DeepSeek需要显卡算力主要基于以下原因：

1. 大模型训练需求

   DeepSeek的大模型（如V3）参数量高达671B，训练需海量算力支持。例如，使用2048张英伟达A800显卡集群进行2个月预训练，仅耗时557.6万美元。这种计算密集型任务对GPU性能和数量有极高要求。

2. 算力平权与普及化

   通过算法优化和硬件适配，DeepSeek实现了低成本训练（如单卡成本下降），使中小企业也能部署AI应用。但这一现象加速了AI应用的普及，导致推理计算需求激增，间接推高了对GPU的长期需求。

3. 智算中心资源升级

   大模型训练推动智算中心升级高性能计算节点、分布式存储和网络系统，需大规模部署AI芯片（如GPU、TPU）。DeepSeek的技术路线促使智算中心优化资源调度，提升GPU利用率。

4. AI应用场景扩展

   DeepSeek模型能力提升后，用户从“偶尔”使用转向“深度依赖”，处理复杂任务的数据量和任务复杂度呈指数级增长。例如，自然语言处理、图像识别等应用场景的普及，进一步加剧了算力需求。

DeepSeek对显卡算力的依赖既源于大模型训练的硬性需求，也受到AI应用普及和智算中心升级的推动。