当下人工智能蓬勃发展，大模型技术平台 DeepSeek 备受关注。本文探讨其引发的三大关键趋势：一是凭借技术创新，推动大模型技术从云向边和端大规模部署，解锁多领域应用场景；二是其开源策略凸显开放架构和开源的重要性，也带来对大模型技术栈生态的新启示；三是技术研究成果结合工程优化，实现 “芯片 - 软件 - 大模型 - 应用” 全链条创新，推动产业协同发展升级。总体而言，DeepSeek 为智能计算产业带来新机遇与新启示。

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在人工智能技术飞速迭代的当下，智能计算的技术、产品与产业正重塑计算产业格局。DeepSeek 作为新兴大模型技术平台，以独特优势和创新理念，为大模型技术大规模应用和产业发展带来新契机。下面聚焦其引发的三个关键趋势，探讨对计算产业的深远影响。

传统大模型应用依赖云端计算，存在数据传输延迟问题，难满足即时响应场景需求，且处理用户敏感数据时还有泄露风险。DeepSeek 通过强化学习和自研推理加速引擎，融合多种先进算法，以较少算力实现高性能突破，让大模型在边缘侧和端侧设备部署成为可能，如今各类DeepSeek一体机的出现就是例证。

大模型技术从云向边和端迁移，解锁了更多应用场景。工业领域，智能工厂设备可利用本地大模型实时诊断故障和进行预测性维护，提高生产效率和设备可靠性；医疗领域，便携式医疗设备借助本地大模型能快速筛查和诊断疾病，为患者提供更及时医疗服务；消费领域，AI 手机、智能眼镜等端侧设备智能交互能力更强，用户可通过语音、手势自然流畅交互，享受更个性化服务体验；自动驾驶领域，车辆利用本地大模型实时感知环境和决策，提升行车安全性。随着这些新场景的拓展，将极大拓展智能计算产业的规模和社会价值。

大模型技术迅猛发展，传统技术栈架构弊端凸显，制约行业进步。核心问题是算子层过度依赖特定厂家私有技术，算子作为大模型计算基本操作单元，其性能直接影响模型运行效率。但传统技术栈采用特定厂家独有的算子实现方式，技术相对封闭，虽然为深度学习的早期普及做出了重要贡献，但因其无法容纳来自全行业的技术创新和针对特定底层芯片的优化，限制其他企业和开发者在算子层创新优化，已经成为技术多元化发展的一个障碍。

DeepSeek 开源策略为打破传统技术栈架构和生态模式束缚提供新契机。它不仅开放模型参数，还公开技术栈关键模块代码，为软硬件协同创造新空间，让开发者自由探索创新。通过开放模型和工具链，开发者能根据需求定制优化大模型技术栈，针对不同应用场景和业务需求个性化调整大模型，实现高效应用开发。比如医疗领域，开发者结合 DeepSeek 开放资源和医疗专业数据知识，可开发更精准疾病诊断模型；金融领域可优化模型提高风险评估准确性和效率。

开源促进全球开发者社区协作创新。在开源平台，开发者自由分享模型和代码，交流经验见解。跨地域、跨领域交流合作让不同背景开发者相互启发，推动技术进步。开放生态吸引大量开发者、企业和研究机构参与，形成有活力和创新精神的生态系统，加速大模型技术发展应用。

尤其是DeepSeek采用直接调用CUDA架构的PTX方式，极大提升了系统性能，这给我们带来对CUDA以及算子层架构的重新认识，将其看作由一系列库或功能构成的框架，根据上层业务的需要调用特定功能甚至添加自己的算子和功能，而不是按传统方式的高层调用方式，这样就为算子层的渐进演化和容纳全行业的技术创新提供了新机会。可在PyTorch 等深度学习框架开源的基础上，计算产业可借鉴 DeepSeek 的经验，渐进式地开展算子层优化，结合开源和标准化等产业生态构建工具，逐步形成开放的算子层架构。开发者基于开放框架，根据不同场景和硬件平台定制算子，提升系统性能效率。这种方式可汇聚开源社区力量，完善算子层架构，吸引更多参与者，形成更有竞争力的创新生态。

DeepSeek 在技术研究上成果显著。它融合创新混合专家模型（MoE）架构、改进的多头潜在注意力机制（MLA）以及群组相对策略优化（GRPO）等技术，为大模型性能提升提供理论支持。这些先进算法能更好处理复杂数据和任务，提高模型准确性和效率。

仅有技术研究不够，还需工程优化将成果转化为实际产品应用。DeepSeek 在工程优化方面做了大量工作，如提高通信效率，提升计算和通信并行度，减少计算资源消耗，提高模型运行效率。芯片设计上，结合技术研究成果开发更适合大模型运行的芯片架构；软件层面，优化算子层、框架层、通信机制等，提高系统整体性能。通过工程优化，实现技术与产品紧密结合，推动大模型技术实际应用。通过技术研究与工程优化结合，推动 “芯片 - 软件 - 大模型 - 应用” 全链条创新。全链条协同创新是大模型产业升级核心动力，让各环节紧密相连、相互促进。

芯片层面，芯片企业可与大模型研发团队合作，根据模型算力等要求优化架构，与软件开发者协同确保适配，持续提升计算效率；软件层面，开发者可与芯片、大模型团队及应用企业配合，优化操作系统和开发工具，开发定制化方案拓展应用场景；大模型作为核心，与芯片合作加速训练，与软件协同优化推理，根据应用反馈微调提升性能；应用层面，各行业企业参与协同，结合行业数据和大模型开发针对性方案，如金融风险评估、医疗智能诊断等，应用创新又为大模型优化提供数据和场景。

这种全链条协同创新形成良性循环，推动大模型产业迈向新高度，将为经济社会发展注入新活力。

DeepSeek为大模型产业带来新发展机遇。它推动大模型技术从云到边和端大规模部署，支持更多应用场景；促使传统技术栈架构和生态模式变革，让开放架构和开源成为产业发展基石；通过技术研究与工程优化结合，实现 “芯片 - 软件 - 大模型 - 应用” 全链条创新。计算行业和产业组织可以借鉴DeepSeek的经验，加强技术创新和产业协同，构建开放的智能计算产业，推动智能计算在更多的场景中得到采用，为人类社会发展贡献更多价值。