- 减少对高端计算资源的依赖 ：
- DeepSeek通过优化算法，显著减少了对高端计算资源，尤其是对英伟达这类巨头提供的高性能芯片的需求量。
- 推动国产AI芯片的发展 ：
- DeepSeek从一开始就考虑到采用国产的AI芯片，兼容多方的AI芯片，避免过于依赖NVIDIA的AI芯片，从而降低芯片供应风险。
- 降低算力资源门槛 ：
- DeepSeek大模型的出现证明了一个逻辑，即优秀的训练算法可以有效地弥补算力资源的不足，并达到相对较优秀的模型性能。
- 改变芯片需求结构 ：
- DeepSeek在有限硬件资源下实现顶尖模型性能，减少了对高端GPU的依赖，预示着AI大模型对算力投入的需求将大幅下降。
- 引发行业竞争格局变化 ：
- DeepSeek的崛起打破了原有的AI芯片市场格局，使得AMD及升腾等性能略低于NV的训练芯片获得更多市场关注。
- 促进硬件技术的进化 ：
- DeepSeek V3引入了细粒度MoE（混合专家）架构和FP8训练技术，这些技术的结合不仅提高了模型训练的效率，也极大地降低了成本，对AI发展产生了促动作用。
- 潜在的法律和合规风险 ：
- DeepSeek承认使用英伟达的H800芯片，尽管是在2023年合法购买，但目前尚不清楚其是否使用了其他受限制组件。
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