部分国产芯片适配满血版 DeepSeek，仍「遥遥无期」

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文章摘要

国内AI芯片行业近期围绕DeepSeek模型的适配展开激烈竞争，真实技术实力通过适配满血版DeepSeek模型的能力得以显现。目前仅有华为、寒武纪、摩尔线程及昆仑芯等少数企业完成满血版适配，而蒸馏版模型因参数规模较小（1B-70B）已被近20家厂商快速部署。两者技术鸿沟显著，满血版模型需处理671B参数规模，且面临多机互联、混合专家系统(MoE)路由算法、FP8数据类型支持三大核心挑战。

在硬件架构层面，多机互联成为制约国产芯片性能的关键瓶颈。Nvidia的NVLink技术对比下，国产方案依赖InfiniBand或RoCE网络导致通信延迟激增，直接影响模型推理效率。摩尔线程与沐曦在互联技术上的突破使其占据先发优势，但整体行业仍未解决跨服务器通信效率问题。数据类型的硬伤同样突出，2024年新发布的国产芯片仍未原生支持FP8，迫使企业使用FP16导致存储需求倍增，进一步加剧多卡部署压力。

性能指标方面，领先企业当前仅达10 tokens/s的推理速度，距离25 tokens/s的目标仍有显著差距。实测数据显示，国产卡在DeepSeek A100基准测试中仅获个位数性能评分，优化后勉强达到A100的15%水平。首字延迟与吞吐量两大用户体验指标尚未达标，现有1.4秒首字延迟与10 tokens/s吞吐量距离流畅交互体验仍有技术突破空间。

行业格局呈现明显分层，具备大模型部署经验的企业正加速满血版适配进程，而新晋厂商面临技术代差。燧原、壁仞等已有大模型实践的企业被认为具备追赶潜力，部分处于上市辅导期的公司则通过优化通信协议实现25 tokens/s的阶段性成果。值得关注的是，满血版适配能力与资本市场估值呈现强关联，头部机构投资者已将模型支持能力纳入核心评估体系。

技术演进路径揭示双重机遇：蒸馏模型推动端侧AI普及，满血版适配定义行业技术天花板。前者使7B模型实现14B级效果，后者驱动智算中心硬件升级。业内预测未来季度将出现明显分化，约半数AI芯片企业可能止步于满血版适配门槛。DeepSeek生态的爆发既暴露国产芯片在算子优化、编译器等软件层的短板，也为真正掌握核心技术的企业创造了市场验证与商业落地的历史机遇。