deep seek对算力的影响

DeepSeek对算力的影响主要体现在以下几个方面:

  1. 训练算力消耗大幅下降
DeepSeek采用了一种全新的技术路径,使得训练大模型所需的算力大幅下降。例如,DeepSeek V3仅使用了2048张H800显卡,在不到两个月的时间内就完成了训练,这表明其在训练效率上的显著提升。

  1. 推理算力需求远大于训练需求
尽管训练算力消耗减少,但推理算力的需求实质上远大于训练需求,尤其是当用户基数增加时。DeepSeek的架构使得推理成本远低于传统闭源模型,这激发了广泛的市场需求。

  1. 算力效率提升并不意味着整体成本下降
尽管训练效率提高,但实验室可能会加大对算力的投入,以获取更大的收益。DeepSeek在推理方面的成本降低并没有使其团队在算力的使用上有所减少,反而可能促使他们加大投入。

  1. 开源模型的普及
DeepSeek的架构已经被广泛引用,并被认为是开源相对于闭源的胜利。这可能导致北美闭源模型API的价值逐渐归零,促进了更多投资与研发的扩展。

  1. 未来算力需求的变化
随着深度学习技术的不断进步,如FP8、混合MoE等算法的演化,每一代模型在训练时所需的算力呈指数级下降。未来一到两年,将见证更丰富的推理芯片产品、更加繁荣的LLM应用生态,DeepSeek将引领一波晨曦,照亮开源的前景。

总结

DeepSeek在训练算力上的大幅下降和推理算力需求的增加,对算力产业链产生了深远影响。尽管训练效率提升,但整体成本并未下降,反而可能促使实验室加大算力投入。DeepSeek的开源架构推动了算力资源的更广泛应用,并预示着未来算力需求将更多来自推理而非训练。

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