‌DeepSeek等AI大模型的普及并不意味着完全不需要显卡‌，但确实‌降低了普通用户对高性能显卡的依赖‌。AI模型可以在云端运行，本地设备只需基础硬件即可调用服务，‌节省了显卡购置和维护成本‌。不过，专业领域如深度学习训练、3D渲染、游戏开发等仍依赖显卡的算力。

1. ‌云端AI服务减轻本地显卡压力‌

DeepSeek等大模型通常部署在云端，用户通过网络访问即可使用AI能力，无需本地高性能显卡。普通办公、学习、轻度创作等场景，集成显卡或低端独显已足够满足需求。

2. ‌专业领域仍依赖显卡算力‌

• ‌AI训练与推理‌：虽然推理可通过云端完成，但模型训练仍需高性能显卡（如NVIDIA A100、H100）加速计算。
• ‌图形处理需求‌：游戏、影视特效、3D建模等对实时渲染要求高，必须依赖独立显卡的GPU性能。
• ‌科研与工程计算‌：气候模拟、生物信息学等领域需显卡并行计算能力提升效率。

3. ‌成本与灵活性的平衡‌

• ‌个人用户‌：若仅需AI问答、文档处理等，云端方案更经济，无需高价购置显卡。
• ‌企业/开发者‌：根据需求选择混合方案，如云端推理+本地显卡训练，兼顾效率与成本。

‌总结‌：DeepSeek等AI技术让普通用户摆脱了显卡束缚，但专业场景仍需显卡支撑。未来，随着云端算力提升，本地显卡的角色可能进一步分化，但不会完全消失。