2025年春节期间，一款名为『DeepSeek』的AI应用以“中国速度”席卷全网，仅用不到一个月时间日活跃用户数（DAU）突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。这一现象级增长不仅标志着AI技术在国内的普及化进程加速，更揭示了背后AI推理算力需求的井喷式爆发。而在这场算力竞赛中，国产『芯片』厂商正悄然站上风口——它们能否抓住机遇，实现从“追赶者”到“领跑者”的蜕变？
一、『DeepSeek』现象
『DeepSeek』的爆火并非偶然。作为一款支持多模态交互的开源大模型，其用户量激增直接带动了AI推理算力的消耗。根据QuestMobile数据，『DeepSeek』在1月28日超越『豆包』成为日活第一的AI应用后，仅4天便突破3000万用户，日均交互量高达数亿次。这种指数级增长对算力的需求呈几何倍数上升：从文本生成到图像处理，从实时翻译到智能客服，每一次用户交互都依赖海量计算资源。更值得注意的是，『DeepSeek』的API服务价格在2月9日迎来大幅调整，输出tokens价格从每百万2元飙升至8元，反映出供需关系的剧烈变化。这一信号表明，市场对AI推理算力的需求已进入“卖方市场”阶段，而国产『芯片』厂商的机遇正由此而生。
二、国产『芯片』的破局
面对『DeepSeek』等AI模型对算力的高要求，国产『芯片』厂商并未缺席。**无问芯穹**近期宣布，『DeepSeek』-R1和V3模型已成功适配壁仞、海光、摩尔线程等七家国产『芯片』平台，通过Infini-AI异构云平台实现“一键调用”国产算力服务。这一突破意味着，国产『芯片』不再局限于边缘场景，而是开始向AI推理的核心领域渗透。
国产『芯片』的突围路径呈现三大特征：
1. 软硬协同优化：通过算法与『芯片』架构的深度协同，提升算力效率。例如，『DeepSeek』模型参数规模增长10倍，但训练算力并未等比例增加，正是得益于软硬协同设计。
2. 生态闭环构建：无问芯穹提出“模型-『芯片』-系统”国产化三步走战略，目标打破CUDA生态垄断，推动国产『芯片』与AI系统深度融合。
3. 异构算力整合：将分散的国产算力资源标准化，解决区域算力闲置问题，形成可规模化复制的服务能力。
三、产业链共振
国产『芯片』的崛起离不开产业链上下游的协同。三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通）全面接入『DeepSeek』模型，不仅提供算力支持，更通过云服务将AI能力下沉至通信、办公、娱乐等场景。例如，中国电信推出限时免费推理API服务，中国移动则为『DeepSeek』-R1定制算力方案，这些举措直接降低了企业使用国产算力的门槛。资本市场同样看好这一趋势。民生证券、国泰君安等机构指出，云产业链是『DeepSeek』热潮的“最受益方向”，边缘云服务商（如顺网科技）和传统公有云巨头（阿里云、腾讯云）将因低延时、高覆盖的算力服务获得增长红利。这种“端云协同”的模式，为国产『芯片』提供了规模化落地的土壤。
四、挑战与展望
尽管国产『芯片』在AI推理领域取得突破，但挑战依然严峻，『英伟达』CUDA生态仍主导全球AI训练市场，国产『芯片』需在推理场景中积累差异化优势； 第二Transformer架构的普及虽削弱了CUDA护城河，但国产『芯片』需持续优化异构计算能力以应对模型复杂度提升； 而且从实验室到规模化商用，国产『芯片』需证明其成本、能效比和稳定性的综合竞争力。然而，机遇同样清晰。随着『DeepSeek』等应用推动日均tokens消耗量向“百万亿级”迈进，国产『芯片』厂商有望通过“模型定义『芯片』”的新范式，实现从跟随到引领的跨越。正如无问芯穹CEO所言：“CUDA已是历史，中国AI生态的自主可控时代正在加速到来。”
『DeepSeek』的3000万日活，不仅是一个数字里程碑，更是国产『芯片』崛起的催化剂。在这场AI推理算力的争夺战中，国产厂商能否凭借生态整合与技术创新实现“弯道超车”，或将决定中国在全球AI竞赛中的最终位次。而答案，或许就藏在下一个“『DeepSeek』级”应用的爆发中。
