一、DeepSeek的技术突破与市场定位

DeepSeek的技术突破和市场定位使其在AI领域

产生了深远的影响。其技术突破包括模型架构创新、低成本实现高性能以及开源策略推动技术普及。这些创新不仅提升了模型的性能，还降低了算力成本，促进了全球开发者参与。

DeepSeek LLM模型版本:基座模型V3、强化推理版R1-Zero、泛化推理版R1

二、DeepSeek爆火

1. C端：DeepSeek全球破圈，成为用户规模增长最快的移动AI应用

DeepSeek在C端的成功表现在其用户规模的快速增长。与ChatGPT相比，DeepSeek在上线后的用户增长速度更快，显示出其在市场上的强大吸引力。

英伟达上线DeepSeek

2. B端：科技巨头积极拥抱DeepSeek

科技巨头们纷纷拥抱DeepSeek，推出了基于DeepSeek模型的服务。这些巨头包括微软、英伟达、亚马逊、英特尔、AMD、华为、腾讯、百度和阿里等，显示出DeepSeek在B端市场的广泛认可和应用。

三、DeepSeek爆火的原因

1. 一流的性能表现

DeepSeek-V3模型在性能上表现出色，多项评测成绩超越了其他开源模型，并在性能上与世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不相伯仲。

DeepSeek-V3对比领域开源/闭源模型

2. 大幅降低的算力成本

DeepSeek-V3和R1模型不仅性能出色，训练成本也极低。V3模型仅用2048块H800 GPU训练2个月，消耗278.8万GPU小时，成本仅为557.6万美金，而同等性能的模型通常需要0.6-1亿美金。

训练算力(petaFLOPs)

3. 开源模式

DeepSeek的V3与R1模型实现了开源，采用MIT协议。这不仅提升了世界对中国AI大模型能力的认知，还打破了OpenAI与Anthropic等高级闭源模型的封闭生态。

开源许可证协议标准

四、DeepSeek驱动算力需求变革

1. 训练算力头部集中，推理算力爆发式增长

训练算力仍有空间和前景，头部企业会持续进行教师模型的训练。推理算力则因开源模型和较低的推理成本而爆发式增长。

中国智能算力规模及预测 (FP16)

2. 模型轻量化催生端侧算力的崛起

DeepSeek通过知识蒸馏技术，将大模型压缩至轻量化版本，使其能够在端侧设备上高效运行。

模型蒸馏

五、算力产业链的重构

1. DeepSeek通过PTX优化等创新技术，降低了模型训练对NV芯片的依赖

DeepSeek采用PTX手动优化跨芯片通信，保障数据传输效率，降低了模型训练对高端GPU的依赖。

DeepSeek通过PTX手动优化跨芯片通信

2. 国产算力的应用落地

DeepSeek的训练和推理用的是FP32、BF16和FP8三种数据格式，推动了国产芯片在设计、性能提升等方面的发展。

六、大模型领域迎来“安卓时刻”

DeepSeek的发布标志着大模型领域迎来了“安卓时刻”，大量AI应用将爆发式出现。GitHub的Stars和Fork指标显示，DeepSeekV3和R1两个项目上线至今均不足2个月，但它们的累计Star和Fork均与上线时间更早的Llama接近。

DeepSeek累计关注度高于更早发布的Llama(根据GitHub统计)

总结

DeepSeek的技术突破和市场定位使其在AI领域产生了深远的影响。其一流的性能表现、大幅降低的算力成本和开源模式推动了AI技术的普及和发展。同时，DeepSeek驱动了算力需求的变革，促进了算力产业链的重构，并为大模型的广泛应用打下夯实的基础。