当AI模型从十亿参数跃升到百亿级规模，企业部署一款大模型动辄需要数十万元预算与漫长调试周期。算力门槛、成本与能耗，正成为制约AI落地的三座“大山”。
如今，Deep X G20算力盒子，正以1824 TOPS的推理算力和8分钟部署速度，为企业打开一条更短、更稳、更轻的AI落地路径。
一场从“机房”到“桌面”的算力革命
“以前要在云端部署一个LLaMA模型，三名工程师要花两天时间；现在在Deep X上，8分钟就能跑起来。”一位AI创业公司CTO这样总结自己的转变体验。
这背后，是东方超算构建的软硬结合体系：
硬件层面由 Deep X G20 系列 提供高性能便携算力；
软件层面则由 AppMall.ai 模型商城 负责快速部署与优化协同。
用户仅需开机、选模型、点击“一键部署”，AppMall.ai即可自动完成下载、配置与硬件适配，部署成功率高达98%，硬件利用率超过90%。
AI部署从“工程难题”变成了“标准操作”，让AI的普及成本骤降一个数量级。
技术硬核：1824 TOPS算力装进1.68kg机身
Deep X G20最引人注目的创新，在于其以神经态异构计算架构（NHCA）重构算力分配逻辑。
该架构让CPU、GPU、NPU三芯实现动态协同，算力利用率提升40%；同时在MLPerf v3.1国际标准测试中，其旗舰机型 G20 Pro Max 的AI推理性能超越国际竞品DGX Spark 82%，成为首个在性能与性价比上实现“双超越”的中国AI硬件。
硬件组合上，Deep X采用 Intel Core Ultra 9 285 + NVIDIA RTX PRO 5000 双芯结构，辅以192GB DDR5内存与24GB GDDR7显存，仅需300W功耗即可长期输出P级算力。经过168小时稳定性测试，性能衰减率不足0.8%，足以支撑企业级7×24小时高负载运行。
成本革命：性能翻倍，价格却降至五分之一
传统AI服务器动辄售价数十万元，且对机房、电力与维护有高要求。
Deep X却将企业级算力的门槛降至“4万元级”——这不仅是价格战，更是体系级的效率重塑。
东方超算通过架构创新 + 工程优化 + 本土供应链三位一体的方式，实现性能领先82%、价格降低80%的跨越。
在中小企业场景下，投资回收期平均缩短至2-4个月，3年ROI普遍超过1000%。
从“百万级云GPU租用”到“桌面级算力自持”，Deep X让AI算力真正走下神坛，成为可负担的生产工具。
应用落地：让算力“走进场景”，而非困于机房
在建筑、医疗、金融等行业，Deep X已成为改变日常工作流的关键工具：
建筑设计院：设计师携带Deep X现场渲染BIM模型，沟通周期从3天缩短至30分钟，中标率提升2倍；
三甲医院影像科：AI阅片效率提升4倍，漏诊率降至1%，医生可携设备在基层会诊；
量化私募机构：策略回测速度从6小时缩短至45分钟，延迟降至5ms以下，每年节省GPU成本60万元。
这种“随行算力”模式，让AI真正从云端走向边缘，从集中计算转向个人与场景智能。
行业意义：从AI中心化到智能普惠化
Deep X的出现，不只是一次硬件创新，更是AI计算理念的变革。
当AI算力从数据中心走向会议室、医院、交易桌，AI的商业化进入了真正的普惠阶段。
正如东方超算在发布会上所说：
“让AI算力像空气一样普惠，让部署像安装App一样简单。”
这一理念，正在成为新一代企业智能基础设施的标配标准。
未来，每个建筑师、医生、交易员，甚至中小企业团队，都可能拥有属于自己的“个人AI超算”。
