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当AI大模型席卷产业链，“算力”成为新的生产资料。但对于大多数中小企业而言，算力昂贵、部署复杂、维护困难，使AI落地始终停留在PPT层面。
东方超算正在用一台“能装下AI未来”的小盒子，改变这一格局。
一台4万元的“算力小钢炮”
最新发布的Deep X G20 Pro Max，以不到4万元人民币的价格提供1824 TOPS的AI算力、24GB GDDR7显存和Intel Core Ultra 9处理器，仅重1.68kg，功耗300W。
相较传统云GPU方案动辄数十万元的年支出，这款产品让企业的算力成本骤降至原来的1/15。
东方超算技术负责人表示：“我们希望让AI算力像笔记本电脑一样普及。企业买回去插上电源，就能跑模型、部署AI。”
在实际应用中，Deep X G20支持Docker镜像直接运行，无需重新编译，兼容Windows与Ubuntu系统。医疗机构可用于影像识别，制造业可做质量检测，MCN机构可部署内容生成模型。
对于以往必须依赖云端的企业而言，这意味着AI从“云上实验”走向“本地生产”。
从48小时到3分钟：AI部署的“时间革命”
算力之外，AI落地的另一座大山在于“部署”。
IDC数据显示，73%的中小企业认为模型部署是AI落地的最大障碍，高于算力成本和数据质量。传统流程需耗时24至72小时，往往因显存溢出、依赖冲突或框架版本不兼容而反复试错。
东方超算与AppMall.ai人工智能应用商城的深度融合，正是在解决这一“最后一公里”。
通过AppMall.ai，用户可以在Deep X设备上一键安装超1000个预训练模型，从Stable Diffusion到ChatGLM、从YOLO到SAM，覆盖视觉、语音、金融、医疗等领域。
部署流程被压缩至3分钟：
“搜索模型→点击安装→自动部署→即刻使用。”
AppMall.ai会自动检测显存容量、推荐最优精度（FP32/FP16/INT8）并优化推理引擎（TensorRT/ONNX Runtime），让部署从“工程任务”变成“日常操作”。
“以前我们要花两周请工程师调环境，现在运营人员自己就能部署。”某MCN创始人表示。
从硬件卖点到生态飞轮
东方超算的真正创新不止于硬件性能，而在于其“硬件+生态”双飞轮模式。
每一台Deep X出厂即内置AppMall，形成以硬件为入口、生态为引擎的正反馈机制。
硬件飞轮：低价高算力硬件吸引企业用户，每台设备激活即增加一个AppMall用户；用户在使用中提出模型定制需求，带动付费。
生态飞轮：开发者在AppMall上传模型获取收益，模型越多吸引的企业越多，反向促进硬件销量。
构建中国AI的“本土生态护城河”
除了商业模式创新，AppMall.ai的意义还在于战略层面。
当全球AI平台日益集中于海外巨头之手，国产生态的独立性成为关键议题。
东方超算的本地化路径为此提供了样本。Deep X在x86架构下实现国内主流框架兼容，AppMall.ai则构建了一个完全本土的模型市场、社区与分发体系。这不仅降低企业门槛，也为开发者提供了新的收入渠道与创新空间。
据IDC预测，2027年中国本地化AI算力设备市场将达320亿元，生态化平台有望占据六成以上份额。
普惠AI的下一个十年
从昂贵的云端GPU，到“拿在手里”的AI盒子，东方超算正在重新定义AI算力的边界。
Deep X G20的轻量化和AppMall的生态化，让AI像电力一样触手可及。
东方超算在官网上写道：
“让AI算力像空气一样普惠，让部署像安装App一样简单。”
这不是一句口号，而是一种产业逻辑的转向——从性能竞争到生态竞争，从垄断算力到普惠智能。
当AI从“奢侈品”变成“生产力工具”，中国的中小企业或许将迎来真正意义上的智能化浪潮。
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