近期，一则令人瞩目的消息在科技界迅速传播：AI 芯片厂商 Cerebras 部署 DeepSeek 服务后订单如潮水般涌来，出现爆单的火爆局面。DeepSeek 低成本高性能如何助力 Cerebras 爆单？ 

DeepSeek-R1的技术突破

成本革命性下降         

DeepSeek-R1的预训练成本仅为同类主流模型（如GPTo1）的十分之一，其训练算力租赁费用约600万美元，显著低于Meta Llama3.1405B的6000万美元。通过模型蒸馏技术，可将大模型压缩为小模型（如Llama70B）且精度几乎无损，进一步降低推理成本。

开源生态优势         

DeepSeek-R1是首个顶级开源推理模型，允许企业基于HuggingFace公开的模型参数进行二次开发。这种开放性使得Cerebras等厂商能快速优化硬件适配，无需依赖闭源模型的黑箱调整。    

性能对标头部产品         

在数学与编程任务中，DeepSeek-R1的响应速度比OpenAI-o1快57倍，生成国际象棋代码仅需1.5秒（OpenAI需22秒）。其70B版本在Cerebras芯片上实现1508 tokens/s的推理速度，远超GPU方案。

Cerebras芯片的技术适配

晶圆级芯片优势          

Cerebras的WSE-3芯片采用12英寸晶圆级设计，集成4万亿晶体管与90万AI核心，提供125PFLOPS峰值算力。其片外内存支持1.2PB容量，可高效处理DeepSeek-R1的6710亿参数模型。

推理服务提速         

Cerebras基于WSE-3的CS-3超级计算机，部署DeepSeek-R1的推理速度比英伟达H100 GPU方案快10-20倍。与Mistral AI合作开发的LeChat应用实现每秒1100 tokens的响应速度，接近GPT-4o的10倍。

超节点部署能力          

满血版DeepSeek-R1需要320个GPU的超节点部署，而Cerebras的晶圆级架构通过减少芯片间通信延迟，显著提升多节点协同效率，成为少数能承载超大规模推理的硬件商。    

市场连锁反应

订单暴增现象          

自2025年1月DeepSeek-R1发布后，Cerebras在10天内迎来需求激增，CEO Andrew Feldman直言"被订单压垮"。全球科技企业（包括微软、亚马逊云、英伟达）纷纷接入DeepSeek模型，间接推动Cerebras硬件采购。

行业格局冲击         

DeepSeek的低成本模型迫使OpenAI调整技术路线，放弃单纯依赖Scaling Law的Orion项目，谷歌则加速推出Gemini 2.0 Flash以对标。花旗与银河证券均认为，这种成本下降将重塑AI芯片市场，边缘计算与混合云需求激增。

地缘政治影响          

尽管美国部分机构以安全为由限制DeepSeek，但Cerebras通过托管服务规避风险，建议客户使用其本地化部署方案，成功平衡政策限制与市场需求。    

未来趋势

端侧AI普惠化         

DeepSeek的小模型蒸馏技术（如Llama70B适配）降低端侧部署门槛，云天励飞、中星微等厂商已将其整合至边缘计算芯片，预计将催生智能硬件新一轮升级周期。

供应链重构          

英伟达GPU在训练端的垄断地位未受动摇，但推理市场出现分化。Cerebras、沐曦、燧原科技等通过适配DeepSeek模型，正在抢占推理芯片份额。

DeepSeek对Cerebras的作用体现在需求拉动、技术协同、市场定位强化三个层面：通过开源模型的高性价比和适配性，Cerebras不仅获得订单激增，还验证了其芯片在推理场景的领先性，从而在AI芯片竞争中占据独特优势。未来，双方在端侧AI和边缘计算领域的合作可能进一步扩大市场空间。