摘要：开年以来，国产AI大模型DeepSeek以出色的性价比和高效的模型技术，迅速成为全球AI关注的焦点。这一热潮不仅引发了国际科技巨头的关注，更带动了国产芯片厂商的集体行动。近期，华为昇腾、海光、沐曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞、燧原、昆仑芯、云天励飞、灵汐科技、鲲
开年以来，国产AI大模型DeepSeek以出色的性价比和高效的模型技术，迅速成为全球AI关注的焦点。这一热潮不仅引发了国际科技巨头的关注，更带动了国产芯片厂商的集体行动。近期，华为昇腾、海光、沐曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞、燧原、昆仑芯、云天励飞、灵汐科技、鲲云等多家国产芯片厂商纷纷宣布完成对DeepSeek系列模型的适配，涵盖从1.5B到70B的多参数版本，实现了推理服务的高效部署。 与此同时，国产芯片厂商通过与DeepSeek合作，加速了深度学习框架优化和分布式训练适配，推动“国产算力+国产大模型”闭环生态的构建。这一系列动作不仅标志着国产AI芯片生态的快速成熟，也为中国AI产业的发展注入了强劲动力。从技术分野到产业突围，国产大模型开启新叙事。
DeepSeek为何掀起国产GPU适配潮？国产AI芯片当前面临的核心挑战之一在于英伟达GPU的强势地位。英伟达凭借高端GPU和CUDA生态积累，几乎垄断了全球AI训练市场，尤其是在大模型训练领域，其A100、H100等高端GPU一度成为行业标配。然而，随着美国对高端GPU出口的限制，国产AI芯片在训练端的短板愈发凸显，亟需找到一条“非对称超越”的路径。 DeepSeek为国产AI芯片提供了新的突破口。它通过模型蒸馏技术和高效的算法优化，显著降低了对硬件算力的需求。DeepSeek-R1系列模型在推理任务中表现出色，AME2024测试成绩甚至略高于OpenAI的同类产品，但API服务定价却更具优势。这种“高效能、低成本”的特性，使得国产AI芯片能够在推理端快速实现商业化落地，而无需在训练端与英伟达正面竞争。例如，华为云发布的DeepSeek R1/V3推理服务，通过昇腾云的异构算力优势，在推理性能上“与全球高端GPU部署模型效果持平”，能够满足大规模生产环境的商用部署需求。 同时，DeepSeek的开源策略和轻量化设计，大幅降低了开发者和企业的使用门槛。国产芯片厂商通过与DeepSeek的适配，能够快速构建从硬件到软件的完整技术栈，满足不同规模企业的需求。例如，优刻得基于壁仞芯片，仅用数小时即完成了对DeepSeek全系列模型的适配，覆盖从1.5B到70B的参数版本，展现了国产算力的高效兼容性。 此外，DeepSeek技术路线对显存占用和计算资源的优化，使得国产GPU能够在有限的硬件条件下实现高性能推理。DeepSeek MoE架构通过融合专家混合系统（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）和RMSNorm三个核心组件，并采用专家共享机制、动态路由算法和潜在变量缓存技术，能够在保持性能水平的同时显著降低计算开销，从而能够在资源受限的环境中高效运行。这种技术适配不仅提升了国产芯片的市场竞争力，也为开发者提供了更多选择，进一步推动了国产AI生态的繁荣。国产AI芯片适配DeepSeek，三大流派分野国产AI芯片密集宣布适配DeepSeek，包括：华为昇腾、海光、沐曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞、云天励飞、燧原、昆仑芯、灵汐科技、鲲云等。从技术路线来看，可大致划分为三大派系：算力派、能效派以及场景派。1、算力派算力派追求通用算力对标国际，其核心逻辑在于通过提升FP32/FP16通用算力密度，缩小与国际主流GPU的性能差距，从而适配大规模模型训练与推理需求。代表厂商如下：海光信息技术细节：海光DCU（深度计算单元）基于高性能GPGPU架构，支持FP32/FP16高精度计算，已在金融、医疗、政务等领域实现规模化应用。 案例：海光信息成功完成DeepSeek V3和R1模型与海光DCU的适配，并正式上线，推动AI技术在更多行业的落地。壁仞科技技术细节：壁仞AI算力平台上线 DeepSeek R1 蒸馏模型推理服务，涵盖从1.5B到70B的参数版本。可免去硬件采购与环境搭建，实现“开箱即用”的云端推理体验；针对LLM等不同任务预置优化配置方案，实现多场景覆盖。 案例：壁仞联合上海智能算力科技有限公司、中兴通讯、科华数据、无问芯穹、开源中国（Gitee AI）、优刻得、一蓦科技等战略伙伴，基于壁砺系列训推产品106M、106B、106E、110E，开展包括R1在内的DeepSeek全系列模型的适配与上线，以满足不同规模参数量模型的部署需求。沐曦技术细节：沐曦曦云C系列通用GPU(GPGPU)芯片针对智算及通用计算，可广泛应用于智算以及通用计算、教育和科研等场景。曦思N系列是面向云端应用的智算推理产品，采用高带宽内存，提供强大算力和视频编解码能力，可广泛应用于智慧城市、公有云计算、智能视频处理、云游戏等场景。 案例：沐曦与联想合作推出基于DeepSeek的一体机解决方案，搭载曦思N260 GPU，在Qwen2.5-14B模型推理中性能达到英伟达L20 GPU的110%-130%。此外，Gitee AI平台联合沐曦首发全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，部署在曦云GPU上，实现从芯片到平台的全国产化。昆仑芯技术细节：昆仑芯P800推理芯片采用自主研发的AI芯片架构，支持多种数据精度（FP32、FP16、INT8等）混合计算，具备高吞吐量和低延迟特性，支持高带宽内存（HBM）和DDR4内存，提供强大的数据处理能力。此外，兼容PyTorch生态，支持大模型训练场景。百度智能云近期点亮的昆仑芯三代万卡集群，采用的核心硬件就是昆仑芯P800。 案例：DeepSeek-V3/R1上线后不久，昆仑芯完成了全版本模型的适配，包括DeepSeek MoE模型及其蒸馏的Llama、Qwen等小规模dense模型。昆仑芯P800在支撑Deepseek系列MoE模型大规模训练任务方面表现较为出色，它全面支持MLA、多专家并行等特性，仅需32台即可支持模型全参训练，高效完成模型的持续训练和微调。P800的显存规格优于同类主流GPU 20-50％，对MoE架构友好。它率先支持8bit推理，单机8卡即可运行671B模型。2. 能效派能效派通过芯片架构创新，以及与框架的优化适配，能够在同等制程下实现高效算力。代表厂商如下：华为昇腾技术细节：昇腾芯片与MindSpore框架的深度绑定，为DeepSeek提供了优化空间。通过动态形状编译技术，模型可自动适应不同输入尺寸，减少30%以上的内存碎片；混合精度流水线设计则使FP16/INT8的转换损耗从行业平均的2.1%降至0.7%。 案例：华为云发布的DeepSeek R1/V3推理服务，在昇腾云的异构算力支持下，推理性能与英伟达A100持平，但功耗降低40%。华为云与硅基流动联合发布基于昇腾云服务的DeepSeek R1/V3推理服务，性能与高端GPU部署效果持平，支持大规模生产环境商用部署。潞晨科技基于昇腾910B推出DeepSeek R1推理API，性能媲美英伟达H800，支持私有化部署。天数智芯技术细节：天数智芯算力支持三个不同参数的 DeepSeek R1千问蒸馏模型：1.5B、7B和14B，这三种版本在保证推理效率的同时，提供灵活算力选择，能够满足不同规模和需求的应用场景。 案例：算力互联和天数智芯合作，上线了基于天数智芯GPU芯片的DeepSeek-R1模型服务，是国产GPU技术创新与生态建设的重要突破。燧原科技技术细节：搭载于燧原加速卡中的新一代AI芯片，通过升级其自研架构GCU-CARA（通用计算单元和全域计算架构），提高了单位面积的晶体管效率，采用12nm工艺实现与7nm GPU匹敌的计算能力。 案例：燧原科技完成了对DeepSeek全量模型的高效适配，包括DeepSeek-R1/V3 671B原生模型、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek R1-Distill-Llama-8B/70B等蒸馏模型。 DeepSeek全量模型已在庆阳、无锡、成都等智算中心完成了数万卡的快速部署，提供高性能计算资源，提升模型推理效率，同时降低使用门槛，节省硬件成本。摩尔线程技术细节：摩尔线程MTT S4000 GPU通过动态张量核心设计，将DeepSeek蒸馏模型的稀疏化率（70%）转化为实际能效增益。测试数据显示，在自然语言推理任务中，其Tokens/Watt指标达到A100的83%，超同类国产GPU的37%水平。采用FP16-INT8混合量化引擎，结合模型蒸馏后的权重分布特性，使ResNet-50推理延迟降至3.2ms，较未优化前提升4.3倍。 基于Ollama开源框架，摩尔线程完成了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B蒸馏模型的部署，并在多种中文任务中展现了良好性能。 案例：摩尔线程计划开放夸娥（KUAE）GPU智算集群，全面支持DeepSeek V3、R1模型及新一代蒸馏模型的分布式部署，进一步验证自研全功能GPU的通用性与CUDA兼容性。3. 场景派场景派聚焦细分领域垂直需求，针对特定场景（如类脑计算、生物计算、视频应用等）优化硬件设计，形成差异化竞争优势。代表厂商如下：灵汐科技技术细节：灵汐科技类脑芯片领启KA200(-S) 基于存算一体、众核并行、异构融合架构，能高效支持深度学习神经网络、生物神经网络和大规模脑仿真。单芯片集成 25 万神经元和 2500 万突触（稠密模式），可扩展支持 200 万神经元和 20 亿突触的集成计算（稀疏模式），支持混合精度计算（48TOPS@INT8 和 24TFLOPS@FP16）。有强大的视频图像处理和算法支持能力，也具有对各类LLM语言大模型及多模态模型的支撑能力。 案例：灵汐科技团队联合类脑技术社区（“脑启社区“）的开发者，用半天时间完成了DeepSeek-R1系列模型在灵汐KA200芯片及相关智算卡的适配。 “脑启社区“开发者反馈，在DeepSeek-R1-Distill-Qwen的1.5B、7B等系列模型测试中，模型在4K上下文情形下体验顺畅，具备交付客户使用的能力。云天励飞技术细节：云天励飞DeepEdge10 “算力积木”芯片平台已经与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B大模型完成适配,可以交付使用。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型、DeepSeek V3/R1 671B MoE大模型也在有序适配中。 案例：边缘推理芯片DeepEdge10专注视频结构化分析，支持DeepSeek视觉模型的低延时部署。适配完成后，DeepEdge10芯片平台将在端、边、云全面支持DeepSeek全系列模型。鲲云科技技术细节：鲲云科技CAISA 430采用自研定制数据流架构（CAISA 3.0），通过数据流动控制计算顺序，提升了芯片的实测性能和利用率。数据流架构通过消除计算单元的空闲时间，实现了95.4%的芯片利用率，较传统GPU架构提升了3倍以上的实测算力。鉴于CAISA 430的通用性，原生支持 DeepSeek R1 蒸馏模型的开源基础模型，DeepSeek R1 的QWen和 Llama 模型可直接在 CAISA 430 上运行，不需要复杂的适配工作。 案例：基于可重构数据流架构底层优势，适配后的CAISA 430芯片优势主要体现在，支持边缘盒子、一体机、AI 服务器、算力中心服务器集群等边缘至中心不同产品形态，适配不同场景的AI推理需求。国产AI芯片生态是否迎来结构性突破？DeepSeek的普及和国产芯片的快速适配，为国产AI生态注入了新的活力。随着技术的不断迭代和生态的逐步完善，国产AI芯片有望率先在推理端实现规模化落地，生态迎来结构性突破的可能性。 从技术层面来看，DeepSeek的蒸馏模型和高效算法优化，使得国产芯片能够在推理任务中实现与高端GPU相当的性能表现。例如，海光信息、沐曦等国产GPU已成功完成DeepSeek-V3和R1模型的适配，并在实际应用中展现了优异的推理效率。这种技术突破不仅降低了算力成本，也为国产芯片在边缘计算、智能终端等场景的普及奠定了基础。 从生态层面来看，DeepSeek的开源属性和低成本特性，吸引了大量开发者和企业加入国产AI生态。优刻得、华为云、腾讯云等云计算厂商纷纷支持DeepSeek模型的部署，形成了从底层硬件到上层应用的完整技术栈。这种“国产算力+国产模型”的闭环生态，不仅增强了国产AI产业链的自主可控能力，也提供了更具性价比的解决方案。 不过要看到的是，国产AI芯片生态的结构性突破仍面临挑战。例如，在训练端，国产芯片与英伟达GPU的性能差距依然显著，尤其是在大规模模型训练场景中，国产芯片的算力密度和软件栈成熟度仍需提升。此外，生态碎片化问题也亟待解决，各家芯片厂商自研编译器和框架可能导致开发者适配成本增加，影响生态的整体效率。只有这些问题逐步得到解决，国产AI芯片才能迎来真正的结构性突破。写在最后DeepSeek凭借其高效能、低成本的技术优势，当前已经成为国产AI芯片适配的焦点，为国产AI生态带来了新的发展机遇。尽管在训练端仍面临挑战，但国产芯片在推理端的快速突破和生态闭环的初步形成，标志着国产AI芯片生态正迎来关键突破节点。未来，随着技术的进一步优化和生态的持续完善，国产AI芯片将进一步推动我国AI产业的升级和发展。来源：与非网
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