計算機行業專題研究：DeepSeek重構算力基建長期價值的認知.pdf

計算機行業專題研究：DeepSeek重構算力基建長期價值的認知。市場低估了 DeepSeek 生態對算力需求的放大效應，我們預計僅其推理端就將產生 近百萬PFLOPS的算力需求。精度支持及通信效率率先突破的國產AI芯片廠商將 獲得顯著的發展機會。

DeepSeek的低成本突破實際上通過降低準入門檻擴大了市場規模， 進一步推動了AI民主化進程。DeepSeek-V3以557.6萬美元的訓練 成本刷新了大語言模型的經濟性基準，一度引發市場對高端 AI 芯 片的必要性的質疑。然而，從DeepSeek技術創新的角度以及持續攀 升的AI算力需求，我們重新認識到：降低單次訓練成本的技術突破 不僅沒有減少市場對高性能 AI 芯片的需求，反而通過降低準入門 檻以及催生海量推理需求而擴大了市場規模。根據我們測算， DeepSeek 生態或將產生近百萬PFLOPS級別的推理算力需求，對應 每年超過千億元的算力租賃市場。

DeepSeek生態的崛起為國產AI芯片提供了前所未有的替代機遇， 華為昇騰等國產芯片廠商有望在這一浪潮中搶占市場份額。華為昇騰910B在訓練時效率已達到A100的80%，910C在DeepSeek實測 中AI推理性能已達到H100的60%左右。DeepSeek從第一天起就 支持華為昇騰芯片，并自主維護PyTorch倉庫，使開發者只需一行 代碼就能將CUDA轉換為CUNN。DeepSeek全系列模型正式上線 昇騰社區Model Zoo，同時，基于昇騰AI硬件與昇思MindSpore AI 框架的DeepSeek-V3已完成開發支持并上線開源社區，這種深度的 生態融合為華為在企業級AI市場的拓展提供了重要支撐。

國產AI芯片在精度支持和通信效率等關鍵技術維度仍需突破，但長期發展前景廣闊。目前國內廠商在 FP8/FP64 精度支持和芯片間 高效通信等方面與國際領先產品存在差距。但隨著 DeepSeek 等國 產大模型帶來的市場機遇，以及國內廠商在軟硬件協同優化方面的 持續投入，國產AI芯片有望在特定場景實現突破。特別是在企業級 市場，憑借性價比優勢和本地化部署能力，國產芯片廠商將迎來重 要的市場機遇，有望在新一輪產業變革中占據重要地位。