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（文/湯普濟(jì) 呂棟）

一邊是高端芯片出貨預(yù)期遭投行巨頭大幅下調(diào)，一邊是中國國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)集體支持DeepSeek，在市場看來，GPU巨頭英偉達(dá)股票遭遇的拋售潮似乎仍未結(jié)束。

出貨預(yù)期遭大幅下調(diào)

近日，摩根士丹利發(fā)布最新研究報告，將英偉達(dá)人工智能芯片GB200 NVL72（ 在NVLink域中支持72個GPU）的2025年出貨量從3萬到3.5萬大幅下調(diào)至2萬到2.5萬件。在最壞的情況下，出貨量可能低于2萬件。

科技媒體Wccftech報道稱，這一調(diào)整可能導(dǎo)致300億至350億美元（約合人民幣2184億至2548億元）的GB200供應(yīng)鏈?zhǔn)艿接绊懀ο嚓P(guān)供應(yīng)鏈和半導(dǎo)體企業(yè)造成巨大壓力。

根據(jù)摩根士丹利報告，調(diào)整的理由是“GB200芯片的主要客戶之一”微軟重新關(guān)注機(jī)型的效率，相應(yīng)地縮減了資本支出增長，對供應(yīng)鏈產(chǎn)生了負(fù)面影響。此前，微軟CEO納德拉在電話會上稱，AI成本下降是趨勢。

同時，尚未成熟的的云計算和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)，特別是在與GB200相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)和電力公用事業(yè)等領(lǐng)域仍然存在不足，供應(yīng)鏈沒有跟上需求的步伐，限制了GB200的部署。

GB200去年3月正式發(fā)布，NVL72可在一個機(jī)架中配置72個GPU，在兩個機(jī)架中配置18個雙GB200計算節(jié)點(diǎn)，即72個GPU，是“一款專門面向萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練、推理的產(chǎn)品”。

過去兩年，得益于AI大模型對算力獲取的焦慮，英偉達(dá)股價如日中天飆漲，但隨著國產(chǎn)大模型DeepSeek的橫空出世，它的低成本和高效率，讓市場對英偉達(dá)的“算力神話”產(chǎn)生動搖，截至美東時間2月3日，英偉達(dá)股價對比1月的高點(diǎn)，累計跌幅達(dá)23.8%，總市值累計蒸發(fā)8931億美元（約合人民幣6.5萬億元）。

摩根士丹利認(rèn)為，市場上對于大型語言模型（LLM）的效率存在爭議，比如DeepSeek與微軟之間存在分歧。1月29日，OpenAI與其最大支持者微軟宣稱就DeepSeek獲取數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行調(diào)查。

這家美國投行巨頭預(yù)計，這些情況將持續(xù)到2025年，使市場難以重新評估英偉達(dá)等股票的價值。此外，根據(jù)行業(yè)周期，到2025年第四季度，云計算行業(yè)的資本支出增長可能會放緩至個位數(shù)。

摩根士丹利指出，云計算行業(yè)的資本支出是周期性的。歷史數(shù)據(jù)顯示，云計算行業(yè)通常經(jīng)歷2-3年的增長周期，隨后是2-4個季度的低迷期。這種低迷主要表現(xiàn)在美國大型云服務(wù)提供商的同比增長放緩。

國產(chǎn)算力集體支持DeepSeek

在英偉達(dá)股票的拋售潮中，中國的工程師們加班加點(diǎn)，國產(chǎn)算力開始相繼和DeepSeek聯(lián)手。

2月5日開工第一天，“華為計算”發(fā)文稱，DeepSeek系列模型首發(fā)即支持昇騰平臺，用戶能夠在昇騰硬件和MindIE推理引擎上實(shí)現(xiàn)高效推理。2月4日，DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V2、Janus-Pro正式上線昇騰社區(qū)，支持一鍵獲取DeepSeek系列模型，支持昇騰硬件平臺上開箱即用，推理快速部署。

大年初四，經(jīng)過硅基流動和華為云團(tuán)隊連?攻堅，雙方聯(lián)合?發(fā)并上線基于華為云昇騰云服務(wù)的DeepSeekR1/V3推理服務(wù)，可獲得持平全球?端GPU部署模型的效果，提供穩(wěn)定的、?產(chǎn)級服務(wù)能力。

隨后阿里云、百度智能云、騰訊云、京東云、天翼云、字節(jié)跳動火山引擎等國內(nèi)多個云平臺，先后官宣了對DeepSeek的支持和適配。

在市場分析看來，雖然DeepSeek的模型是開源的，但全球云服務(wù)廠商們對模型的支持仍然十分關(guān)鍵。通過支持DeepSeek模型的云平臺，開發(fā)者可以省去買卡、裝驅(qū)動、配網(wǎng)絡(luò)、配存儲、裝環(huán)境、裝框架、下載模型等一系列繁瑣步驟，直接在云服務(wù)廠商的平臺上去調(diào)用DeepSeek模型。

不止這些云廠商，國產(chǎn)芯片廠商也紛紛宣布對DeepSeek的支持。

2月5日上午，海光信息發(fā)文稱，近日海光信息技術(shù)團(tuán)隊成功完成DeepSeek-Janus-Pro多模態(tài)大模型與海光DCU的適配優(yōu)化，并正式上線。這是繼DeepSeek V3和R1模型之后，海光團(tuán)隊近期完成適配優(yōu)化的第三款DeepSeek大模型。該公司表示，因DCU采用了GPGPU通用加速計算架構(gòu)，DeepSeek模型可直接在DCU上運(yùn)行，并不需要大量適配工作，技術(shù)團(tuán)隊的主要工作是進(jìn)行精度驗(yàn)證和持續(xù)的性能優(yōu)化。

下午，壁仞科技發(fā)布消息稱，該公司僅用數(shù)小時即完成對DeepSeek R1全系列蒸餾模型的支持，涵蓋了從1.5B到70B各等級參數(shù)版本，包括LLaMA蒸餾模型和千問蒸餾模型；壁仞AI算力平臺正式上線 DeepSeek R1蒸餾模型推理服務(wù)。該公司還表示，已聯(lián)合上海智能算力科技有限公司、中興通訊、科華數(shù)據(jù)、無問芯穹、開源中國（Gitee AI）、UCloud、一驀科技等戰(zhàn)略伙伴，全面開展包括R1在內(nèi)的DeepSeek全系列模型的適配與上線，以滿足不同規(guī)模參數(shù)量模型的部署需求。

2月4日，國產(chǎn)GPU創(chuàng)企摩爾線程透露，該公司基于自研全功能GPU，通過開源與自研雙引擎方案，快速實(shí)現(xiàn)了對DeepSeek蒸餾模型的推理服務(wù)部署，用戶也可以基于MTT S80和MTT S4000進(jìn)行DeepSeek-R1蒸餾模型的推理部署。該公司還表示，為推進(jìn)國產(chǎn)AI生態(tài)發(fā)展，摩爾線程即將開放自主設(shè)計的夸娥（KUAE）GPU智算集群，全面支持DeepSeek V3、R1模型及新一代蒸餾模型的分布式部署。

同一天，天數(shù)智芯與Gitee AI聯(lián)合發(fā)布消息，在雙方的協(xié)作下，僅用時一天，便成功完成了與DeepSeek R1的適配工作，并且已正式上線多款大模型服務(wù)，其中包括DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek R1-Distill-Qwen-14B等。

無獨(dú)有偶，2月2日，Gitee AI聯(lián)合沐曦首發(fā)全套DeepSeek R1千問蒸餾模型。本次上線的四個模型（1.5B、7B、14B、32B）均部署在國產(chǎn)沐曦曦云GPU上。該平臺表示，這次Deepseek R1模型+沐曦曦云GPU + Gitee AI平臺，實(shí)現(xiàn)了從芯片到平臺，從算力到模型的全部國產(chǎn)研發(fā)。隨后在2月5日，聯(lián)想集團(tuán)和沐曦股份聯(lián)合發(fā)布基于DeepSeek大模型的首個國產(chǎn)一體機(jī)解決方案，該方案以“聯(lián)想服務(wù)器/工作站+沐曦訓(xùn)推一體國產(chǎn)GPU+自主算法”為核心架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從千億參數(shù)大模型訓(xùn)練到場景化推理落地的全鏈條覆蓋。

不僅如此，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈也在積極行動。AI基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)無問芯穹除夕當(dāng)天宣布Infini-AI異構(gòu)云對DeepSeek-R1-Distill 32B模型的支持，PPIO派歐、云軸科技則在2月2日官宣對于DeepSeek模型的支持。

根據(jù)介紹，PPIO派歐算力云支持了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、蒸餾模型DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，模型價格與官方價格保持一致；云軸科技ZStack宣布AI Infra平臺ZStack智塔支持企業(yè)私有化部署DeepSeek V3/R1/Janus Pro三種模型，可基于海光、昇騰、英偉達(dá)、英特爾等國內(nèi)外CPU/GPU適配。

在行業(yè)看來，國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)鏈與DeepSeek的適配，可實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架與國內(nèi)自主硬件的深度融合，充分發(fā)揮國內(nèi)GPU算力優(yōu)勢，提升DeepSeek模型訓(xùn)練和推理的計算效率，還能促進(jìn)國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈自主可控發(fā)展，減少對國外硬件平臺的依賴，降低技術(shù)風(fēng)險和成本，更有助于國內(nèi)GPU拓展市場，吸引更多上下游企業(yè)合作，完善產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)，促進(jìn)應(yīng)用加速落地。

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