DeepSeek是真的无敌了！这几天都在写DeepSeek的思考，整体也是没有失望，从 2 月 5 日春节后首个交易日大幅高开高走，指数一度飙升逾 13%，到 2 月 6 日、2 月 7 日相关概念依旧强势，DeepSeek 概念已然成为市场焦点。里程碑式的爆发，真的有希望创造新的神话！
一、 DeepSeek强在哪里
1、DeepSeek 的崛起之所以能在全球科技界引发震动，关键在于其技术创新与成本优势，重塑了人工智能行业的底层逻辑。在性能上，1 月 20 日发布的 R1 模型，后训练阶段大规模运用强化学习技术，让模型推理能力大幅提升，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能可与 OpenAI o1 正式版比肩。
2、成本方面更是 DeepSeek 的一大亮点。初版模型仅用 2048 块 GPU 训练 2 个月，花费近 600 万美元，相对较低的训练成本令人瞩目。其运用的蒸馏技术提升了小参数模型性能，缓解了对芯片算力的依赖，大大拓展了 AI 应用空间。简单来说，以前训练大模型需要高昂成本和大量算力，很多企业望而却步，而 DeepSeek 让更多企业看到了参与 AI 研发的可能。
二、DeepSeek促进AI竞赛加速！1、SimilarWeb数据显示，DeepSeek网站在短短一周内用户量超过已存在近两年的谷歌Gemini聊天AI，DeepSeek.com上周二访问量达4900万次且较前一周增长614%。2、当地时间2月5日，谷歌旗下AI大模型Gemini系列全面上新，包括正式版Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite以及新一代旗舰大模型Gemini 2.0 Pro实验版，并在Gemini App中推出了其推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking实验版，作为对近期走红的推理模型DeepSeek-R1和OpenAI旗下模型o3-mini的回应。3、2月7日，OpenAI公司在X平台发布推文，宣布面向免费和付费用户更新o3-mini的思维链，并为付费用户更新o3-mini-high的思维链，更透明、更详细地展示模型的“推理”步骤以及得出答案的方式。DeepSeek 的爆火有望加速端侧 AI 趋势。其优化的训练方式降低了成本，提升了训练需求，也带动了本地端部署大语言模型（LLM）的热潮。小型团队能够借助 DeepSeek 的技术，在端侧算力条件下，蒸馏出适用于各类小型场景的先进小模型，2025 年或许会成为端侧 AI 爆发的元年，DeepSeek 也将在这一过程中发挥重要的引领作用，推动端侧 AI 应用的广泛普及 ！三、DeepSeek 未来发展趋势
1、技术发展
多模态融合：DeepSeek未来有望在多模态融合技术上取得更大突破，实现文本、图像、音频等多种信息的无缝对接和协同处理，为用户带来更加智能、全面的交互体验。
强化学习与推理能力：DeepSeek将继续在强化学习方面进行创新，提升模型对复杂问题的理解和解决能力，更好地与环境交互，实现更智能的决策。
算法效率优化：DeepSeek的“纯强化学习框架”将训练效率提升三倍，未来其算法效率的优化将继续成为技术发展的重点，进一步降低训练成本。
2、行业影响
重塑AI行业格局：DeepSeek的出现打破了闭源模型主导的市场格局，推动了AI产业从“算力竞赛”向“算法优化”转变。未来，AI产业的价值重心将从前端能力向中端整合服务和终端创意及场景平移。
加速AI普及：DeepSeek的低成本、高性能特点将加速AI技术在更多场景的应用，推动AI在整个社会的普及。AI有望在医疗、交通、能源等领域发挥更大的作用，为解决全球性问题提供创新解决方案。
催生新生态：DeepSeek的开源模式促进了开发者之间的协作和创新，形成了新的技术生态。未来，全球开发者将继续共同改进模型，推动技术的快速迭代。
3、市场趋势
云计算成为风口：随着生成式AI应用场景的不断落地，大型企业数据“上云”热情大增。云计算将成为AI产业链中明确的受益方向，国内外知名云计算平台纷纷上线DeepSeek。
端侧AI发展加速：DeepSeek的流行推动了端侧AI的发展，预计未来将有更多类似DeepSeek的开源模型问世，进一步推动本地大模型生态的发展。
市场竞争：随着AI技术的快速发展，市场竞争将日益激烈。DeepSeek需要不断提升自身的技术实力和创新能力，以应对来自国内外同行的竞争
四、助力云计算需求增长
1、大规模集群运算需求DeepSeek 模型的训练是一项极其复杂且耗费资源的工程。以其推出的高性能模型为例，在训练过程中，需要处理海量的数据，从互联网上的文本、图像到各类专业领域的知识数据，这些数据的清洗、标注以及模型训练中的参数计算，都需要强大的算力支持。为了满足这种需求，DeepSeek 依赖于大规模的云计算集群。这些集群通常由成千上万台高性能服务器组成，服务器配备顶尖的 GPU 芯片，如英伟达的 A100、H100 等，以并行计算的方式加速模型训练。据估算，训练一个类似 DeepSeek 的大型语言模型，可能需要持续运行数千个 GPU 小时，这意味着在训练周期内，云计算集群要保持稳定且高强度的运算能力输出。
2、分布式存储与数据传输
DeepSeek 在训练时所使用的数据量巨大，这些数据不仅要存储在可靠的存储系统中，还需要在云计算集群的各个节点之间快速传输，以保证训练效率。
3、弹性资源调配能力DeepSeek 的用户访问量具有不确定性，云计算的弹性资源调配能力就显得至关重要。云计算平台能够根据实时的负载情况，自动快速地调配计算资源，保证 DeepSeek 推理服务的稳定性和高效性，同时也避免了资源的浪费，实现了资源的最优利用。
DeepSeek 对云计算的需求贯穿于模型训练、推理服务以及开发运维的各个环节，这些需求推动着云计算技术的不断创新和发展，同时也促使云计算服务商不断优化服务，以满足人工智能领域日益增长的资源需求！
1、云服务提供商及相关合作企业
华为云相关：拓维信息与华为在鲲鹏、鸿蒙等领域深入合作，为华为云提供算力支持和行业应用解决方案；常山北明是华为云重要合作伙伴，在政务、能源等行业的云服务项目上有合作；南凌科技为企业提供基于华为云的网络连接和云计算服务等。
腾讯云相关：科蓝软件在金融科技领域与腾讯云合作，助力银行数字化转型；辰安科技与腾讯云在公共安全领域合作，提供解决方案；东华软件与腾讯云合作，提供云计算服务和解决方案。
金山云相关：美利云在数据中心业务方面与金山云有合作；平治信息在数字阅读等领域与金山云合作，拓展业务；亚康股份为金山云提供算力基础设施相关服务。
2、算力硬件企业
浪潮信息：是 AI 服务器领域的重要企业，为 DeepSeek 模型训练和推理提供强大的算力硬件支撑，随着 DeepSeek 爆火，对高性能服务器的需求大增，浪潮信息有望获得更多订单。
中科曙光：在算力基础设施领域表现突出，其高性能计算产品和解决方案能满足 DeepSeek 对算力的严苛要求，在 DeepSeek 带动的算力需求增长浪潮中，中科曙光也将受益。
3、云计算产业链相关企业
青云科技：专注于云计算服务的企业，通过接入 DeepSeek 模型，丰富了自身的服务生态，吸引更多开发者和企业用户，提升服务附加值，增强用户粘性。
网宿科技：公司正逐步打造具有分发、计算、存储和安全能力的云服务平台，以满足新趋势下客户多元化的需求，或可借 DeepSeek 的热度获得更多业务发展机会。
DeepSeek 的爆火为云计算行业带来了新的发展机遇，众多相关企业将在这场技术变革中，通过与 DeepSeek 的合作或业务关联，实现自身的成长与突破，推动云计算产业迈向新的发展阶段！
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