在DeepSeek模型的热潮推动下，国内GPU厂商纷纷投身适配大军，一场围绕大模型适配的技术竞赛悄然拉开序幕。尽管表面上动作相似，但背后却隐藏着各家公司的不同战略与技术路径。
适配DeepSeek模型，对于芯片厂商而言，并非简单的“拿来主义”。从适配策略上看，主要分为两大阵营：一部分厂商选择直接适配DeepSeek R1和V3原版模型，这些模型以其强大的推理能力和广泛的通用性著称，但也对芯片的计算性能和内存带宽提出了极高要求；另一部分厂商则另辟蹊径，选择适配由R1蒸馏而来的小模型，这些小模型结构精简，参数量少，更适合轻量级部署和资源受限场景。
在适配DeepSeek的厂商中，华为昇腾、海光信息等巨头凭借强大的技术实力和生态优势，明确宣布适配DeepSeek R1及V3原版模型。这些模型对芯片的计算能力提出了严峻挑战，但华为昇腾凭借其在AI训练和推理方面的优化，以及CANN异构计算架构和MindSpore框架的深度绑定，展现出了极强的适配潜力。海光信息则依托其兼容通用的“类CUDA”环境和高性能计算能力，在智算中心和HPC+AI融合场景中具有显著优势。
与此同时，摩尔线程、壁仞科技等厂商则主要支持DeepSeek-R1系列蒸馏模型。这些模型基于通义千问和LLAMA等原始模型蒸馏而来，因此原本能够支持这些模型的平台，基本上就能适配DeepSeek的蒸馏模型。这一策略降低了适配难度，加快了产品上市速度。
除了适配模型类型的差异，各家厂商在技术路线和遇到的挑战上也有所不同。DeepSeek模型的运行和适配主要依赖于英伟达的硬件和编程语言，这对其他硬件平台的应用和性能构成了一定障碍。因此，是否容易适配基于英伟达GPU开发的DeepSeek等大模型，与芯片是否兼容CUDA密切相关。能兼容CUDA的厂商，在适配过程中具有天然优势，但彼此间的兼容程度也有所不同。
在性能表现方面，不同GPU的计算能力和内存带宽直接影响DeepSeek在处理大规模深度学习任务时的速度。某些GPU在能效比上表现更优，更适合在低功耗环境下运行DeepSeek。这要求芯片厂商在追求高性能的同时，也要注重能效比的优化。
随着DeepSeek系列模型的广泛应用，商用化成为关注的焦点。云上部署和本地化部署成为两种主要的商用模式。云上部署通过云服务提供商的平台，使企业客户能够通过API调用或云服务直接使用DeepSeek的功能，降低了前期投入成本。而本地化部署则包括一体机形式和企业自行部署，主要面向对数据安全、数据隐私较为敏感或对性能要求极高的企业用户。
在DeepSeek的商业化进程中，昇腾和海光信息取得了显著进展。昇腾凭借其在DeepSeek一体机市场的领先地位，吸引了众多企业基于其产品进行适配和上线。而海光信息则通过与青云科技、中科金财等企业的合作，将DeepSeek模型应用于智算中心、金融、智能制造等多个核心场景，展现了其广泛的应用前景。
DeepSeek模型的火热也带动了国产芯片需求的显著增加。随着海外芯片算力限制带来的挑战日益严峻，全球算力可能会形成两条并行路线。在国内市场，英伟达和国产芯片将共同承担预训练和后训练的算力需求。对于国产芯片厂商而言，这既是挑战也是机遇。他们需要不断完善互联和生态等方面，以更好地适应市场需求。
DeepSeek模型的推广还促进了AI应用市场的爆发。芯片厂商将目光转向AI应用所需的推理算力，推动了国产芯片在推理市场的发展。随着国内评测芯片时逐渐关注推理性能，国产芯片在推理市场的机会将更加广阔。
在DeepSeek的推动下，国产GPU厂商正迎来前所未有的发展机遇。他们需要在技术路线、性能优化、生态建设等方面不断努力，以更好地满足市场需求，实现自身的快速发展。
