「鲶鱼」DeepSeek 正在搅动上下游

大模型同行焦虑、云厂「抢食」、芯片厂拼命，DeepSeek 效应仍在持续。

原标题：「鲶鱼」DeepSeek 正在搅动上下游
文章来源：AI科技评论
内容字数：8690字

DeepSeek 效应：席卷全球的AI新范式

春节后的科技圈依旧被DeepSeek效应所主导。这款开源模型以其低成本、高性能的特点，引发了全球范围内的震荡，其影响波及开源社区、芯片巨头、云服务厂商以及AI创业公司。

1. DeepSeek的成功与影响

DeepSeek R1模型及其应用APP上线后迅速爆火，日活用户达到2215万，超过ChatGPT的41.6%，成为全球增速最快的应用。其成功并非依赖单一技术，而是多项技术的完美结合，包括MoE架构、MLA技术以及强大的工程能力。DeepSeek开源的策略也为整个大模型发展注入了新的活力，并有望在图像、视频等领域进一步扩展。

DeepSeek的低成本特性，直接冲击了OpenAI的商业模式，后者被迫向免费用户提供o3-mini模型及推理思维链以应对竞争。 DeepSeek也推动了国内AI产业的团结，上游芯片厂商、中间层云厂和下游创业公司都积极参与到其生态建设中。

2. 第三方推理服务的机遇

DeepSeek APP服务器的繁忙，也间接催生了第三方推理服务的兴起。国内外云巨头纷纷上线DeepSeek模型API，掀起新一轮价格战。这与当年微软云绑定OpenAI的策略类似，但DeepSeek的开源性使其生态更为开放，更多厂商能够参与其中。

国内外众多AI基础设施厂商，例如硅基流动、潞晨科技、趋境科技等，也纷纷推出DeepSeek模型的本地化部署优化方案，以满足不同用户的需求。这些厂商在提供DeepSeek API服务后，都获得了显著的客户增长。

3. “颠覆英伟达”的冷思考

DeepSeek的出现，也对英伟达的市场地位造成冲击，使其股价大幅下跌。然而，这种冲击主要体现在高端算力领域，尤其是在推理侧。DeepSeek对CUDA的依赖，以及国产芯片在训练方面的不足，使得英伟达在训练环节的霸主地位短期内难以撼动。

国产芯片厂商纷纷适配DeepSeek模型，主要集中在推理应用方面，这为其提供了重要的发展机遇。虽然在适配过程中仍然存在一些工程难题，但国产芯片在推理侧的进步是显著的。DeepSeek的成功也推动了国产算力生态的建设，为和企业智能化发展提供了新的可能性。

4. 挑战与展望

DeepSeek的成功也带来了新的挑战，例如如何平衡大模型的使用效果和成本，以及如何满足用户对大模型能力的更高期待。 但总的来说，DeepSeek的出现，降低了大模型的训练、推理和应用成本，推动了整个AI产业的快速发展，并为国产AI产业带来了新的机遇和信心。

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作者简介：雷峰网旗下AI新媒体。聚焦AI前沿研究，关注AI工程落地。