大家都在谈论AI，纷纷接入DeepSeek一体机，这表明了拥抱生成式AI迫切的心情，在这个时代，有人说，千卡、网卡，万亿参数之外，负载均衡非常重要，对此你相信吗？
似乎有跟风炒作的嫌疑！
但有没有想过，企业拥抱AI大模型与个人接入最大不同是什么？
最大的不同其实是数据！
企业拥有很多专属的数据，这些数据有数据库管理的结构数据，也有大量的文本、图片、视频等非结构化数据，如产品技术资料、白皮书文档，以及热线用户反馈的各种数据，这些宝贵的数据与DeepSeek大模型的结合，才是企业拥抱AI大模型的关键。
不结合企业私域数据的DeekSeek一体机接入，不是真正的AI大模型应用！
结合企业私域数据的AI大模型应用有很多思路，如模型微调（Fine-tune）、检索增强生成（RAG）等，需要用到向量数据库、多模态融合、知识图谱构建等诸多的技术。所针对的应用场景，也并非单一的对话和代码、影像生成，结合企业的私域数据，对于生产过程，销售行为进行预测和指导，甚至是声明式的数据创新应用，这些都是AI大模型赋能企业创新应用的价值所在。
需要意识到，企业级未来应用主体的变化。此前，业务应用需要各种SaaS服务来赋能，业务需要依靠各种App来提供支撑，App提供的功能可以用来进行业务创新，App没有的功能，就需要进行开发、等待；但是大模型会改变这种应用的方式，未来应用将围绕着大模型，业务人员采用自然语言，用声明式的方式提出需求，用于各种目的的业务支撑。例如：销售线索的挖掘，销售可以以一个典型用户为范本，要求大模型推荐类似性质的用户数据，要求大模型赋能。
AI大模型可以满足类似的需求吗？
问题的关键不在AI大模型自身，关键在于AI大模型与私域数据的结合，换句话说，企业需要针对AI大模型准备好的数据，所谓Data for AI,这里就涉及到数据向量化、知识图谱构建等过程。如果没有这些数据，巧媳妇也难为无米之炊，这不是难为AI大模型吗？
如果说数据是基础，那么，性能就是保障。千卡、万卡也好，RAG也罢，相应能力至关重要，也是一个基本的前提。
为了实现可用性，堆积GPU算力很关键，但是发挥这些算力的能力，物尽其用也非常重要。私域数据如何在不同的节点之间高效调度，同一节点，不用GPU卡之间的数据调度，就非常重要了！
不同节点之间的数据调度需要依靠负载均衡，同一节点内部GPU之间需要依靠NCCL(NVIDIA Communication Library)，这都是实施的关键细节。
对于负载均衡需要多说一句，现在已经升级为ADC（Application Delivery Controller，应用交付），从访问流量的负载均衡上升到App或者称为微服务的安全、交付和管理。据专业人士介绍：在如今火热的DeepSeek在训练和推理场景中，专业的AD平台可以助力大量数据的路由和海量训练数据快速、安全的加载，这也是刚刚结案的一个印度客户案例的应用实践。
专业的ADC平台的高吞吐量、安全性和本地部署的能力，能够帮助客户进一步降低了整个DeepSeek训练和推理应用的成本。在AI的其他应用场景，包括RAG场景，ADC都可以发挥重要的作用。
对此，还真不容易想到！对吗？
