DeepSeek 爆火！終端硬件如何開(kāi)啟 AI 本地化新征程？

如同2022年底openAI推出ChatGPT全新聊天機器人模型，引發(fā)全民對AI應用的狂熱那樣，2025年的春節中國給了全球AI另一個(gè)震撼——DeepSeek。在不到一周的時(shí)間內，DeepSeek就在各大手機應用榜單中超越ChatGPT，并持續霸榜數日。

能否加速AI接入本地化？

當DeepSeek宣布其開(kāi)源特性，并以極低的成本實(shí)現了與OpenAI GPT-3系列相媲美的性能時(shí)，這一壯舉不僅顯著(zhù)降低了對高端GPU的依賴(lài)，還引發(fā)了以英偉達為代表的AI行業(yè)龍頭企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)。然而，這一事件也孕育了新的機遇。眾多終端企業(yè)敏銳地捕捉到了這一點(diǎn)，紛紛開(kāi)始將DeepSeek集成到他們的本地終端硬件設備中。

在汽車(chē)電子領(lǐng)域，東風(fēng)、上汽智己、極氪、寶駿等知名品牌率先宣布，將在其汽車(chē)座艙系統中引入DeepSeek模型，以提升智能化體驗。在智能手機市場(chǎng)，華為、榮耀、OPPO、vivo、努比亞、魅族等廠(chǎng)商也緊隨其后，宣布將DeepSeek集成到各自的產(chǎn)品中，為用戶(hù)提供更強大的AI功能。此外，在處理器領(lǐng)域，AMD和龍芯等芯片制造商同樣選擇將DeepSeek本地化，以增強其產(chǎn)品的競爭力。

這一系列的合作與集成，不僅彰顯了DeepSeek的廣泛適用性和強大吸引力，也為終端企業(yè)帶來(lái)了新的增長(cháng)點(diǎn)和創(chuàng )新機遇。

接入DeepSeek需要什么？

要成功接入DeepSeek，各類(lèi)設備需滿(mǎn)足一系列關(guān)鍵的硬件要求，特別是對于移動(dòng)設備這類(lèi)高度集成的終端而言，硬件層面的堅實(shí)支撐是不可或缺的基石。

在智能手機的硬件構成中，一顆采用先進(jìn)制程工藝打造的處理器無(wú)疑是核心所在。其強大的CPU運算能力是DeepSeek模型流暢運行的先決條件，確保智能助手等功能能夠即時(shí)響應并高效處理各類(lèi)復雜指令。想象一下，當用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音提出一個(gè)深奧的問(wèn)題時(shí)，得益于CPU的卓越性能，智能助手能夠迅速解析數據，并在眨眼間給出精準無(wú)誤的回答。此外，搭配LPDDR5X或更高規格的高速內存，不僅為模型的運行提供了廣闊的空間，還極大縮短了數據交換的等待時(shí)間，進(jìn)一步提升了整體響應速度。

在手機芯片內部，集成的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器）同樣扮演著(zhù)舉足輕重的角色。諸如高通的Hexagon NPU、聯(lián)發(fā)科的APU等，它們專(zhuān)為AI運算設計，能夠大幅提升自然語(yǔ)言處理和圖像識別的速度，為用戶(hù)帶來(lái)更加流暢和智能的使用體驗。與此同時(shí)，UFS 4.0等高速閃存芯片的應用，使得模型數據與用戶(hù)交互數據能夠得以快速存儲和讀取，從而保障了模型的迅速啟動(dòng)和數據的實(shí)時(shí)調用。

在處理器方面，以龍芯處理器為例，借助龍芯自家的3A6000、3C6000等處理器以其強大的基礎運算能力，通過(guò)多核架構并行處理海量數據，輕松滿(mǎn)足DeepSeek模型運行的計算需求。此外，太初T100加速卡等產(chǎn)品的加入，與龍芯CPU協(xié)同作戰，為DeepSeek模型的訓練和推理提供了額外的算力支持，顯著(zhù)提升了運行效率。而高性能的DDR內存芯片則為龍芯CPU和加速卡提供了充裕的內存空間，確保了數據的快速讀寫(xiě)和處理。

而AMD在助力DeepSeek接入則需要其旗艦級AI芯片——AMD Instinct MI300X GPU，憑借超群的并行計算能力和高速顯存帶寬，在DeepSeek-V3模型的AI推理任務(wù)中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，極大地提升了推理效率。同時(shí)，AMD ROCm軟件從軟件層面為DeepSeek模型在A(yíng)MD硬件上的運行提供了全面的優(yōu)化和適配，實(shí)現了硬件資源的高效利用。此外，Infinity Fabric等高速互聯(lián)技術(shù)的應用，確保了GPU與其他硬件組件之間能夠實(shí)現高速的數據傳輸，從而保證了模型運行時(shí)數據的快速傳遞，進(jìn)一步提升了整體系統的性能。

接入后的成本與收益？

終端硬件接入AI大模型已成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。針對這一趨勢，硬件廠(chǎng)商面臨的成本與收益考量顯得尤為關(guān)鍵。

硬件升級成本方面，為確保終端硬件能夠承載AI大模型的運行，性能升級勢在必行。小型智能設備可能僅需更換高性能芯片，成本相對較低。然而，對于智能手機、平板電腦等多功能設備而言，可能需要全面升級處理器、內存及存儲等硬件，單臺設備升級成本可能高達數百元。在數據中心場(chǎng)景下，接入AI大模型則需采購高性能服務(wù)器、GPU集群等硬件設備，投入更為巨大。

算法優(yōu)化與適配成本同樣不可小覷。AI大模型算法復雜，接入終端硬件時(shí)需進(jìn)行優(yōu)化調整。企業(yè)需自行組建研發(fā)團隊或與算法供應商合作，針對不同硬件架構和性能特點(diǎn)進(jìn)行模型算法調整，這一過(guò)程耗時(shí)費力，人力物力投入巨大。

再者是數據處理與存儲成本。AI大模型運行依賴(lài)大量數據，終端硬件接入后數據處理和存儲需求激增。企業(yè)需配備高速數據處理模塊，同時(shí)購買(mǎi)大容量硬盤(pán)、搭建分布式存儲系統或租用云存儲服務(wù)，以應對數據增長(cháng)帶來(lái)的存儲挑戰，成本隨數據量線(xiàn)性增長(cháng)。

最后，難以忽略的是安全與隱私保護成本。終端硬件接入AI大模型后，安全與隱私問(wèn)題凸顯。企業(yè)需投入資金構建安全防護體系，包括加密技術(shù)、訪(fǎng)問(wèn)控制、入侵檢測等措施，以確保數據安全。

不過(guò)，在高成本的同時(shí)，終端硬件接入AI大模型的收益同樣頗為顯著(zhù)。

首先，它極大地提升了用戶(hù)體驗與粘性。智能化程度的飛躍，讓終端硬件更加貼合用戶(hù)需求。其次，接入AI大模型有助于提高生產(chǎn)效率并降低成本。在工業(yè)、物流等領(lǐng)域，自動(dòng)化生產(chǎn)和智能調度得以實(shí)現，如工業(yè)機器人操作更精準，物流配送路線(xiàn)更優(yōu)化，從而減少了次品率，提高了配送效率，進(jìn)而降低了人力和物料成本，增強了企業(yè)的盈利能力。

并且，AI大模型為終端硬件開(kāi)辟了新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和盈利點(diǎn)。例如，智能汽車(chē)因接入AI大模型而具備了自動(dòng)駕駛功能，進(jìn)而推出了軟件訂閱服務(wù)；智能穿戴設備則提供了健康監測、個(gè)性化運動(dòng)指導等增值服務(wù)，為企業(yè)創(chuàng )造了新的收入來(lái)源。同時(shí)，作為技術(shù)實(shí)力的象征，AI大模型的接入使產(chǎn)品在市場(chǎng)中更加出眾，吸引了更多消費者，擴大了市場(chǎng)份額。

寫(xiě)在最后

DeepSeek 接入終端硬件本地，離不開(kāi)這些半導體硬件技術(shù)和產(chǎn)品的有力支持。不同終端硬件根據自身特點(diǎn)和應用場(chǎng)景，選擇合適的硬件組合，為 DeepSeek 的高效運行創(chuàng )造條件，也為用戶(hù)帶來(lái)更加智能、便捷的 AI 體驗，推動(dòng)人工智能在終端設備上的廣泛應用和發(fā)展。