杭州初创企业DeepSeek搅动全球大模型生态圈，算力竞赛步入新阶段
中国杭州的一家初创企业DeepSeek，如同一匹黑马，闯入全球大模型竞技场，彻底改变了这一领域的格局。自蛇年春节以来，一场围绕“接入DeepSeek”的竞赛席卷中国AI行业，吸引了众多企业的关注与参与。
在短短一个多月的时间里，从芯片厂商、云厂商、算力服务商，到软件厂商和各类硬件厂商，超过百家中国公司已宣布加入DeepSeek的合作伙伴网络。借助其开源模型能力，这些企业正积极拓展自身的业务领域，并提升业务竞争力。DeepSeek不仅使大模型更加普及，还引发了业界对算力的深刻思考。
算力问题成为市场关注的焦点。初期，DeepSeek凭借低算力成本的特点，一度对英伟达等算力厂商的股价造成冲击。然而，随着用户访问量的激增和私有化部署需求的增加，算力概念股又强势反弹，供不应求。最近，DeepSeek还公布了其理论成本和利润率，再次引发AI圈的热议。
DeepSeek的合作伙伴网络不断扩大，这引发了人们对芯片硬件侧竞争的关注。由OpenAI掀起的军备竞赛能否延续？这场算力游戏将带来哪些新的规则？
DeepSeek的“朋友圈”中，各类企业怀揣不同目的。DeepSeek以低成本、高性能著称，其官方数据显示，每个H800节点每秒能处理73.7k/14.8k个输入/输出tokens，理论单日总收入高达562027美元，成本利润率高达545%。这种“中国式创新”激活了国产算力生态。
从DeepSeek的合作伙伴来看，表现最为积极、速度最快的可以分为四类：基础层（包括国产芯片厂商、云厂商）、中间层（AI Infra厂商），以及面向B端和C端的软硬件厂商。据不完全统计，第一批接入DeepSeek的企业已接近百家。
AI Infra厂商作为连接大模型底层算力和下游应用的中间层，既是第一批接住DeepSeek“流量”的玩家，也是第一批受益者。例如，硅基流动在DeepSeek出圈后，迅速与华为合作，完成DeepSeek-R1和V3在昇腾生态的适配工作。
国产芯片厂商也展现出敏锐的嗅觉。某智算中心服务商表示，此轮DeepSeek热潮中，国产AI芯片厂商反应迅速，几乎与英伟达等国际玩家同步接入。云厂商和面向终端的软硬件厂商也紧随其后，纷纷加入DeepSeek的合作伙伴网络。
分食DeepSeek流量的背后，不同企业各有打算。从算力层来看，拥有充足算力储备的云厂商动力更强。它们既是中国算力市场的投资主力，也会自研芯片。以阿里和百度为例，2024年全年资本支出分别超过724亿元和82亿元。DeepSeek通过多种技术手段验证了低算力成本复现高性能模型的可行性，也给自研芯片的大厂带来了“自供血”机会。
在战略层，BAT和字节跳动等大厂借助DeepSeek可以达成两大意图：一是通过DeepSeek这一超级流量入口与自身产品协同，短期承接流量；二是有助于鞭策内部团队提升模型能力。DeepSeek的出现改变了大众对大模型商业本质的思考，使其成为一个超越互联网和操作系统的超级流量入口。
在应用侧，DeepSeek以低成本和低功耗支持复杂AI任务运行，推动AI进一步下沉至智能终端、汽车智驾和产业侧。手机厂商集体拥抱DeepSeek，有利于其扩充云端AI生态，并拉动手机SoC需求量。
然而，伴随“接入DeepSeek”浪潮而来的，是服务器繁忙的提示。算力短缺问题日益凸显。行业共识是短期算力洗牌，长期算力短缺。DeepSeek打破了过去模型厂商“大力出奇迹”的叙事，拉低了模型部署的算力门槛，短期内给国产芯片、算力服务商等整合国产算力、推动国产算力洗牌提供了机会窗口。
具体来看，DeepSeek降低了对高性能芯片的依赖，给国产芯片提供了更多机会；同时，也解决了部分智算中心算力闲置的困局。但短期洗牌过后，长期来看，算力还是短缺的。训练和推理是AI芯片的主要任务场景，DeepSeek带动智能算力结构变化，推动Scaling Law向后训练、推理阶段转移。
比起讨论“是不是泡沫”，国产算力现阶段还有更需要做的事。行业需要更多的高性价比算力，坚定支持像DeepSeek这样有价值的国产自主创新，并积极复现其技术路线。单靠DeepSeek的一己之力很难撬动硬件端国际大牌们的护城河，因此，国产AI芯片需要基于大模型做专门设计，加快支持FP8数据类型等。
在云厂商及算力服务商侧，需要算大模型的经济账，合理规划资源，提升算力利用率，并巧妙施展财技保证利润率水平。与此同时，在应用侧推动产品爆发、落地，也成为了厂商们拓展“算力故事”的重点。
如果说过去OpenAI掀起的是一场算力游戏，那么DeepSeek出圈后，这场游戏还将继续，只不过它有了新的定语——这是一场“算力效率”的游戏。
