DeepSeek訓練仍基于英偉達CUDA生態國產AI芯片宣布適配

2025-02-15 18:47:51

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供稿：網友

在DeepSeek極低成本的推動下，開源模型和閉源模型之間的差距顯著縮小，掀起了一輪國產AI芯片廠商競相適配的風潮。自2月1日以來，多家國產頭部AI芯片廠商宣布與DeepSeek旗下不同模型展開適配工作，據統計，目前至少有20家國內廠商參與其中。

AI芯片市場主要包括CPU、GPU、ASIC、FPGA等不同類型芯片。隨著AI對大規模并行計算的需求增加，GPU芯片需求迅速攀升，導致英偉達業績和股價雙升。然而，DeepSeek的出現意味著AI推理側成本正在快速下降，這將帶動更廣泛的應用市場涌現。這意味著不僅GPU芯片，在AI推理領域具有細分優勢的ASIC、FPGA等芯片也將迎來豐富的機遇。多位業內人士認為，這有望推動國內廠商在推理側與英偉達競爭市場份額。

盡管此前DeepSeek多采用英偉達GPU系列芯片，更多適配CUDA生態，但國產芯片如何在這種條件下搶占更多份額，以及是否會擠壓英偉達的市場，成為業內的關注焦點。

伴隨DeepSeek席卷全球，國內芯片廠商也紛紛行動。例如，2月2日，Gitee AI宣布上線多個尺寸的DeepSeek R1模型，并部署在國產沐曦曦云GPU上。2月5日，Gitee AI再次宣布，DeepSeek-V3全精度滿血版可以在沐曦訓推一體GPU上成功運行。天數智芯也在短時間內完成了與DeepSeek R1的適配工作，并上線了多款不同參數模型服務。燧原科技則完成對DeepSeek全量模型的適配。

這些廠商尤其重視“適配速度”，率先適配的是參數量較小的蒸餾模型，而MoE基礎模型的適配時間明顯更長。這表明國內AI芯片廠商試圖展示其在AI生態適配方面的速度和實力。

英偉達GPU芯片在全球范圍內廣泛應用，形成了硬件GPU芯片、軟件CUDA生態和NV Link連接三大護城河。國產芯片要在GPU領域加速發展，生態建設至關重要。目前，一些國產芯片選擇自主架構，從垂直應用領域構建生態；另一些則兼容CUDA生態來推動發展。

海光信息指出，因其DCU芯片采用了GPGPU通用加速計算架構，DeepSeek模型可以直接在其DCU上運行，無需大量適配工作，主要任務是進行精度驗證和性能優化。

眾多國產AI芯片廠商與DeepSeek的快速適配是中國芯片國際化突擊的第一步。通過合作，中國芯片廠商加速了深度學習框架和分布式訓練適配，推動了“國產算力+國產大模型”閉環生態的發展。DeepSeek通過模型蒸餾技術和高效的算法優化，降低了模型對硬件算力的要求，使得國產AI芯片在推理端可以快速實現商業化。不過，訓練端國產芯片與英偉達仍存在差距，且中國AI芯片生態碎片化問題需要進一步解決。

近期，包括OpenAI、豆包、百度等巨頭也證實了推理側成本正在快速下降。行業關注點從訓練環節轉向推理環節。海外云服務廠商如谷歌、Meta、亞馬遜等也在財報中提到了自研推理芯片的進展。預期在DeepSeek驅動下，CSP業者將更積極投入較低成本的自有ASIC方案，并從AI訓練重心轉向AI推理。

業內普遍認為，ASIC芯片和GPU芯片將在未來市場中共存。云端業者除了采用英偉達GPU外，還在積極研發自身ASIC芯片，以降低對英偉達芯片的依賴度和支出成本。盡管ASIC在某些特定推理場景中會蠶食GPU的市場份額，但不會導致GPU需求總體下降。兩者市場需求可能互為補充，而非簡單替代。

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