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科智洞察｜DeepSeek对国产芯片的影响分析

news 来源：原创 2025/5/1 10:24:05

引言

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。

本文作者｜苏长飞

01 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。

02 DeepSeek对国产芯片的影响

2.1 市场影响

DeepSeek开源生态打开国产算力需求空间，刺激中国AIDC算力规模持续增长，推动推理侧需求爆发：

算力规模持续增长：2022-2024年，中国AIDC算力规模大幅提升，同比增速超过200%；预计未来几年，中国智能算力规模仍将保持近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%

2.2 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：

2.2.1 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。

2.2.2 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。

2.3 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。

2.3.1 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。

2.3.2 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。

2.3.3 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。

03 国产芯片面临的挑战和发展机遇

国芯在制程技术、国产开发生态等领域面临严峻挑战：

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。

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。

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：

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。

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。