医院宣称部署DeepSeek 结果全是绣花枕头

寂静回声

某三甲医院高调放出风声，说他们引入了DeepSeek模型，要给患者带来更聪明、更高效的医疗服务。发布会搞得热热闹闹，媒体标题一个比一个响亮，公众都觉得这下看病能省心不少。
可没过多久，医院内部却悄悄传出消息：这DeepSeek用起来并不顺手，尤其到了就诊高峰期，系统慢得像蜗牛，甚至直接卡住动不了。医生急，患者更急，本来指望AI能帮忙加快诊断，结果等得比以前还久。
原因是医院自身的信息化水平太差，大模型所需的算力根本不是他们想的那么少，或者说他们被Deepseek所宣称的低算力给骗了。DeepSeek这玩意儿看着“低算力”标签挺唬人，但真要在医院这种忙得脚不沾地的地方跑起来，GPU算力需求一点不含糊。

DeepSeek这模型确实有点门道，宣传里说它算法优化得好，用不了多少GPU算力就能接近ChatGPT o1的效果。
听着挺美是不是？
很多人就想当然觉得，医院弄几台好点的服务器就能随便跑。结果呢，现实狠狠打了脸。
拿数据来说，DeepSeek在推理时，每秒要处理上亿次的浮点运算。一个中型医院，每天几千次咨询、病历分析、影像处理，算下来需要的GPU算力简直吓人。
某医院刚上DeepSeek时，信心满满地配了几台高性能GPU服务器，可没几天就发现，设备根本撑不住，系统直接过载，响应时间长得让人抓狂。
医院可不是普通场景，数据量大得像海啸，实时性还得跟抢救病人一样快。
医生要用DeepSeek看病历、做诊断，患者等着结果不能拖。
这一套下来，GPU算力不够，系统就瘫在那儿。
一位信息科的兄弟吐槽：“我们以为DeepSeek是省心的帮手，结果它自己先成了大麻烦。”
想跑好DeepSeek，GPU算力得跟得上。可一台顶尖的GPU服务器，少说几十万，多则上百万，对不少医院来说，这钱掏得心疼。
而且，这东西还得定期维护、升级，成本只会越来越高。医院业务一多，算力需求蹭蹭往上涨，想省这笔钱？门都没有。
再说人，医院的IT团队大多是管传统系统的，能搞定AI的没几个。
DeepSeek跑起来，光有硬件还不行，得有人会调优、会监控。
结果呢，很多医院的技术人员面对这堆高科技，只能干瞪眼。
一位信息科主任直摇头：“我们人手本来就少，现在还得伺候AI，算力不够我们也没辙。”
医院的信息系统五花八门，有管挂号的HIS，有管影像的PACS，想让DeepSeek跟这些老家伙们无缝配合，技术活儿可不小。

而且医疗数据敏感得很，隐私安全得万无一失，这又给算力需求加了层压力。
医生忙得恨不得长三头六臂，本想靠DeepSeek省点力，结果系统卡顿，工作量反而大了。
患者也满肚子火，觉得高科技咋还不如人工快。
一位老医生说得直白：“AI听着牛，可算力跟不上，就是个花架子。医院光顾着追时髦，没想到后院还得烧柴火。”

医院别被“低算力”忽悠，上AI前得好好测测，自己到底需要多少GPU。别光听宣传，拿实际工作量跑跑看，心里有个数。
基础设施不能省，GPU、网络、存储，该花的钱得花。算力跟不上，再好的技术也是空谈。
实在搞不定，就跟AI公司搭伙，用他们的云服务。人家算力足、技术硬，医院还能少操点心。
大家都觉得AI一上马，医院就能秒变高科技。可真相是，技术只是个漂亮壳子，算力才是让它活起来的魂。
医院的AI梦，算力是绕不过的坎。
没足够GPU撑着，DeepSeek再牛，也不过是没油的车，开不远。
所以啊，医院别光盯着AI的光环，得先看看脚下的路——那座GPU算力大山，才是真考验。