今年以来，全球AI界“顶流”应属国产骄傲DeepSeek，这款以高性价比路线闻名全球的爆款AI大模型，于24日-28日启动了“开源周”，陆续开源5个代码库，引发业内外高度关注。
“源”神启动，连放5个大招开源首日，DeepSeek发布FlashMLA，被称为高性能显卡（Hopper GPU）的“AI加速工具”，不少网友感慨此举为“源”神启动；
第二日，DeepSeek官宣开源代码库DeepEP，它是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库；
今日发布第三个开源代码——DeepGEMM，是一款专注于FP8高效通用矩阵乘法（GEMM）的库，能够动态优化资源分配，从而显著提升算力效率，是DeepSeek-V3/R1模型保证了高性能、低成本的关键所在。
如今，DeepSeek频频扔出“王炸”，让业内外看得好不热闹。
有细心的小伙伴或许发现了——第二日开源的DeepEP有点意思，专攻模型训练与推理中的另一个关键环节——通信，通过提升MoE模型训练和推理过程中的通信效率，相当于给全世界大模型训练按下“加速键”。
当DeepSeek打出一张张AI“王炸”之际，不知三大运营商作何感想，会不会倒吸一口凉气？
一边，全面接入DeepSeek，电信、移动分别与中国石化、中国石油展开合作，实现了“满血DeepSeek”国产化私有部署，“AI+”行动在DeepSeek的助力下全面提速；
另一边，自家AI大模型的主攻方向是否要根据实际情况进行合理调整，也是三大运营商现阶段必须要确定的战略方向。
知己知彼，方能百战不殆先来看看DeepSeek放出的“大招”DeepEP。
我们要了解DeepEP，首先要认识MoE模型，它的全称是混合专家模型，你可以把它想象成一个训练大模型的“超级团队”。
这个团队由不同领域的“专家”组成，每个专家都有自己的特长。比如：有的专家擅长数学题，有的专家擅长写作文，有的专家擅长画画。
当你遇到问题时，MoE模型会快速分析判断这个问题，并交给相关领域专家处理。MoE模型的核心思想就是：分工合作——每个专家只做自己擅长的事；动态选择——根据任务类型，灵活选择最合适的专家。这样，整个团队的工作效率就非常高！
如果说MoE模型是个“超级团队”，那么DeepEP则是这个“超级团队的Leader”。
在MoE模型中，专家们需要频繁沟通地传递数据，如果沟通效率低下，数据就会堵在路上，整个团队的工作速度就会变慢。
DeepEP作为这个团队的Leader，便为团队设计了全新的“通信优化通道”，优化运输流程，只调用需要的专家，避免浪费算力，让数据传递更快、更省资源，最终让整个模型训练和推理的效率大幅提升。
过去，三大运营商都在搞自己的行业大模型，移动的“九天”、电信的“星辰”，更注重行业定制化和垂直场景应用，但也绕不开成本高（训练贵）的“魔咒”。
DeepEP的开源为运营商提供了优化底层技术的新方向，可集成到自家AI大模型之中，有利于运营商基于此打造更高效的客服或网络优化模型，构建更完善的大模型生态体系。
因此，DeepSeek的开源“王炸”，一方面，对“九天”和“星辰”来说，能够加快其模型训练速度更快、降低成本。例如，原本需要2000台GPU的训练任务，现在可能只需几百台即可完成。
另一方面，DeepEP的开源降低了MoE模型的技术门槛，更多企业和开发者可以基于DeepEP快速构建高效模型，这可能会削弱运营商在技术上的独特性，导致竞争加剧，压力倍增。
总的来说，就像三大运营商迫不及待全面接入DeepSeek一样，DeepEP的开源“王炸”，运营商用好了，也将成为他们向科技创新型企业蝶变的AI“神助攻”！
