有好几个小伙伴问我，他们出海业务，该怎么用DeepSeek满血版，今天直接告诉你答案：毫无疑问，AWS Bedrock是不二的选择。出海DeepSeek云平台的选择，主要需要考虑这么几个因素：
- 是不是大平台?
- 对平台上大模型的接入，是严格，还是放水?
- 是不是战略上支持DeepSeek？
- 有没有上下游配套基础设施？
- 是不是真金白银的在投入？
- 其他出海公司是如何选择的？
咱们一条一条来看。
其一，是不是大平台，AWS不用多说了吧。
其二，AWS Bedrock对大模型接入极其严格。
在AI技术狂飙的时代，AWS Bedrock不追求数量，而是以极致品质为核心，例如：Anthropic的Claude系列、Meta的Llama系列、Mistral、Stable Disffusion、Cohere。
截至今天，Bedrock平台已经发布且提供全托管Serverless的模型仅有47个。
其三，是不是战略上支持DeepSeek。
3月11日凌晨，AWS宣布在AWS Bedrock推出全托管的DeepSeek-R1模型，成为首个提供DeepSeek-R1全托管的海外云厂商。
与此同时，DeepSeek也成为是首个登陆Amazon Bedrock的国产大模型。Amazon CEO Andy Jassy在社交媒体发帖，亲自为DeepSeek站台：
我就问你，你见Amazon CEO为哪个大模型的站台的吗？仅DeepSeek一家。
画外音：也侧面反映出DeepSeek的流弊。
其四，有没有上下游配套基础设施。
接入DeepSeek就能满足出海业务需求了吗？
事实上，同一个DeepSeek模型在不同云平台上的表现可能天差地别，这背后的关键在于平台的开发生态和工具链的完备程度。
如何让DeepSeek在Bedrock更好用？AWS给DeepSeek加持了大量的功能，让DeepSeek在海外市场性能更加强大：
- 安全防护功能，可以为DeepSeek设置安全规则，拦截有害内容，防止AI"胡说八道"；
- 知识库能力，可以让DeepSeek快速连接企业内部数据，基于企业实际情况给客户更准确的回答；
- 后台管理功能，能帮助DeepSeek简化创建、测试、管理和分享提示词；
- 缓存和智能路由功能，更好地管理大量提示词，减少响应时间，提高质量，降低成本；
- 微调和提示词工程，DeepSeek可针对不同市场训练本地化模型；
- 多代理编排功能，能让DeepSeek能同时调用数百个AI代理，金融分析、供应链预测等复杂任务效率提升10倍；
- ...
当其他国产大模型还在为海外合规头疼时，DeepSeek已通过Bedrock拿到“全球化通行证”，功能、性能、生态三杀！可以说，DeepSeek的国际化护鳞甲，最硬的一片龙鳞是AWS给的！
其五，有没有真金白银的在投入。
亚马逊在基础设施方面的支出持续超过竞争对手，遥遥领先。
2024年AI基础设施投资推动了资本支出的大幅增加，第四季度263亿美元资本支出的"绝大部分"用于AWS的AI投资，比排名第二的微软高出58%。
2025年阿里巴巴预计的资本支出仍不到亚马逊的五分之一。
许多业内人士认为，本次AWS对DeepSeek的支持，或将验证一个公式：中国大模型+国际云巨头=全球化“新物种”。这不是一次简单的大模型上云，而是一场真正的技术革命！
其六，其他出海公司的选择。
你出海，别人也出海，看看别人怎么选的，AWS以无可辩驳的创新速度，快速支撑中国出海企业：
- 2863项云服务，一年3410次升级；
- 18个月，更新326项生成式AI功能；
- 12个月，上线150多款大模型；
- 承载全球97%AI独角兽；
- ...
AWS，近80%中国出海企业的选择！
结论不用我多说了吧：
- 出海就选AWS！
- 大模型国际化，就认DeepSeek on Bedrock！
