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　　在人工智能（AI）发展迅速的当下，DeepSeek模型的崛起如同一缕炙手可热的风潮，吸引了众多国产GPU公司的热情踊跃参与。尽管表面上大多数公司都在布局适配DeepSeek，但其背后展现出的策略、技术路线及市场考量则有显著差异。

　　从技术适配的角度看，参与适配DeepSeek的企业可以大致分为两类：一类致力于对原生的R1和V3模型进行适配，而另一类则重点在适配由R1蒸馏而来的小型模型。DeepSeek的R1模型专为推理优先设计，适合进行深度逻辑分析，而V3则是一个通用大语言模型，能够满足多样化的行业需求。这两类原版模型在参数和结构上都极为复杂，对GPU的计算能力、内存带宽及多卡互联等存在较高要求。

　　与此同时，DeepSeek-R1系列蒸馏模型则相对轻量，精简了结构并降低了资源消耗，特别适合在资源有限的场景中实施。这一点令支持蒸馏模型的国产GPU公司，如摩尔线程与壁仞科技等，在适配活动中占有一定的便捷和领先优势。

　　当前市场状况显示，尽管众多主流GPU厂商都在加速适配DeepSeek模型，但明确宣布对R1及V3原版模型进行适配的企业仅占一半。诸如华为昇腾与海光信息等厂商积极推动原版模型的适配，而另有一半厂商则主要以蒸馏模型为主，此类模型的开发基于通义千问和LLAMA等基础模型，其平台的适配性较强。

　　除了模型适配分类上的差异，各公司的技术路线及性能表现也存在明显不同。例如，DeepSeek的适配与英伟达的硬件和编程语言有着紧密关联，这就使得其性能的落地与CUDA的兼容性关系密切。那些能够兼容CUDA的公司在技术适配过程中具有相对优势，但在兼容程度及性能上各有差异。不同GPU的计算性能和内存带宽直接影响DeepSeek处理任务的能力，这尤其表现在能效比和低功耗场景下的表现。

　　以华为昇腾为例，昇腾910芯片专为AI训练与推理优化，具备较高的算力密度，适合大规模模型的需求。在软件生态上，CANN异构计算架构与MindSpore框架的紧密结合，为DeepSeek的适配奠定了良好基础。然而，若DeepSeek依赖CUDA生态，则华为需要借助其兼容层来进行转化，可能会在性能上遭遇挑战。

　　与之形成对比的是，海光信息凭借良好的通用“类CUDA”环境和其在高性能计算领域的专长，在DeepSeek的适配中表现尤为突出。海光的DCU系列架构兼容ROCm生态，具有对现有CUDA代码迁移的友好性。而在标准化的智算中心环境内，海光公司能够更好地满足DeepSeek在HPC+AI融合场景中的应用需求。

　　燧原科技、沐曦及天数智芯等国产GPU公司也在积极进行了DeepSeek模型的适配工作。燧原科技凭借其邃思芯片专注于云端AI训练与推理，特别适合Transformer等大模型的场景应用。沐曦则在GPU通用性方面占据一定优势，天数智芯具有与CUDA生态的良好兼容，为DeepSeek项目的落地提供了便利。然而这些企业在生态影响力及软件工具链的成熟度方面所面临的挑战，也不容忽视。

　　DeepSeek的商用场景可以精细划分为云上部署和本地化部署两种形式。云上部署为企业用户提供了通过API调用或云服务直接使用DeepSeek功能的便利，能够有效地降低初期投入成本。相对而言，本地部署则针对数据安全及隐私敏感的用户，通常以一体机或企业自定义部署形式为主。随着DeepSeek开源模型的不断成熟，私有化部署的需求日渐凸显，推动相关市场持续发展。

　　在这样的背景下，国产GPU公司迎来了一次新的机遇。随着DeepSeek一体机等应用的推广市场对国产芯片的需求正在显著增加，各大公司需把握这一机遇来提升自身的技术实力和生态建设能力，从而更好地适应市场的快速变迁。

　　例如，华为昇腾在DeepSeek一体机的推出与商用方面的努力已经取得不错的成效，产业联盟不断扩大，已有超过80家企业基于昇腾快速适配或上线了DeepSeek系列模型。海光亦与DeepSeek展开深度合作，面向金融与智能制造等核心场景推出多种解决方案及一体机产品。

　　随着全球对算力的需求加剧，芯片算力的循环也逐渐形成两条并行的技术路径，并有可能脱钩。国内既有英伟达支撑的算力基础，也有国产芯片的崛起。这对国产GPU公司而言，无疑是更为广阔的发展空间和机会。不过，仍需不断提升在互联和生态建设等多个方面的能力，以增强市场竞争力并提高市场占有率。随着DeepSeek的技术应用深入行业领域，未来的AI商用新篇章已然开启，期待更多相关企业在此波浪潮中乘风破浪。

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