DeepSeek横空出世，算力产业“变天”了！

最新推荐文章于 2025-04-03 14:16:20 发布

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文章标签：人工智能深度学习服务器

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DeepSeek，算力界的 “价格屠夫”？

当 DeepSeek 横空出世，以令人惊叹的姿态降低算力成本时，整个算力产业都为之一震。就像平静湖面投入巨石，激起千层浪。这匹算力界的 “黑马”，究竟是如何做到的？它又将给算力产业带来怎样的变革？是重塑格局，还是昙花一现？

DeepSeek 凭什么降低算力成本

DeepSeek 能在算力成本上实现大幅降低，凭借的是一系列领先且创新的技术架构与策略，这使其在众多算力参与者中脱颖而出。

在技术架构上，DeepSeek 创新性地采用了 Multi - Head latent Attention（MLA）和 DeepSeek MOE 架构。MLA 使得每个查询所需的 KV 缓存（KV Cache）减少，相比于标准注意力机制，极大降低了内存消耗，减少重复计算，从而降低了每次推理所需的硬件资源，这直接降低了推理成本。打个比方，传统的注意力机制就像是一个不懂得精简的搬运工，每次搬运都带着大量不必要的 “行李”，而 MLA 则像是一个精明的搬运工，只携带真正需要的东西，大大提高了效率。

而 DeepSeek MOE 架构则通过独特的稀疏化计算设计，实现了算力的高效利用。该架构包含多个专家网络，每个输入 token 通过门控网络动态选择激活部分专家，实际计算参数量仅为传统稠密模型的一小部分，就像一个团队中，不再是所有人都同时参与每一项任务，而是根据任务需求精准调配人手，避免了资源浪费。

在训练策略方面，DeepSeek 也有诸多独到之处。它采用了自主研发的蒸馏训练策略，这种策略让模型在低算力环境下依然能够保持高度泛化能力，同时优化计算密度，提高训练效率。与依赖超大规模 GPU 集群进行训练的方式不同，DeepSeek 通过自适应计算分配机制，大大提高了 GPU 资源利用率，降低了能耗，还确保了模型收敛速度不受影响。举个例子，就好比别人在训练时是粗放式的 “大水漫灌”，耗费大量资源，而 DeepSeek 则是精准的 “滴灌”，每一份算力都用在刀刃上。

在硬件适配与优化上，DeepSeek 同样下足了功夫。它运用底层 PTX 架构，直接操控 GPU 资源，突破了 CUDA 的一些限制，使得计算吞吐量大幅提升，能耗和硬件成本得以降低。在高端 GPU 稀缺的情况下，DeepSeek 在 H800 GPU 架构上进行 “魔鬼优化”，通过对硬件资源的精细调配，如划分专门的流处理器负责通信，运用数据压缩 / 解压技术等，成功突破带宽瓶颈。在 GPU 线程管理上，采用超精细的 warp 级别调优算法，让 GPU 核心火力全开，充分发挥硬件的潜力。

算力产业大洗牌，谁会赢？

DeepSeek 带来的算力成本降低，如同一把双刃剑，在为算力产业带来新机遇的同时，也让产业内的各个角色面临着不同的挑战，一场产业大洗牌正在上演。

（一）上游芯片厂商：危机与机遇并存

对于上游芯片厂商来说，DeepSeek 的出现带来了复杂的影响。一方面，由于 DeepSeek 降低了对高端芯片的依赖，那些依赖高端芯片销售的厂商，尤其是海外高端芯片巨头，如英伟达，面临着市场份额被挤压的风险。英伟达股价因 DeepSeek 冲击而出现大幅波动，就充分体现了市场对其未来业绩的担忧。

但另一方面，这也为国产芯片厂商带来了前所未有的发展机会。过去，高端芯片市场几乎被海外厂商垄断，国产芯片在性能和技术上存在差距，难以与之竞争。但现在，随着算力成本降低，市场对芯片的需求更加多元化，国产算力芯片凭借成本优势和不断提升的技术水平，有望获得更多的市场份额。一些国产芯片厂商通过与 DeepSeek 合作，针对其架构进行定制化开发，实现了芯片性能与 DeepSeek 模型的高效适配，在国内市场甚至部分国际市场中崭露头角。

（二）中游算力服务提供商：转型迫在眉睫

中游的算力服务提供商也受到了 DeepSeek 的深刻影响。传统的算力服务模式，主要依赖大规模的算力集群，通过出租算力资源来获取收益。但随着 DeepSeek 降低了算力成本，客户对算力服务的需求也发生了变化。

这些提供商需要及时调整业务模式，以适应新的市场需求。他们可以借助 DeepSeek 的发展，专注于提供推理算力服务，帮助企业快速部署基于 DeepSeek 模型的应用。还可以通过与 DeepSeek 合作，开发更具针对性的算力解决方案，吸引更多的 AI 应用企业。一些云服务提供商，迅速推出了基于 DeepSeek 的算力套餐，为企业提供一站式的模型部署、训练和推理服务，取得了良好的市场反响。

（三）下游 AI 应用开发者：春天来了

对于下游的 AI 应用开发者而言，DeepSeek 带来的算力成本降低无疑是一场及时雨。在过去，高昂的算力成本是制约 AI 应用开发和推广的重要因素之一。许多开发者因为无法承担昂贵的算力费用，不得不放弃一些有潜力的项目，或者在开发过程中受到诸多限制。

如今，DeepSeek 的出现改变了这一局面。开发者可以以更低的成本进行模型训练和应用开发，大大降低了研发门槛和成本。这使得更多的创新想法能够得以实现，加速了 AI 应用在各个行业的渗透。在医疗领域，开发者利用 DeepSeek 低成本的算力，开发出了更精准的疾病诊断模型；在教育领域，智能辅导系统借助 DeepSeek 的算力支持，能够为学生提供个性化的学习方案。

前几天我们的客户找我们定制了一台双卡4090服务器，用于搭建企业自身的知识库，总共9W左右的成本，就能流畅的运行deepseek-70b本地版本，生成速度达到了18token每秒，给企业的整体效率也高了15%，而且隐私性和安全性相比去调deepseek的官方接口也好了很多。如今各行各业都开始建立自己的ai agent，成本的降低反而导致了算力总规模的增加，这也是算力厂商的机会。