在AI领域，DeepSeek系列模型的发布如同一颗震撼弹，引起了业界的广泛关注。去年12月26日，DeepSeek AI推出了其最新的大型语言模型DeepSeek-V3，该模型采用了高达6710亿参数的MoE架构，每秒能处理60个token，处理速度比V2快了3倍。这一发布迅速在AI领域掀起了波澜。
仅仅不到一个月后，DeepSeek AI再次发力，于今年1月20日正式发布了推理大模型DeepSeek-R1。这款新模型的推出，再次让业界为之震惊。随后，DeepSeek应用在1月27日登顶了苹果中国区和美国区应用商店免费App下载排行榜，进一步彰显了其强大的市场影响力。
DeepSeek-V3与DeepSeek-R1-Distill蒸馏模型在应用场景上有所区别。DeepSeek-V3更适合处理复杂任务和高精度场景，如长文档分析、多模态推理和科研计算等，支持千卡级训练，满足超大规模集群分布式训练需求。而DeepSeek-R1-Distill蒸馏模型则更适合轻量级部署和资源受限场景，如边缘设备推理和中小企业快速验证AI应用，对显存和算力要求更为灵活，适配入门级硬件。
据硅谷顶尖风险投资家、a16Z联合创始人Marc Andreessen发文引用SensorTower数据，目前DeepSeek的日活用户数已经达到了ChatGPT的23%，应用每日下载量接近500万。这一数据无疑再次证明了DeepSeek的强大市场吸引力。
在硬件支持方面，DeepSeek也取得了显著进展。2月5日，京东云宣布正式上线DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，支持公有云在线部署和专混私有化实例部署两种模式。此前，阿里云、百度智能云、华为云、腾讯云、火山引擎、天翼云以及海外的亚马逊AWS、微软Azure等云巨头也已接入DeepSeek模型。
DeepSeek之所以能够获得广大用户的青睐，主要得益于其两大优势：低成本与高效能，以及开源与灵活部署。在低成本与高效能方面，DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元（约为GPT-4的二十分之一），却能在逻辑推理、代码生成等任务中达到与GPT-4、Claude-3.5-Sonnet相近的性能，甚至超越部分开源模型。这主要得益于其算法优化和数据效率提升，而非依赖算力堆叠。
在开源与灵活部署方面，DeepSeek选择将模型权重开源，并公开训练细节，为全球AI研究者提供了深入了解模型训练过程、算法以及问题和解决方案的机会。这一做法得到了360集团创始人周鸿祎的高度评价，他认为DeepSeek真正践行了开放的精神，与OpenAI等封闭模式平台相比，更显无私与自信。
DeepSeek在GPU方面的布局也为其成功奠定了坚实基础。据SemiAnalysis评估，DeepSeek拥有大约50,000个Hopper架构的GPU，包括10,000个H800和10,000个H100型号，以及专为中国市场设计的H20型号GPU。这些GPU不仅用于DeepSeek，也服务于High-Flyer，支持交易、推理、训练和研究等多种任务。
值得注意的是，近期国产AI芯片公司也纷纷宣布完成对DeepSeek的适配。仅在2月1日至2月7日这短短7天内，就有11家国产AI芯片公司宣布完成对DeepSeek的适配工作。其中包括华为云与硅基流动联合首发的基于昇腾云服务的DeepSeek R1/V3推理服务，摩尔线程对DeepSeek蒸馏模型推理服务的高效部署，以及海光信息宣布成功完成DeepSeek V3和R1模型与海光DCU的适配等。
这些适配工作的完成，不仅意味着DeepSeek模型在业界获得了较高的认可度和通用性，也为国产AI芯片公司带来了新的发展契机。随着大模型应用的普及，对芯片的需求水涨船高。DeepSeek与国产AI芯片的适配成熟，将加快国产AI芯片在国内大模型训练端和推理端的应用，推动国产芯片在人工智能领域的应用和发展。
DeepSeek的成功发布和广泛应用，不仅推动了AI技术的发展，也为国产芯片公司带来了新的机遇和挑战。随着DeepSeek与国产芯片的适配逐步成熟，国产芯片在人工智能领域的应用前景将更加广阔。
