在AI領域，DeepSeek系列模型的發布如同一顆震撼彈，引起了業界的廣泛關注。去年12月26日，DeepSeek AI推出了其最新的大型語言模型DeepSeek-V3，該模型采用了高達6710億參數的MoE架構，每秒能處理60個token，處理速度比V2快了3倍。這一發布迅速在AI領域掀起了波瀾。
僅僅不到一個月后，DeepSeek AI再次發力，于今年1月20日正式發布了推理大模型DeepSeek-R1。這款新模型的推出，再次讓業界為之震驚。隨后，DeepSeek應用在1月27日登頂了蘋果中國區和美國區應用商店免費App下載排行榜，進一步彰顯了其強大的市場影響力。
DeepSeek-V3與DeepSeek-R1-Distill蒸餾模型在應用場景上有所區別。DeepSeek-V3更適合處理復雜任務和高精度場景，如長文檔分析、多模態推理和科研計算等，支持千卡級訓練，滿足超大規模集群分布式訓練需求。而DeepSeek-R1-Distill蒸餾模型則更適合輕量級部署和資源受限場景，如邊緣設備推理和中小企業快速驗證AI應用，對顯存和算力要求更為靈活，適配入門級硬件。
據硅谷頂尖風險投資家、a16Z聯合創始人Marc Andreessen發文引用SensorTower數據，目前DeepSeek的日活用戶數已經達到了ChatGPT的23%，應用每日下載量接近500萬。這一數據無疑再次證明了DeepSeek的強大市場吸引力。
在硬件支持方面，DeepSeek也取得了顯著進展。2月5日，京東云宣布正式上線DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，支持公有云在線部署和專混私有化實例部署兩種模式。此前，阿里云、百度智能云、華為云、騰訊云、火山引擎、天翼云以及海外的亞馬遜AWS、微軟Azure等云巨頭也已接入DeepSeek模型。
DeepSeek之所以能夠獲得廣大用戶的青睞，主要得益于其兩大優勢：低成本與高效能，以及開源與靈活部署。在低成本與高效能方面，DeepSeek-V3的訓練成本僅為557.6萬美元（約為GPT-4的二十分之一），卻能在邏輯推理、代碼生成等任務中達到與GPT-4、Claude-3.5-Sonnet相近的性能，甚至超越部分開源模型。這主要得益于其算法優化和數據效率提升，而非依賴算力堆疊。
在開源與靈活部署方面，DeepSeek選擇將模型權重開源，并公開訓練細節，為全球AI研究者提供了深入了解模型訓練過程、算法以及問題和解決方案的機會。這一做法得到了360集團創始人周鴻祎的高度評價，他認為DeepSeek真正踐行了開放的精神，與OpenAI等封閉模式平臺相比，更顯無私與自信。
DeepSeek在GPU方面的布局也為其成功奠定了堅實基礎。據SemiAnalysis評估，DeepSeek擁有大約50,000個Hopper架構的GPU，包括10,000個H800和10,000個H100型號，以及專為中國市場設計的H20型號GPU。這些GPU不僅用于DeepSeek，也服務于High-Flyer，支持交易、推理、訓練和研究等多種任務。
值得注意的是，近期國產AI芯片公司也紛紛宣布完成對DeepSeek的適配。僅在2月1日至2月7日這短短7天內，就有11家國產AI芯片公司宣布完成對DeepSeek的適配工作。其中包括華為云與硅基流動聯合首發的基于昇騰云服務的DeepSeek R1/V3推理服務，摩爾線程對DeepSeek蒸餾模型推理服務的高效部署，以及海光信息宣布成功完成DeepSeek V3和R1模型與海光DCU的適配等。
這些適配工作的完成，不僅意味著DeepSeek模型在業界獲得了較高的認可度和通用性，也為國產AI芯片公司帶來了新的發展契機。隨著大模型應用的普及，對芯片的需求水漲船高。DeepSeek與國產AI芯片的適配成熟，將加快國產AI芯片在國內大模型訓練端和推理端的應用，推動國產芯片在人工智能領域的應用和發展。
DeepSeek的成功發布和廣泛應用，不僅推動了AI技術的發展，也為國產芯片公司帶來了新的機遇和挑戰。隨著DeepSeek與國產芯片的適配逐步成熟，國產芯片在人工智能領域的應用前景將更加廣闊。
