了!
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将妓就计
对于不太熟悉电脑技术的我们来说，这份详细的介绍真的很方便。尤其那些快捷键的使用技巧，简直太实用了！我第一次刷机就成功了，感觉自己都成了高手了！
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◆乱世梦红颜
教程写的不错，内容也很全面，把宏基A100刷机的重点都提出来了。就是说，希望你能再详细一些，比如遇到常见的问题应该怎么解决等等…
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┲﹊怅惘。
我尝试按照你的教程去刷机，但是发现我的宏基A100无法识别新的固件文件，感觉有点懵逼啊，不知道怎么回事？希望你能够提供一下解决方案！
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百合的盛世恋
刷机的步骤的确很清晰，但个人觉得对新手来说还是有些难度，希望能有更详细的图文教程，更加容易理解和操作。毕竟，不是人都像你这样熟悉电脑吧！
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念初
我一直在寻找关于宏基A100刷机的方法，终于在你的博客上找到了！感谢你分享的教程，这下我可以尝试一些新功能了，期待有更多有意思的信息能分享！
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。婞褔ｖīｐ
说实话，我觉得用快捷键直接操作刷机有点危险，万一出现什么问题就无法恢复原样了啊！建议还是提供一下使用鼠标操作的方式，这样更安全稳妥吧？
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若他只爱我。
你的评测介绍很客观实事求是，对于宏基A100这款产品的性能表现和优缺点做了很好的总结。让我更加清晰地了解了它的用途和特点，感谢你的分享！
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自繩自縛
刷机的操作步骤确实非常详细，但是对于一些基础知识的讲解就不够了。比如，什么是固件文件？如何选择合适的固件？等等… 希望你能补充一些关于这些方面的知识介绍。
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别悲哀
看了你们的评论才知道，原来宏基A100还可以刷机！我以前完全没想过这个问题，因为官方提供的系统已经很足够我的使用需求了。不过现在看来，刷机的可能确实可以带来更多乐趣和体验！
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无所谓
我尝试按照你的教程刷机，但最终还是遇到了问题，导致我的机器无法启动了!我现在很头疼啊，不知道该怎么办才好…… 希望能得到你的帮助！
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桃洛憬
我用快捷键来完成刷机的过程，感觉非常爽快！操作简单方便，效率更高，比传统的鼠标操作要轻松得多。以后我肯定还会继续使用这种方式！
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ok绷遮不住我颓废的伤あ
宏基A100的评测做得很好，特别是对它的性能表现和功耗控制做了一些比较详细的分析。让我更加清晰地了解了这款产品的优缺点。作为一名游戏玩家，这确实很有参考价值!
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怀念·最初
刷机的过程其实并不复杂，只要掌握了其中的关键技巧就可以轻松完成。你的教程讲解得非常到位，尤其是那些快捷键的使用方法，真是太方便了！
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逾期不候
宏基A100这款平板电脑的性价比还是挺高的，能够通过刷机来获得更个性化的使用体验，这也让我对它的喜爱程度更高了。
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不相忘
刷机的过程中遇到了一个小问题，就是固件文件的大小和我的储存空间容量不匹配。最终还是找到了解决方案，不过确实让人有点头疼！希望以后能更加完美解决这个问题。
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掉眼泪
你的文章帮我解决了很大的困扰，原来宏基A100还可以刷机！我现在就迫不及待地想要试试这个功能了，感谢你的分享！
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此生一诺
希望将来能看到针对不同系统版本的刷机教程，这样就可以更方便的操作和选择。毕竟，每个人的需求都不一样!
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