在AI領域的最新浪潮中，DeepSeek模型的出現如同一股強勁的風暴，引領著國產GPU公司紛紛投身于適配的洪流之中。盡管表面上各家公司動作相似，但背后卻蘊含著不同的策略和考量。
當前，業界關注的焦點多集中在適配DeepSeek的公司數量上，卻鮮有人深入探究這些公司之間的差異。這種差異究竟源自技術路線的分歧，還是性能表現的優劣？是生態建設各具特色，還是應用場景有所不同？這些問題亟待解答。
從適配DeepSeek模型的角度來看，芯片廠商的動作大致可以分為兩類：一類是對原生R1和V3模型進行適配，另一類則是適配由R1蒸餾而來的小模型。其中，DeepSeek R1定位為推理優先的模型，專為深度邏輯分析和問題解決場景設計；而V3則定位為通用型大語言模型，滿足多領域需求。這兩類原版模型參數量大、結構復雜，對芯片的計算能力、內存帶寬以及多卡互聯等技術要求極高。
相比之下，DeepSeek-R1系列蒸餾模型則更為輕量級，參數量少、結構精簡，旨在保持一定性能的同時降低資源消耗，適合輕量級部署和資源受限場景。這一特點使得那些主要支持蒸餾模型的國產GPU公司，如摩爾線程、壁仞科技等，在適配過程中能夠減輕工作量，快速實現應用。
從圖中可以看出，雖然主流GPU廠商均在加速適配DeepSeek模型的節奏，但明確宣布適配R1及V3原版模型的只有一半左右，其中包括華為昇騰、海光信息等。而另一半廠商則主要支持蒸餾模型，這些模型基于通義千問和LLAMA等原始模型蒸餾而來，因此原本能夠支持這些模型的平臺基本上就能適配DeepSeek的蒸餾模型。
除了適配的模型類型不同外，各家公司在技術路線和性能表現上也存在差異。首先，DeepSeek模型的運行和適配主要依賴于英偉達的硬件和編程語言，這對其他硬件平臺的應用和性能產生了一定影響。因此，是否容易適配基于英偉達GPU開發的DeepSeek等大模型，與芯片是否兼容CUDA密切相關。能兼容CUDA的廠商在適配過程中更具優勢，但彼此間的兼容程度也有所不同。
其次，從性能表現來看，不同GPU的計算能力和內存帶寬直接影響DeepSeek在處理大規模深度學習任務時的速度。某些GPU在能效比上表現更優，適合在低功耗環境下運行DeepSeek。這些差異使得各家公司在適配過程中面臨的難度和挑戰也各不相同。
以華為昇騰為例，其擁有芯片+框架+工具鏈等全棧AI能力，與DeepSeek的技術棧適配潛力大。在硬件方面，昇騰910芯片針對AI訓練和推理優化，算力密度高，適合大規模模型訓練。在軟件生態方面，CANN異構計算架構和MindSpore框架深度綁定，若DeepSeek基于MindSpore優化，則昇騰的適配性極強。然而，若DeepSeek依賴CUDA生態，則需要通過華為的兼容層轉換，可能損失部分性能。
海光信息則憑借兼容通用的“類CUDA”環境和擅長高性能計算的優勢，在適配DeepSeek方面表現突出。其基于AMD CDNA架構的DCU系列兼容ROCm生態，對CUDA代碼遷移友好，適合需兼容現有生態的DeepSeek場景。在智算中心應用成熟的海光，若DeepSeek側重HPC+AI融合場景，則更具優勢。然而，海光在軟件工具鏈成熟度上可能面臨一些挑戰。
燧原科技、沐曦、天數智芯等國產GPU公司也在積極適配DeepSeek模型。燧原科技的優勢在于云端AI訓練與推理，其邃思芯片針對Transformer等大模型優化，計算密度高，適合DeepSeek的大規模參數場景。沐曦則憑借GPU通用性與CUDA兼容性在適配過程中占據一定優勢。天數智芯則兼容CUDA生態，對已有代碼庫的DeepSeek項目友好。然而，這些公司在生態影響力、軟件棧成熟度等方面也面臨著不同的挑戰。
在DeepSeek模型的商用方面，云上部署和本地化部署是兩種主要形式。云上部署通過云平臺提供服務，企業用戶可以通過API調用或云服務直接使用DeepSeek的功能，降低前期投入成本。本地化部署則包括一體機形式和企業自行部署兩種方式，主要面向對數據安全、數據隱私較為敏感的企業用戶或對性能要求極高的企業。
隨著DeepSeek開源模型的發展，其私有化部署需求日益凸顯，一體機化等相關市場正蓬勃發展。在這一背景下，國產GPU公司迎來了新的發展機遇。隨著DeepSeek一體機等應用的推出和廣泛應用，市場對國產芯片的需求正在顯著增加。國產GPU公司需要抓住這一機遇，不斷提升自身技術實力和生態建設能力，以滿足市場需求并實現快速發展。
以昇騰和海光為例，它們在DeepSeek一體機的推出和商用方面取得了不錯的進展。昇騰的產業聯盟不斷擴大，已有超過80家企業基于昇騰快速適配或上線了DeepSeek系列模型并對外提供服務。海光則與DeepSeek的合作覆蓋智算中心、金融、智能制造等核心場景，推出了多種解決方案和一體機產品。
隨著海外芯片算力限制帶來的難題逼近，全球算力可能會形成兩條并行路線并逐漸脫鉤。在國內，一部分算力基座將由英偉達承擔，另一部分則由國產芯片承擔。這為國產GPU公司提供了更大的發展空間和機遇。然而，國產芯片公司還需在互聯和生態等諸多方面進一步完善，以提升自身競爭力和市場占有率。
