我将从国产AI芯片厂商与DeepSeek的合作现状、背后的技术逻辑、产业影响以及未来发展等方面展开，深入分析国产AI芯片产业链如何借此实现突围。 国产AI芯片厂商“抢配”DeepSeek 加速产业链突围 在人工智能领域蓬勃发展的当下，DeepSeek引发的连锁反应，让国产AI芯片厂商站在了行业变革的风口浪尖。截至2月13日，已有华为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、海光信息等17家国产AI芯片企业，相继宣布支持DeepSeek模型的快速部署和训练，覆盖从训练到推理的全链条场景。这一现象不仅彰显了DeepSeek的影响力，更预示着国产AI芯片产业链正迎来关键的发展契机。 适配浪潮涌起，国产芯片曙光初现 自ChatGPT诞生以来，AI模型训练对算力的需求呈指数级增长，英伟达A100、H100等超高性能算力芯片凭借算力、生态、优化和规模化支持等综合优势，在全球AI训练市场占据了超过90%的份额，OpenAI等头部企业对英伟达GPU的依赖，使得产业链追随者纷纷效仿，形成了技术和供应链的深度绑定。 DeepSeek的出现，打破了这一局面。2024年底至2025年初，DeepSeek相继发布V3、R1、Janus等多款模型，其成本效益比同类模型高出90% - 95%，性能比肩OpenAI顶尖模型，成本却大幅降低。这使得模型对算力芯片的适配门槛降低，为国产AI芯片带来了发展机遇。 东方证券分析师浦俊懿指出，在推理阶段，尤其是私有化部署的AI算力，对计算性能和集群通信速度的追求低于训练阶段，而DeepSeek模型算力消耗较低、蒸馏后的小模型闪存容量需求小，与国产AI芯片的特性更加匹配。国产算力芯片及基于国产芯片的服务器厂商，有望迎来更多需求增长。 技术协同共进，打破软硬件发展困局 众多国产AI芯片厂商积极支持DeepSeek，不仅是因为适配门槛降低，更在于这一合作能极大增强中国AI芯片的软硬件协同能力。一直以来，业界对英伟达的依赖，除算力性能领先外，还在于其以CUDA为代表的软件“护城河”。软硬件协同是实现算法优化、支持AI算法运行的关键，而DeepSeek通过软硬件协同降低算力成本，为国产AI芯片突围提供了可能。 此前，国产大模型竞争激烈，适配不同大模型的国产AI芯片架构和工具链各异，发展分散且混乱。DeepSeek的出现，为解决这一问题提供了契机。国信证券分析师胡剑认为，通过与国产大模型的适配，国内全功能GPU对复杂AI任务的支持能力将得到验证和优化，有助于国内AI全产业链发展。 以摩尔线程为例，2月4日，其宣布实现DeepSeek R1蒸馏模型推理服务在GPU智算集群上的高效部署。未来，借助DeepSeek的蒸馏模型，大模型能力可迁移至更小、更高效版本，在国产GPU上实现高性能推理。 生态构建成型，产业突围未来可期 在国产AI芯片厂商纷纷接入DeepSeek的同时，华为云、腾讯云、阿里云等10家国内云计算巨头和至少12家独立云及智算企业，也均宣布对DeepSeek的支持。这标志着中国AI产业从硬件到软件，构建完整生态迈出了关键一步。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民指出，软件生态不成熟是制约我国AI算力产业发展的重要原因。如今，DeepSeek推动国产AI芯片厂商收敛技术路线，让产业参与者更具方向感。国科微AI产品总监刘小峰表示，DeepSeek的出现结束了“群模混战”局面，有利于产品生态发展。 从市场数据来看，中国AI芯片市场规模在过去两年的AI热潮推动下经历跨越式增长，2023年达到1206亿元，同比增长41.9%，预计到2025年将增至1530亿元，年均复合增长率超过30% 。上线仅20天，DeepSeek应用的日活跃用户数便突破2000万大关。咨询机构Omdia预计，未来五年中国生成式AI的市场规模将增长5.5倍，到2029年将达到98亿美元。 中信证券研报指出，DeepSeek通过技术突破和生态开放，有望带动国内AI全产业的快速发展，为国产AI芯片厂商提供技术验证和商业化机会，推动中国从“算力追随者”向“生态主导者”转型。在DeepSeek的助力下，国产AI芯片产业链正加速突围，未来，随着技术的持续创新和生态的不断完善，中国AI产业有望在全球舞台上绽放更加耀眼的光芒。 如果你希望我对文中的案例、数据、分析角度等进行调整，或者有新的观点想要融入，都可以随时告诉我。