Lingyiwuwu는 Magic의 대규모 기업 모델을 위한 원스톱 플랫폼을 출시하여 DeepSeek을 완전히 수용한다고 발표하고 DeepSeek 모델 배포, 애플리케이션 실습 및 모델 미세 조정 도구를 포괄하는 규정을 준수하고 안전한 원스톱 DeepSeek 배포 솔루션을 기업 고객에게 제공했습니다. DeepSeek를 엔터프라이즈 비즈니스 시스템에 원활하게 포함하고 산업 모델 사용자 정의 및 애플리케이션 생성을 신속하게 지원할 수 있습니다.
올해 초부터 DeepSeek은 업계에서 빠르게 등장하여 전 세계적으로 열띤 토론을 촉발했으며 중국 인공지능 산업 발전을 위한 새로운 '중국 지능형 제조' 배너를 세웠습니다. 그러나 DeepSeek을 업계에 구현하는 과정에서 기존의 "DeepSeekInside" 엔터프라이즈 솔루션은 일반적으로 배포, 응용 프로그램 및 사용자 정의의 어려움과 같은 핵심 문제점을 안고 있습니다. 위의 Pain Point를 체계적으로 해결할 수 있는 완전한 솔루션은 아직 시장에 형성되지 않았습니다.
Zero One Thing의 설립자이자 CEO인 Kai-fu Lee는 "우리는 DeepSeek을 기반으로 Magic Enterprise 대형 모델을 위한 원스톱 플랫폼 솔루션을 출시하기로 결정했습니다. 이는 DeepSeek을 배포하려는 기업에 '3단계 구현'을 제공하여 DeepSeek에서 유용하고 사용하기 쉬운 버전으로 전환할 수 있도록 돕습니다."라고 말했습니다.
연초 "DeepSeek 충격파" 이후 국내 ToB 시장 수요는 현재 전례 없는 급증을 경험하고 있으며 산업 체인의 불균형 문제도 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 일반 대형 모델에서 기업 비즈니스 시나리오로 구현하는 과정에서 배포, 미세 조정, 애플리케이션 구축 및 기타 기능 부족이 주요 병목 현상이 되었습니다. Sinovation Ventures에 따르면 기본 모델 역량과 시장 교육을 갖춘 중국의 대형 모델 산업은 '산업 심해 지대'에 진입했으며 일반 역량에서 수직 산업까지 대형 모델의 심층 통합을 촉진하기 위한 성숙한 기업 수준 솔루션이 시급히 필요합니다.
2024년 5월, Zero-One Wanshi는 내부적으로 ScalingLaw의 한계 수익 체감에 대한 내부 추론을 수행했으며, 마침내 원래 수조 개의 매개변수를 보유할 예정이었던 초대형 모델 Yi-X-Large의 학습을 포기하고 대신 더 가볍고 상업적 구현에 더 유망한 MoE(Mixed Expert) 모델 Yi-Lightning을 학습하기로 결정했습니다.
Kaifu Li 박사는 "Wanzhi가 하는 일은 시스템 통합업체나 올인원 기계 유통업체가 제공할 수 있는 얕은 서비스와 근본적으로 다릅니다. Zero One Wish는 완전한 최첨단 대형 모델 연구 및 개발 경험을 보유하고 있으므로 폐쇄 루프에서 전체 체인 대형 모델 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다."라고 말했습니다.
DeepSeek 모델 전체 범위 외에도 Magic Enterprise의 원스톱 대형 모델 플랫폼은 기업의 유연한 구성을 지원하고 성능과 비용 효율성을 위한 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 Alibaba Qwen 및 Zero-One Wanyi와 같은 최신 주류 국내 모델을 신중하게 선택하고 적용한 것으로 알려졌습니다.