DeepSeek如何成为黑马,打造国产算力闭环

在 2025 年春节期间，科技圈杀出一匹黑马“DeepSeek”，其迅速火爆全网，成为众人热议的焦点；回溯过往，人工智能领域能引发如此广泛关注与热议的现象，或将追溯至 ChatGPT 横空出世之际。

新春之际，人们的生活需求变得更加多元化和个性化，DeepSeek 的强大功能正好与这些需求高度契合。且超过 60% 的用户利用它制定旅行攻略，为春节出行提供了便利。

其中，约 40% 的用户用它学习各地的麻将规则，增加节日娱乐的趣味性。近 30% 的用户借助它进行 “赛博算命”，为春节增添了一份神秘和欢乐的氛围。

图源：Google

首先，DeepSeek是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的创新型科技公司‌。该公司成立于2023年7月17日，总部位于中国杭州‌，联合创始人梁文峰担任首席执行官。

梁文峰自 2007 - 2008 年金融危机期间在浙江大学就读时就开始从事交易，2016 年 2 月，他联合创立了 High-Flyer，该公司起初主要使用基于 CPU 的线性模型进行股票交易，2016 年 10 月 21 日开始使用依赖 GPU 的深度学习模型进行股票交易，到 2017 年底，大部分交易都由人工智能驱动。

2019 年，梁文峰将 High-Flyer 确立为专注于开发和使用人工智能交易算法的对冲基金，到 2021 年，该公司在交易中依赖人工智能，且常使用英伟达芯片。

DeepSeek 成立的契机是 2023 年 4 月 14 日，High-Flyer 宣布启动一个通用人工智能实验室，致力于研发与金融业务分离的人工智能工具。同年 7 月 17 日，在 High-Flyer 的投资和支持下，该实验室独立成为 DeepSeek 公司。但由于风险投资公司认为该项目难以迅速实现 “退出”，所以不太愿意提供资金支持。

值得一提的是，DeepSeek 最吸睛之处的 “黑科技”，将打破常规的创新之举。

图源：X平台

DeepSeek绕开了主流的 CUDA 生态，直接采用 GPU 低级汇编语言 PTX 对模型进行优化，这一操作在行业内引发巨大轰动，甚至被不少人视为 “技术革命”。

尤其，从母公司幻方量化的背景来看，这技术突破有着一定的必然性。幻方作为头部量化公司，在高频交易领域长期依赖汇编语言来榨取硬件的极限性能，这种对底层技术的深度掌控和极致优化的基因，自然而然地移植到了 AI 领域。

然而，此操作也有着一定的偶然性，国内 GPU 算力受限的现状，成为推动 DeepSeek 采用 PTX 优化的重要因素。在算力资源紧张的情况下，寻求新的技术路径成为了不二之选。

另外，与国外大厂拥有顶级算力集群不同，国内企业需要另辟蹊径，PTX 优化虽然是一项艰苦的 “苦力活”，但却为 DeepSeek 带来了在算力受限环境下的竞争优势。

与此同时，DeepSeek 出圈的原因，各界已进行了多轮剖析，相关讨论与解读屡见不鲜 。

图源：App Store

由于，其模型训练成本大幅削减，仅训练 DeepSeek-V3 模型算力花费不到 600 万美元，却能达到与高价模型相当的效果，极大降低了处理推理所需的算力，每 token 仅需 2.78 万次浮点运算，远低于行业 4 万次的标准，还能在低配置硬件上有效运行。

并且支持 Python、C++ 等多种语言，代码编写、优化及调试能力强，多轮对话记忆上下文，数学推理能力出色，R1 模型在 MMLU 考试中得分达 90.8%，超越 GPT-4。

图源：Google

当然，出圈的AI不是没有过，但能像DeepSeek这样，让英伟达股价暴跌，OpenAI、Google连夜发布新产品，引发一系列事件的国产AI，好像仅此一家。

其次，以往美国的传统 AI 大模型多采取闭源策略，限制了技术的传播和共享。而 DeepSeek 的开源模式，让全球开发者能够在此基础上进行创新和二次开发，加速 AI 技术的发展进程。

因此，DeepSeek的成功不仅冲击了美国AI公司长期信奉的“算力至上”和“闭源优于开源”的理念，还颠覆了行业格局。

图源：X平台

简而言之，在硬件资源有限的情况下，DeepSeek通过“更聪明”的算法，消耗更少算力实现更好性能。由此看出，算力资源也的确面临着缺乏国产化方案的现实难题，自主可控的需求也需要国产算力作为硬支撑。

随着DeepSeek推出后，其开源和低成本特性，国产显卡用于推理的性价比急剧上升，进一步巩固中国算力自主可控的逻辑闭环逐渐形成，国产算力产业链发展将大幅加速。

由于篇幅受限，本次的DeepSeek爆火就先介绍这么多......