DeepSeek引爆 AI，國產(chǎn) GPU 集體撐腰

近日，想必諸多用戶(hù)都懷揣著(zhù)這樣的疑惑：我的手機為何頻頻推送關(guān)于 DeepSeek 的資訊？這 DeepSeek 究竟是什么？它又為何能在問(wèn)世之際，就引發(fā)如此熱烈的關(guān)注與轟動(dòng)？

DeepSeek，全稱(chēng)杭州深度求索人工智能基礎技術(shù)研究有限公司，其起源于一家中國的對沖基金公司 High-Flyer。2023 年 5 月 High-Flyer 剝離出一個(gè)獨立實(shí)體，也就是 DeepSeek。這是一家致力于打造高性能、低成本的 AI 模型。它的目標是讓 AI 技術(shù)更加普惠，讓更多人能夠用上強大的 AI 工具。

DeepSeek-V3 與 DeepSeek-R1 的核心差異

去年 12 月 26 日，DeepSeek AI 正式發(fā)布了其最新的大型語(yǔ)言模型 DeepSeek-V3。這款開(kāi)源模型采用了高達 6710 億參數的 MoE 架構，每秒能夠處理 60 個(gè) token，比 V2 快了 3 倍。一經(jīng)發(fā)布，就在 AI 領(lǐng)域引起了軒然大波。

時(shí)隔不足一個(gè)月，在今年 1 月 20 日，深度求索又正式發(fā)布推理大模型 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1 的發(fā)布，再次震撼業(yè)界！

1 月 27 日，DeepSeek 應用登頂蘋(píng)果中國區和美國區應用商店免費 App 下載排行榜。1 月 31 日，英偉達、亞馬遜和微軟這三家美國科技巨頭，在同一天宣布接入 DeepSeek-R1。

關(guān)于 DeepSeek-V3 與 DeepSeek-R1-Distill 蒸餾模型的區別：

DeepSeek-V3

適合復雜任務(wù)處理和高精度場(chǎng)景，如長(cháng)文檔分析、多模態(tài)推理、科研計算等。

支持千卡級訓練，滿(mǎn)足超大規模集群分布式訓練需求。

DeepSeek-R1-Distill 蒸餾模型

適合輕量級部署和資源受限場(chǎng)景，如邊緣設備推理、中小企業(yè)快速驗證 AI 應用。

在顯存和算力要求上更為靈活，適配入門(mén)級硬件。

來(lái)源：Gitee AI

近日，硅谷頂尖風(fēng)險投資家、a16Z 聯(lián)合創(chuàng )始人 Marc Andreessen 發(fā)文引用 SensorTower 數據：目前 DeepSeek 日活用戶(hù)數已經(jīng)達到了 ChatGPT 的 23%，并且應用每日下載量接近 500 萬(wàn)。

2 月 5 日，京東云宣布正式上線(xiàn) DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型，支持公有云在線(xiàn)部署、專(zhuān)混私有化實(shí)例部署兩種模式。前幾日，阿里云、百度智能云、華為云、騰訊云、火山引擎、天翼云已接入了 DeepSeek 模型。海外的亞馬遜 AWS、微軟 Azure 等云巨頭同樣官宣支持。

那么，DeepSeek 究竟是以何種獨特魅力，贏(yíng)得了廣大用戶(hù)的青睞與喜愛(ài)呢？

DeepSeek 的兩大優(yōu)勢

市場(chǎng)熱捧的產(chǎn)品，往往有個(gè)顯著(zhù)共性：能幫用戶(hù)降本增效。這，同樣是 DeepSeek 的優(yōu)勢所在。

首先在低成本與高效能方面，DeepSeek-V3 的訓練成本僅為 557.6 萬(wàn)美元（約為 GPT-4 的二十分之一），卻能在邏輯推理、代碼生成等任務(wù)中達到與 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 相近的性能，甚至超越部分開(kāi)源模型（如 Llama-3.1-405B）。其技術(shù)核心在于算法優(yōu)化（如 MoE 架構、動(dòng)態(tài)學(xué)習率調度器）和數據效率提升，而非依賴(lài)算力堆疊。

作為對比，GPT-5 一次為期 6 個(gè)月的訓練僅計算成本就高達約 5 億美元。

其次，開(kāi)源與靈活部署也是 DeepSeek 的突出優(yōu)勢之一。DeepSeek 選擇將模型權重開(kāi)源，并公開(kāi)訓練細節，這為全球的 AI 研究者打開(kāi)了一扇通往模型內部的大門(mén)，讓他們能夠深入了解模型的訓練過(guò)程、所采用的算法以及遇到的問(wèn)題和解決方案。

360 集團創(chuàng )始人周鴻祎指出，DeepSeek 真正踐行了開(kāi)放的精神。與 OpenAI 等關(guān)閉模式平臺相比，DeepSeek 允許開(kāi)發(fā)者利用其開(kāi)源模型進(jìn)行技術(shù)挖掘和創(chuàng )新，這是對技術(shù)共享理念的有力支持。OpenAI 雖然以「開(kāi)源」自居，但隨著(zhù)商業(yè)化的推進(jìn)，越來(lái)越多地選擇封閉式策略，這與其創(chuàng )立初衷背道而馳。

此外，周鴻祎特別提到 DeepSeek 的模型蒸餾技術(shù)，他認為這是一種極具前瞻性的實(shí)踐。在他看來(lái)，DeepSeek 對模型蒸餾的開(kāi)放態(tài)度，展示了其自信與無(wú)私。相較之下，OpenAI 對用戶(hù)蒸餾其模型的限制，顯示出其對競爭對手的排斥和對自身優(yōu)勢的維護。

DeepSeek 所需的 GPU，主要來(lái)源于英偉達

早期對 AI 技術(shù)和硬件基礎設施的戰略投資，為 DeepSeek 的成功奠定了基礎。

據 SemiAnalysis 評估，DeepSeek 擁有大約 50,000 個(gè) Hopper 架構的 GPU，其中包括 10,000 個(gè) H800 和 10,000 個(gè) H100 型號。此外，他們還訂購了大量的 H20 型號 GPU，這些 GPU 專(zhuān)為中國市場(chǎng)設計。盡管 H800 與 H100 具有相同的計算能力，但其網(wǎng)絡(luò )帶寬較低。H20 是當前唯一對中國模型提供商可用的型號。這些 GPU 不僅用于 DeepSeek，也服務(wù)于 High-Flyer，地理上分散部署，支持交易、推理、訓練和研究等多種任務(wù)。

至于 DeepSeek 如何獲得如此多數量的 Hopper GPU。

早在 2021 年 High-Flyer 就看好 AI 的發(fā)展潛力并果斷投資購買(mǎi)了 10,000 個(gè) A100 GPU，用于大規模模型訓練實(shí)驗。這項戰略決策后來(lái)被證明是非常成功的，為公司帶來(lái)了顯著(zhù)的競爭優(yōu)勢。

在 1 月 25 日新年前，AMD 就官宣將 DeepSeek-V3 模型集成到了 Instinct MI300X GPU 上。

隨后在 1 月 31 日，AI 芯片龍頭英偉達也官宣其 NVIDIA NIM 微服務(wù)預覽版對于 DeepSeek-R1 模型的支持。NIM 微服務(wù)基于 HGX H200 系統，每秒能夠處理 3872 個(gè) tokens。開(kāi)發(fā)者們可以調用 API 進(jìn)行測試和試驗，該 API 后續會(huì )作為英偉達 AI 企業(yè)軟件平臺的一部分提供。

同日，英特爾宣布 DeepSeek 能夠在搭載酷睿處理器的 AI PC 上離線(xiàn)使用。在酷睿 Ultra 200H（Arrow Lake H）平臺上，DeepSeek-R1-1.5B 模型能夠本地離線(xiàn)運行，做翻譯、做會(huì )議紀要、進(jìn)行文檔撰寫(xiě)等任務(wù)。

要知道 DeepSeek 在算力芯片受限的不利因素下，達到 OpenAI 等頂級模型的水平，是國內 AI 生態(tài)級的突破。如今，隨著(zhù) DeepSeek 這類(lèi)模型的發(fā)展，對 GPU 需求持續攀升。國產(chǎn) GPU 廠(chǎng)商也敏銳捕捉到這一機遇，正在積極進(jìn)行適配工作。他們深知，適配成功不僅能助力 DeepSeek 等模型更好地發(fā)展，也能為自身打開(kāi)更廣闊的市場(chǎng)空間，提升國產(chǎn) GPU 在 AI 領(lǐng)域的影響力。

11 大國產(chǎn) AI 芯片公司，宣布適配 DeepSeek

僅在 2 月 1 日至 2 月 7 日這短短 7 天內，就有 11 家國產(chǎn) AI 芯片公司宣布完成對 DeepSeek 的適配。

DeepSeek 系列新模型正式上線(xiàn)昇騰社區

2 月 1 日，華為云宣布與硅基流動(dòng)聯(lián)合首發(fā)并上線(xiàn)基于華為云昇騰云服務(wù)的 DeepSeek R1/V3 推理服務(wù)。得益于自研推理加速引擎加持，該服務(wù)支持部署的 DeepSeek 模型可獲得持平全球高端 GPU 部署模型的效果。

2 月 5 日，華為宣布，DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2、Janus-Pro 于 2 月 4 日正式上線(xiàn)昇騰社區，支持一鍵獲取 DeepSeek 系列模型，支持昇騰硬件平臺上開(kāi)箱即用，推理快速部署，帶來(lái)更快、更高效、更便捷的 AI 開(kāi)發(fā)和應用體驗。

摩爾線(xiàn)程實(shí)現對 DeepSeek 蒸餾模型推理服務(wù)的高效部署

2 月 4 日，摩爾線(xiàn)程發(fā)文稱(chēng)已快速實(shí)現對 DeepSeek 蒸餾模型推理服務(wù)的高效部署，旨在賦能更多開(kāi)發(fā)者基于摩爾線(xiàn)程全功能 GPU 進(jìn)行 AI 應用創(chuàng )新。

此外，用戶(hù)也可以基于 MTT S80 和 MTT S4000 進(jìn)行 DeepSeek-R1 蒸餾模型的推理部署。

通過(guò) DeepSeek 提供的蒸餾模型，能夠將大規模模型的能力遷移至更小、更高效的版本，在國產(chǎn) GPU 上實(shí)現高性能推理。摩爾線(xiàn)程基于自研全功能 GPU，通過(guò)開(kāi)源與自研雙引擎方案，快速實(shí)現了對 DeepSeek 蒸餾模型的推理服務(wù)部署，為用戶(hù)和社區提供高質(zhì)量服務(wù)。

DeepSeek V3 和 R1 模型完成海光 DCU 適配并正式上線(xiàn)

2 月 4 日晚間，海光信息宣布公司技術(shù)團隊成功完成 DeepSeek V3 和 R1 模型與海光 DCU（深度計算單元）的適配，并正式上線(xiàn)。

DeepSeek V3 和 R1 模型采用了 Multi-Head Latent Attention（MLA）、DeepSeekMoE、多令牌預測、FP8 混合精度訓練等創(chuàng )新技術(shù)，顯著(zhù)提升了模型的訓練效率和推理性能。

DCU 是海光信息推出的高性能 GPGPU 架構 AI 加速卡，致力于為行業(yè)客戶(hù)提供自主可控的全精度通用 AI 加速計算解決方案。憑借卓越的算力性能和完備的軟件生態(tài)，DCU 已在科教、金融、醫療、政務(wù)、智算中心等多個(gè)領(lǐng)域實(shí)現規?；瘧?。

隨著(zhù)海光等專(zhuān)注于 GPU 研發(fā)的公司紛紛表示已完成對 DeepSeek V3 的適配。從這一現象來(lái)看，DeepSeek 模型在業(yè)界或許正逐漸獲得較高的認可度與通用性。

那么，海光 DCU 的哪些硬件特性和架構設計使得它能夠很好地支持 DeepSeek V3 和 R1 模型的高效運行？

有業(yè)內人士表示，海光 DCU 采用了 GPGPU 架構，從而保證在面對新型應用的時(shí)候具備極好的兼容性與適配性；同時(shí) DCU 配套的軟件棧也經(jīng)過(guò)了多年的積累，相應軟件生態(tài)成熟豐富，在與新模型、應用適配的時(shí)候具備完備的軟件支撐能力。以上共同保障了對于 DeepSeek V3/R1 為代表的新模型能夠提供高效的兼容與支撐能力。

值得注意的是，海光本次適配并沒(méi)有用到額外的中間層工具，依托現有 DCU 軟件棧就可以實(shí)現快速的支撐。這主要得益于 DCU 的 GPGPU 架構通用性和自身對主流生態(tài)的良好兼容，從而大幅提升了大模型等人工智能應用的部署效率。

天數智芯聯(lián)合 Gitee AI 正式上線(xiàn) DeepSeek R1 模型服務(wù)

2 月 4 日，天數智芯與 Gitee AI 聯(lián)合發(fā)布消息，在雙方的高效協(xié)作下，僅用時(shí)一天，便成功完成了與 DeepSeek R1 的適配工作，并且已正式上線(xiàn)多款大模型服務(wù)，其中包括 DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek R1-Distill-Qwen-14B 等。

Gitee AI 與沐曦攜手首發(fā) DeepSeek R1 系列千問(wèn)蒸餾模型

2 月 2 日，Gitee AI 正式推出了四個(gè)輕量級版本的 DeepSeek 模型，分別為 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。尤為引人注目的是，這些模型均部署在國產(chǎn)沐曦曦云 GPU 上。

上文曾提到，與全尺寸 DeepSeek 模型相比，較小尺寸的 DeepSeek 蒸餾版本模型更適合企業(yè)內部實(shí)施部署，可以降低落地成本。

同時(shí)，這次 Deepseek R1 模型 + 沐曦曦云 GPU + Gitee AI 平臺，更是實(shí)現了從芯片到平臺，從算力到模型全國產(chǎn)研發(fā)。

隨后在 2 月 5 日 Gitee AI 宣布再次將 DeepSeek-V3 滿(mǎn)血版（671B）上線(xiàn)到平臺上（滿(mǎn)血版目前僅供大家體驗用途）。這也是 Gitee AI 繼全套千問(wèn)蒸餾模型上線(xiàn)沐曦 GPU 卡之后的又一大的更新。

壁仞 AI 算力平臺上線(xiàn) DeepSeek R1 蒸餾模型推理服務(wù)，支持云端體驗

2 月 5 日，壁仞科技宣布，憑借自主研發(fā)的壁礪系列 GPU 產(chǎn)品出色的兼容性能，只用數個(gè)小時(shí)，就完成對 DeepSeek R1 全系列蒸餾模型的支持，涵蓋從 1.5B 到 70B 各等級參數版本，包括 LLaMA 蒸餾模型和千問(wèn)蒸餾模型。

目前，壁仞科技已構建起從底層硬件到模型服務(wù)的完整 AI 技術(shù)棧，可為中小企業(yè)和研究機構提供「芯片+模型」的端到端解決方案。

云天勵飛 DeepEdge10 已完成 DeepSeek R1 系列模型適配

2 月 5 日，云天勵飛宣布，其芯片團隊完成 DeepEdge10「算力積木」芯片平臺與 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 大模型的適配，可以交付客戶(hù)使用。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 大模型、DeepSeek V3/R1 671B MoE 大模型也在有序適配中。適配完成后，DeepEdge10 芯片平臺將在端、邊、云全面支持 DeepSeek 全系列模型。

DeepEdge10 系列芯片是專(zhuān)門(mén)針對大模型時(shí)代打造的芯片，支持包括 Transformer 模型、BEV 模型、CV 大模型、LLM 大模型等各類(lèi)不同架構的主流模型；基于自主可控的先進(jìn)國產(chǎn)工藝打造，采用獨特的「算力積木」架構，可靈活滿(mǎn)足不同場(chǎng)景對算力的需求，為大模型推理提供強大動(dòng)力。

基于太初 T100 加速卡 2 小時(shí)適配 DeepSeek-R1 系列模型

2 月 5 日，太初元碁 Tecorigin 表示，基于通用的異構眾核芯片架構和深厚的軟件生態(tài)積累，在太初 T100 加速卡上僅用 2 小時(shí)便完成 DeepSeek-R1 系列模型的適配工作，快速上線(xiàn)包括 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在內的多款大模型服務(wù)，為人工智能應用的創(chuàng )新發(fā)展提供了強有力的技術(shù)支撐和自動(dòng)可控的算力設施保障。

目前，太初元碁正積極攜手京算、是石科技、神威數智、龍芯中科等合作伙伴，全力打造 DeepSeek 系列模型的云端推理平臺。企業(yè)用戶(hù)只需通過(guò)簡(jiǎn)單的操作，即可在云端快速獲取太初 T100 加速卡的強大推理能力，輕松實(shí)現智能化轉型，提升生產(chǎn)效率和創(chuàng )新能力，以在激烈的市場(chǎng)競爭中脫穎而出。同時(shí)，太初元碁也聯(lián)合龍芯中科提供面向政務(wù)信創(chuàng )的國密云端推理平臺，以滿(mǎn)足信創(chuàng )剛需。

燧原科技實(shí)現全國各地智算中心 DeepSeek 的全量推理服務(wù)部署

2 月 6 日，燧原科技宣布完成對 DeepSeek 全量模型的高效適配，包括 DeepSeek-R1/V3 671B 原生模型、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek R1-Distill-Llama-8B/70B 等蒸餾模型。整個(gè)適配進(jìn)程中，燧原 AI 加速卡的計算能力得到充分利用，能夠快速處理海量數據，同時(shí)其穩定性為模型的持續優(yōu)化和大規模部署提供了堅實(shí)的基礎。

目前，DeepSeek 的全量模型已在慶陽(yáng)、無(wú)錫、成都等智算中心完成了數萬(wàn)卡的快速部署，將為客戶(hù)及合作伙伴提供高性能計算資源，提升模型推理效率，同時(shí)降低使用門(mén)檻，大幅節省硬件成本。

昆侖芯全面適配 DeepSeek

2 月 6 日，昆侖芯科技宣布，在 DeepSeek-V3/R1 上線(xiàn)不久，昆侖芯便率先完成全版本模型適配，這其中包括 DeepSeek MoE 模型及其蒸餾的 Llama/Qwen 等小規模 dense 模型。

昆侖芯 P800 可以較好的支撐 DeepSeek 系列 MoE 模型大規模訓練任務(wù)，全面支持 MLA、多專(zhuān)家并行等特性，僅需 32 臺即可支持模型全參訓練，高效完成模型持續訓練和微調。

P800 顯存規格優(yōu)于同類(lèi)主流 GPU20%-50%，對 MoE 架構更加友好，且率先支持 8bit 推理，單機 8 卡即可運行 671B 模型。正因如此，昆侖芯相較同類(lèi)產(chǎn)品更加易于部署，同時(shí)可顯著(zhù)降低運行成本，輕松完成 DeepSeek-V3/R1 全版本推理任務(wù)。

龍芯處理器成功運行 DeepSeek 大模型

2 月 7 日，龍芯中科宣布，日前，龍芯聯(lián)合太初元碁等產(chǎn)業(yè)伙伴，僅用 2 小時(shí)即在太初 T100 加速卡上完成 DeepSeek-R1 系列模型的適配工作，快速上線(xiàn)包含 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在內的多款大模型服務(wù)。

此外，采用龍芯 3A6000 處理器的誠邁信創(chuàng )電腦和望龍電腦已實(shí)現本地部署 DeepSeek，部署后無(wú)需依賴(lài)云端服務(wù)器，避免了因網(wǎng)絡(luò )波動(dòng)或服務(wù)器過(guò)載導致的服務(wù)中斷，可高效完成文檔處理、數據分析、內容創(chuàng )作等多項工作，顯著(zhù)提升工作效率。

DeepSeek 給國產(chǎn)芯片公司，帶來(lái)新契機

DeepSeek 的橫空出世宛如一顆投入平靜湖面的石子，在行業(yè)中激起層層漣漪，為國產(chǎn)芯片公司帶來(lái)新的發(fā)展契機。

首先，隨著(zhù)大模型應用的遍地開(kāi)花，對芯片的需求也水漲船高。無(wú)論是模型訓練時(shí)所需的強大算力，還是推理過(guò)程中對低延遲、高效率的追求，都為國產(chǎn)芯片公司打開(kāi)了新的市場(chǎng)空間。以往，由于高昂的大模型使用成本，許多潛在的應用場(chǎng)景被抑制，如今 DeepSeek 打破了這一僵局，國產(chǎn)芯片公司得以憑借自身產(chǎn)品在新興的細分市場(chǎng)中嶄露頭角，滿(mǎn)足不同行業(yè)對于大模型運算的芯片需求。

其次，DeepSeek 大模型與國產(chǎn) AI 芯片適配的逐步成熟，是另一個(gè)關(guān)鍵契機。此前，國產(chǎn) AI 芯片在發(fā)展過(guò)程中，常面臨與主流大模型適配度不佳的問(wèn)題，這限制了其市場(chǎng)推廣與應用拓展。而 DeepSeek 的出現改變了這一局面，它為國產(chǎn) AI 芯片提供了一個(gè)更為契合的適配平臺。

當國產(chǎn) AI 芯片能夠與 DeepSeek 大模型良好適配后，可以加快國產(chǎn) AI 芯片在國內大模型訓練端和推理端的應用，使得國產(chǎn)芯片在本土市場(chǎng)中獲得更多實(shí)踐機會(huì )，通過(guò)不斷優(yōu)化和改進(jìn)，提升產(chǎn)品性能。

最后，隨著(zhù) DeepSeek 與國產(chǎn)芯片的適配，將與其他國產(chǎn)軟硬件廠(chǎng)商形成協(xié)同效應，構建起完整的生態(tài)閉環(huán)，這將推動(dòng)國產(chǎn)芯片在人工智能領(lǐng)域的應用，加速?lài)a(chǎn)芯片生態(tài)體系的建設。