2025年开年以来，企业竞相接入、用户疯狂体验DpS已经不是单纯的科技浪潮，确切地说成为了一种普遍性、群体性的社会现象。DpS发布的统计数据显示，截至2025年2月28日，全球已有超过160家企业和机构宣布接入其模型服务，覆盖AI芯片、云计算、金融、电信、消费电子、内容创作、汽车智驾、智能制造等多个行业，已经实现跨行业、跨领域的广泛渗透。
大型互联网公司中，腾讯系产品接入范围最广，除了借DpS东风登上APPStor榜眼位置的元宝APP外，国民软件微信、QQ音乐、QQ浏览器、腾讯文档等超过10个应用都在接入。在用户端，怎么“调教”DpS已经成为开年至今各大社交网络最时髦且整活儿最多的话题：有人用来算命；有人求荐股票；有人当做种草工具；有人求医问药，把DpS当成“赛博华佗”。因而，单纯当做搜索工具使用的用户则显得极为常规。人类的想象力与AI的逻辑思维碰撞，迸一个又一个好笑而又令人惊叹的神奇打开方式。
但在好用之外，越来越多对技术不甚了解却被浪潮席卷的用户发出疑惑：DpS真的存在那种一问一答的使用方式吗？为什么我问一个问题之后就一直显示？这么多企业接入，不会让本就不富裕的DpS服务器雪上加霜吗？
开源的奇迹 DpS之所以能够被众多用户热衷使用，除了基于对用户问题以及潜在含义的理解更精准之外，展现而出的思考过程是令用户会心一笑的重要因素。（图源：网络）这种在专业性与趣味性之间找到了微妙平衡的回答，一直是各项问答所追求的。这导致DpS在1月20日发布R1模型后，仅7天内用户增长破1亿，成为史上最快突破亿级用户的应用。
根据DpS统计，截至2025年2月28日，DpS全球日活跃用户总量达119亿，其中国内APP端DAU为3494万，海外APP端DAU为3685万，W端DAU达4800万，海外用户贡献了近一半流量。用户量激增的盛况，自然引起其它企业的注意，自家产品接入DpS，便可通过DpS的流量为自家业务吸引用户，于是DpS接入潮迅速涌来。
由于并非所有企业在接入DpS后都会公布接入的具体细节与资源配置，且DpS吸纳用户速度过快，因此从DpS宕机频率来看，部分企业直接调用的是DpS主站的云端服务。故而，DpS快速与国内云厂商合作，将模型部署至第三方云平台，用户可通过这些云服务商的服务器调用DpS的API，用户的访问消耗云厂商的算力资源，缓解了调用DpS服务器的压力。
DpS高度开源，意味着所有人都可以下载、部署、使用。短暂的直接调用潮过去，一些定制化部署也竞相问世。除了钉钉、飞书、金蝶等一批软件公司外，政务、金融、医疗等对数据隐私与稳定性要求更高的企业选择本地部署，完全脱离DpS主站服务器，降低了对DpS主站服务器的依赖。
那对于本地部署存在困难或兼容性不够的企业咋办？DpS随后提供定制化工具链和技术支持，降低本地部署门槛。比如，DpS对华为昇腾、沐曦、寒武纪等芯片通过优化模型与芯片的兼容性，使本地部署成本下降30%以上。
除了门槛的降低与定制化工具，DpS的开源对企业几乎没有任何限制。DpS采用MIT开源协议（MuttIttutoTooy，MIT），该协议具有允许任何人免费使用、复制、修改和分发软件的特征，无论是个人使用还是商业用途均适用此特征。这很容易让人联想到谷歌旗下Cro内核浏览器的开源。
开源使得全世界的开发者都能参与到这一内核的开发与优化中，加速了市场竞争，促使整个行业不断提高技术水平和服务质量，推动整个互联网行业向更加规范、统一的方向发展。
DpS创始人梁文锋也在公开场合提到：我们的目标不是快速盈利，而是推动技术前沿的发展，从根本上促进整个生态的成长。
出现外部广告？ DpS能够快速在140多个国家和地区的苹果AppStor与谷歌PyStor中免费应用榜单中登顶，除了思考性能之外，没有任何大公司背景、对用户没有开启商业化尝试是重要因素。也就是说，依赖免费策略的DpS当前仍需平衡用户量激增、服务器扩充与盈利模式之间的平衡，但在DpS之外，已经有诸多借这一风口的人或企业在盈利方面走在DpS之前。
据报道，在DpS火爆早期，包括但不限于卖本地部署、账号代注册服务，卖如何使用DpS的课程，甚至卖如何通过DpS赚钱的课程。山寨域名诱导充值等盈利方式已屡见不鲜，课程价格在1分到上千元之间，不乏销量过千的课程。
当一个应用的使用成为风靡全社会的现象，此类借势营销层出不穷。此前2023年CtGPT席卷全球之际，便有不少APP、公众号、小程序打着CtGPT、智能AI等旗号，诱导用户下载或注册，使用流程大约是先提供一定的免费次数，当免费对话次数消耗完毕后，进入付费流程，按照使用次数或时间进行收费。
今年2月17日，国家计算机病毒应急处理中心（CVERC）等机构发布公告，宣布在我国境内捕获多款专门针对国内用户的仿冒“DpS”官方安卓App，内含安卓平台手机木马病毒，经分析这些App或为金融盗窃类手机木马病毒的新变种。由此看来，预防投机或犯罪分子浑水摸鱼，已经成为每一位DpS用户必须掌握的技能了。
与此同时，外接DpS产品的企业，也陷入夹带广告的质疑当中。博主“三个老爸实验室”称在腾讯元宝接入的DpS里发现，生成答案中有“建议通过58到家等正规平台比价预约”“建议通过快回收平台或本地正规回收商询价”等广告倾向性内容。腾讯公关总监张军迅速通过微博做出回应，表示“理论上不应该（出现广告），已经让技术去查了”。
张军推测，异常回答可能源于系统开启联网搜索时，引用了“58到家”公众号发布的避坑指南内容。（图源：微博）
此外，科创板日报报道，有用户反映互联网企业App接入DpS后，回答掺上了不少该平台关联业务的内容，“我用腾讯接入R1的元宝，搜索抖音平台相关内容，它却推荐视频号的内容。”同样的问题在DpSApp上的得到的答案，跟百度搜索框接入的DpS满血版上得到的会有差异，尤其涉及百度自身的问题，答案差异会比较大。
DpS的开源特性与微调能力给商业利益驱动下的内容操控提供了空间，其它平台接入DpS本就出于商业考量，在不太可能出现推荐竞争对手业务的情况下，推荐自身相关业务又显得“情理之中”，给自身业务带来流量增益，弊端却是在一定程度上透支用户对于AI工具的信任度。
这种“算法偏见”可能加剧信息茧房，违背技术普惠初衷，但又是技术商业化进程中不可避免的现象。长期来看，企业与用户、监管方的博弈将持续存在。
对于用户而言，目前尚无任何辅助工具帮助用户分辨AI生成内容是否包含营销内容，只能人为查证或同一问题多问几家，交叉印证从中得出符合自身需求的答案。这也与当下对于使用AI内容整体趋势相通。就连DpS在回答末尾都添加了“本答案由AI生成，仅供参考，不构成任何专业建议”的“免责声明”了，普通用户所能做的就是擦亮自己的眼睛，避免AI主导的重大决策。
解决方案是啥？ 面对DpS全球用户量激增带来的算力压力、数据安全隐忧与内容操控等一系列问题，部署私域大模型成为一种切实可行的解决方案。通过私域部署，企业可以在自己的服务器或私有云环境中运行DpS模型，从而减少对公共服务器的依赖，提高服务的稳定性和数据的安全性。
以金融行业为例，一家银行想利用DpS来处理客户的贷款申请。那么通过私域部署，银行可以在自己的服务器上运行DpS，对客户的信用记录、收入状况等敏感数据进行分析，从而提高贷款审批的准确性和效率，同时私域部署还确保了数据的安全性，避免了因数据泄露而带来的风险。
从当前的客户端需求来看，私域大模型部署落地考量的要素涉及数据安全与隐私保护、定制化需求、高性能与低延迟、合规性、成本控制以及模型稳定性与可控性等。因此，为了满足上述所有需求，AI大模型一体机就成为私域大模型部署的最佳方式之一。
AI大模型一体机指集成预训练大模型、算力基础设施、安全模块、行业知识库及应用开发工具的本地化部署解决方案，实现数据全链路闭环。其以开箱即用、软硬协同为核心，兼顾安全合规(国密算法/敏感词过滤)与高效推理(低延迟+高并发)，降低企业从算力搭建到模型调优的全周期成本。
以超云全新AI大模型一体机系列为例，其涵盖了SuprCu3000、SuprCu5000和SuprCu7000等三款产品，并分为信创版与国际版，可为企业提供一站式私域大模型部署服务。在私域部署过程中，企业通常会面临算力选型难、模型优化难、数据导入难、资源管控难、部署运维难、工具应用难等问题，而超云AI大模型一体机可以从算力、软件、生态和服务方面给出应对策略。
在算力上，超云SuprCu系列兼容海光、飞腾、英特尔、AMD等主流CPU，尤其是通过国产A1芯片软硬协同优化，推理性能达进口方案90%以上。在软件方面，超云可实现DpS等主流开源模型预装和算力统一调度，例如当前市场热度较高的DpS671B满血版大模型已接入超云SuprCu7000产品。同时，超云还开展全行业的生态合作，与行业场景深度定制，预置行业知识库与微调工具链，企业可低成本训练专属模型，较闭源API定制成本降低，解决了AI应用的“最后一公里”问题私sf发布网。
此外，基于超云AI大模型一体机解决方案，整机化交付落地时间缩短了60%，安全性增强了50%，全生命周期运维成本降低了30%，综合性价比提升了30%，推动AI从“云端通用”转向“端侧专属”，加速AI大模型产业落地。
整体来看，超云AI大模型一体机具备数据可控、国产化支持、开箱即用、行业定制、成本压缩、服务优质等优势。这也意味着，超云的AI大模型一体机并非单纯的硬件组合，而是融合了集约化高性能算力集群、智能算力调度引擎、一站式跟踪服务的整体解决方案，从端到端、软硬件协同、算力资源等多方面，为企业提供全方位的私域大模型部署服务。
超云发布的私域大模型部署白皮书预测，私域大模型的未来发展将呈现供需双侧高度协同的特征，供给侧的技术突破与需求侧的场景深化相互牵引，实现技术普惠化与场景价值化的双向奔赴。以AI大模型一体机为支点，构建“数据模型业务”闭环，推动市场从“技术创新驱动”迈向“场景价值驱动”，重构企业智能化转型的底层逻辑。
供需双侧共振下，私域大模型部署将从“奢侈品”走向“必需品”。技术普惠化的核心在于降低技术应用的成本曲线。部署私域大模型为解决当下DpS的应用困境提供了切实可行的路径，可能也将成为推动AI技术普惠化和行业智能化的关键步骤。当更多企业能够以可控的成本获得媲美国际顶级水平的AI能力时，这场由DpS引发的全球AI热潮，也许才真正开始显现其重塑产业格局的力量。
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