DeepSeek对国产芯片的影响分析

本站2025-04-24

DeepSeek作为中国生成式AI领域的标杆技术,其技术创新和开源策略不仅推动了AI模型训练成本的显著降低,还为国产芯片的发展带来新的机遇与挑战。本文聚焦DeepSeek对国产芯片的影响,从市场、技术和生态多个角度展开分析,洞察其中的挑战和潜在的发展机遇,思考并探讨国产芯片产业的未来走向。

一、 DeepSeek的技术创新概述

DeepSeek通过一系列创新技术,包括无辅助损失负载平衡的DeepSeekMoE、Multi-Head Latent Attention(MLA)、FP8混合精度训练框架、DualPipe算法等,实现了模型训练效率和推理性能的大幅提升,使得DeepSeek在同等模型效果下,训练成本仅为海外领先模型成本的1/10,推理效率提升40%。此外,DeepSeek还通过轻量化模型和知识蒸馏技术,降低了对高性能GPU算力的依赖,使国产芯片能够在推理场景中实现高性能运行。


二、 DeepSeek对国产芯片的影响

(一)市场影响

DeepSeek开源生态打开国产算力需求空间,刺激中国AIDC算力市场总需求持续增长,推动推理侧需求爆发:

• 算力总需求持续增长:根据科智咨询发布的《中国智能算力市场规模研究报告》,2024-2028年,中国AIDC算力供给规模仍将保持近40%的高速增长。

• 推理侧需求爆发:推理侧需求占比将爆发式增长,至2027年将从目前的65%增长至72%

 
 (二)技术影响

DeepSeek降低对NV算力的依赖,激活国产芯片的潜力,同时也倒逼国产芯片在关键技术上进行突破与创新。

1. 降低算力依赖,激活国产芯片潜力

·算法创新驱动算力效率提升:通过MLA、MOE、无辅助损失负载均衡等技术,显著优化模型训练效率,在同等模型效果的基础上,训练成本仅为海外领先模型成本的1/10。

·模型轻量化降低算力门槛:通过轻量化模型和知识蒸馏技术,DeepSeek能够在国产芯片上实现高性能推理。例如,天数、沐曦等众多国产厂商在极短的时间内完成模型适配。

2. 倒逼国产芯片在关键技术上进行突破与创新

· MTP多Token预测、DualPipe算法等技术的实现难度相对较小,国产芯片已经可以在推理场景中快速推广普及该类技术;

· 对于PD分离技术,目前国产厂商普遍支持效果一般;

· 而对于提升性能最高的FP8精度、PTX指令集优化等技术,国产芯片普遍难以支持,200多家芯片企业中仅有2-3家支持FP8计算精度,该技术的突破难度较大,难以在短期内取得快速进展。


 (三)产业链协同影响

DeepSeek促进国产芯片硬件的适配落地和软件生态的繁荣,形成模型-芯片-系统的全国产闭环。

1. 国产芯片厂商加速适配和落地:

DeepSeek发布后,国产芯片企业快速主动适配,2个月内适配企业达到25家。

适配的国产芯片企业包括昇腾、摩尔线程、沐曦、天数智芯、中科海光、壁仞科技、太初元碁、燧原科技、云天励飞、昆仑芯、灵汐科技、清微智能、锟云科技、算能等。

 
2. 繁荣国产软件生态:

DeepSeek 的开源策略吸引众多开发者和企业的参与。国产算力芯片厂商围绕DeepSeek 建立相关的软件生态,开发适配的驱动程序、开发工具、优化库等,吸引更多开发者基于国产芯片和DeepSeek 进行应用开发,丰富软件生态资源,提升国产算力芯片的易用性和竞争力。


3. 推动ASIC技术实质性发展,形成模型-芯片-系统的全国产闭环:

DeepSeek的算法优化创新,带动模型成本急速降低,软硬件协同成为下一步发展的关键,未来ASIC将成为行业主导,逐步取代或替代类似于CPU的通用器件,GPU的需求会缩量,ASIC的需求将增加。



 三、 国产芯片面临的挑战和发展机遇

 
(一)国芯在制程技术、国产开发生态等领域面临严峻挑战

1. 技术壁垒短时间内难突破

受限于光刻机等的限制,中国大陆7nm以下制程工艺迟迟无法突破、7nm规格的芯片良品率也有待提升。

作为中国大陆典型的晶圆厂商,中芯国际(SMIC)市占率仅为6%,不及台积电的1/10,供货量紧缺。

 
2. CUDA生态壁垒需要多方协同、长期攻克

英伟达CUDA生态开发者基数是国产方案的6.5倍:CUDA生态并非简单的软件工具集,而是“开发者—工具链—AI开发框架—企业利益”的闭环系统。国产AI生态需要从“开发者-工具链-主流AI框架” 等多个角度努力补足功课。

(二)国芯需抓住在工业质检、智能安防等细分场景的优势,取得小范围持续突围

芯片制程工艺、开发生态等需要长期的攻坚和培养,但是在部分垂类场景中国产芯片已经取得了良好的应用。

l 在工业质检、智能安防、消费电子、医疗影像分析等场景的使用率较高,国产芯片可以在实际应用中改进、优化,在优势场景中取得持续突破。

l 在数据中心、智能金融、智能教育等场景,国产化芯片的使用率仍有提升空间,国产芯片需要抓住机遇,缩小与国际先进芯片的差距。 

 

DeepSeek作为中国生成式AI领域的标杆技术,不仅显著降低了AI模型训练和推理的成本,还为国产芯片的发展提供了新的机遇与挑战。通过技术创新和开源策略,DeepSeek推动了国产芯片硬件适配和生态繁荣,促进了国产芯片产业链的闭环发展。然而,面对技术门槛高、生态发展滞后等挑战,国产芯片厂商需进一步加强技术研发能力,并抓住细分场景中的突破机会,推动国产芯片向高端领域拓展。未来,随着技术的不断进步和政策的支持,国产芯片有望在全球AI产业中占据更重要的地位。

推荐阅读

DeepSeek对国产芯片的影响分析

通过技术创新和开源策略,DeepSeek推动了国产芯片硬件适配和生态繁荣,促进了国产芯片产业链的闭环发展。

从算力芯片到网络架构:AIGC驱动智算中心六大维度创新升级

预计未来3年,中国智算中心新增需求还将保持30%以上的增速。