观点网卖显卡的英伟达NVIDIA一度超越苹果、微软，成为世界市值最高的公司，这是新时期世界对AI算力追逐的体现。

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，而人工智能高速发展催生了对算力的爆发性增长需求。

近年来，在政策驱动、技术突破与市场需求多方推动下，中国科技产业的国产化进程显著提速。

但一场更大的改变，从DeepSeek开始了。

2025年1月20日，DeepSeek发布全新的开源推理大模型DeepSeek-R1。

这被认为是AI普惠化的里程碑。相关研报指出，DeepSeek破解了全球AI产业长期以来"堆算力"的路径依赖，并且"低成本+开源"组合极大降低了AI应用门槛，有望激发全社会AI创新浪潮，加速AI在各行各业的普及和应用。

正是在此过程中，国产芯片迎来更大发展机遇。

原因在于传统AI训练多依赖高算力芯片，英伟达的H100曾经一卡难求。而DeepSeek通过技术创新，成功降低对高端GPU的依赖，可以适配国产芯片架构，并为国产芯片提供技术验证场景。

可以说，DeepSeek繁荣了国产AI供应链。

AI得以普惠

DeepSeek于2025年1月发布推理模型R1，通过算法创新实现性能比肩OpenAI o1正式版和更低的算力消耗，用户迅速增长。

通过算法层面的创新，提高了算力利用率，在保证模型性能同时降低了推理的算力成本，冲击了海外科技公司模型训练的"堆算力"模式。

并且，通过开源和低成本高性能推动了算力需求，DeepSeek的低门槛特性也加速了大模型的普及，吸引更多用户和场景接入，导致整体算力需求激增。

于2024年12月推出DeepSeek V3模型后，又于2025年1月20日相继发布了参数规模达6710亿的DeepSeek R1、DeepSeek R1 Zero以及参数范围覆盖15亿至700亿的DeepSeek R1 Distill系列模型。2025年1月28日，又新增了基于视觉的Janus Pro 7B模型。

据官方测算，DeepSeek成本效益比同类模型高出90%-95%。这意味着，DeepSeek最新版本的性能比肩OpenAI的顶尖模型o1，但成本却是GPT-4o的十分之一，API调用成本更是只有OpenAI的三十分之一。官方表示，该系列模型通过强化学习一系列创新训练方法，在推理能力方面具有显著优势。

中小型企业得以较低成本本地化部署，推动各行业加速自主部署AI模型。

平安证券一份研报中指出，从成本角度来看，DeepSeek凭借训练成本优势实现了低定价R1模型API服务价格远低于同期OpenAI o1API定价水平，大幅降低了企业接入AI的门槛。

从开源角度来看，DeepSeek采用最为开放的MIT协议，允许企业和个人自由使用、修改甚至闭源其模型，有望进一步加速AI垂类应用的开发和普及，为各行业的深度赋能，同时加快AI技术与智能终端的融合，推动人形机器人和智能驾驶等前沿智能终端发展。

比如，在端侧应用方面，智能驾驶是主战场之一。DeepSeek爆火后，比亚迪、吉利汽车、东风汽车等主要车企已经陆续宣布接入DeepSeek大模型。

不可否认的是，DeepSeek极大降低了对外部算力的依赖。但AI快速普及，算力需求大增，背后依赖的是芯片。

国产芯片供不应求

此前，由于全球供应链不确定性，比如如台积电对中国大陆芯片代工的限制等，促使企业寻求国产化替代方案。自主部署模型可减少对国际高端GPU的依赖，并通过适配国产芯片实现可控性提升。

此次AI应用爆发，芯片作为核心基础设施的重要性空前凸显。

产城园区评论获悉，DeepSeek对国产芯片架构的适配性（如降低对先进制程的依赖）为国产芯片提供了技术验证场景，加速其商业化进程。例如，中芯国际、华虹半导体等企业通过AI算力需求获得更多流片机会，推动产业链升级。

对产业链主要环节的影响来看，随着DeepSeek等科技公司在算法优化上取得突破，在美国对华禁售高性能AI芯片的背景下，有望进一步打开国产AI芯片的自主可控空间。

有分析指，尤其在AI应用加速普及之下，推理侧算力需求有望进一步增加，而由于推理侧对AI芯片的性能要求低于训练侧，国产芯片可以通过算法与硬件的协同优化在性能上逐步缩小与国际领先水平的差距。

其实，近年来国产芯片的性能在不断提升，比如华为昇腾910B。

DeepSeek在落地过程中也加大了对芯片的需求，因降低了对高算力芯片的需求，国产算力芯片供不应求，摩尔线程、华为昇腾等企业的出货量持续攀升。

本地部署是使用DeepSeek的主要路径之一，这种方式能够最高维度保障数据安全，并且有更为优秀的性能表现，这也是企业、政府甚至私人纷纷部署本地DeepSeeK的原因之一。

对需要部署本地DeepSeek的开发者来说，需要更高的硬件要求，也就是说满血版DeepSeek R1需要能提供高显存和算力的芯片。

近期，多个终端厂商都已针对DeepSeek大模型推出了一系列一体机产品，其中涉及的技术平台涵盖了国产化算力芯片如昇腾、海光、沐曦、昆仑芯等。这些产品的核心特点在于支持DeepSeek大模型快速部署，同时满足不同应用场景下的高效能需求。

比如，华为推出昇腾DeepSeek一体机，采用了昇腾高性能算力底座，深度融合了DeepSeek全系列大模型能力，能够满足语言理解、图像分析、知识推理等全场景应用需求。

目前，华为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、海光信息等中国芯片企业纷纷适配DeepSeek。其中，华为昇腾是率先宣布适配DeepSeek的芯片之一，通过自研推理加速引擎，使DeepSeek模型在昇腾硬件上的表现达到与高端GPU相当的水平。

DeepSeek的出现也将推动国产AI芯片在大模型训练、推理等场景的应用，尤其是本地化部署的推理场景。

根据相关报道，目前已有16家国产AI芯片公司（包括华为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、海光信息、壁仞科技、太初元碁、云天励飞、燧原科技、昆仑芯等）均已官方宣布与DeepSeek合作，适配或上架DeepSeek模型服务。

另外，DeepSeek的开源和普及也将利好国产云计算厂商的业务增长，目前国内10家云计算巨头（包括华为云、天翼云、腾讯云、阿里云）以及12家独立云及智算企业均已部署接入DeepSeek大模型。

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