自春节至元宵，AI芯片与算力领域的工程师们未曾停歇，他们的忙碌皆因一条名为DeepSeek的“鲇鱼”而起。这条“鲇鱼”以其低算力、高性能及开源特性，为国产AI算力的发展开辟了新的想象空间。
从大年初四至大年初十，短短数日内，十多家国产AI芯片与算力企业纷纷加入DeepSeek的“朋友圈”，工程师们紧锣密鼓地进行着模型的适配与服务上架工作。而时至今日，这些企业的重心已悄然转向——部署。
目前，行业正由DeepSeek的适配阶段向部署与应用阶段过渡。一方面，企业迎来了大量用户的咨询，全力响应用户需求；另一方面，它们也在积极打造DeepSeek版的智算一体机，以加速AI应用的落地。业内人士预计，到2025年，大模型的应用落地将迎来爆发。
回顾过去两年，ChatGPT的崛起带动了算力产业的飞速发展，英伟达也因此坐上了“国王宝座”。然而，国产算力厂商却一直在苦苦寻找出路。如今，DeepSeek的出现为它们打开了一扇窗，但能否借此一飞冲天，还需经受市场的考验。
DeepSeek的火爆带动了推理算力需求的激增，行业或将迎来新一轮的洗牌。未来，性价比或将成为竞争的关键。2月13日，DeepSeek概念股午后再度拉升，多家相关企业股价大涨，市场反应热烈。
在适配方面，国产算力厂商的“适配潮”仍在持续。华为等领先企业已宣布联合推出基于DeepSeek的推理服务，但仍有大量工作在进行中。多数企业宣称能快速完成适配，但主要是DeepSeek的蒸馏模型，而原版模型的适配则更为复杂，对芯片的能力提出了更高要求。
在适配过程中，DeepSeek的模型可分为两类：一类是基于DeepSeek R1蒸馏的小参数模型，这些模型的适配相对简单，一般一周左右即可完成；另一类则是DeepSeek V3和R1的原版模型，这是DeepSeek自研的原生态MOE大模型，参数量巨大，对芯片的适应能力和执行效率提出了严峻挑战。
除了适配，部署更是关键。近期，多家企业纷纷表示正在忙于为客户做DeepSeek模型的部署工作。部署是模型转化为生产力的必要步骤，需要在用户的生产环境中进行模型的安装设置和与生产环境的连接。
为了推动DeepSeek的应用落地，多家企业推出了智算一体机这种硬件部署形式。这些一体机将DeepSeek模型与国产算力相结合，为用户提供了更加便捷、高效的AI应用解决方案。例如，摩尔线程与雪浪云联合打造的雪浪MindCenter X100就成功部署了DeepSeek的推理服务。
DeepSeek的火爆不仅带动了国产算力的发展，也引发了对算力市场未来格局的猜想。有业内人士认为，在DeepSeek模型的性能足够强且未来可能继续开源的情况下，企业可以直接使用它进行应用落地，而无需再重新训练基础模型。这将导致推理侧的算力需求大规模爆发。
随着生成式AI应用的落地，碎片化推理需求将大幅增加，市场规模有望超过训练。因此，国产GPU厂商应保持训练芯片的持续迭代，同时通过推理芯片快速切入商业化场景。未来，瞄准“训推一体”架构将成为行业发展的重要方向。
DeepSeek的出现为国产算力的发展带来了新的机遇与挑战。在激烈的市场竞争中，谁能抓住机遇、应对挑战，谁就能在AI算力领域占据一席之地。
随着DeepSeek应用的不断深入和拓展，国产算力将迎来更加广阔的发展前景。
