中新經(jīng)緯2月5日電 題：DeepSeek本地部署加速端側(cè)AI推廣落地
作者 舒迪 國泰君安證券研究所電子行業(yè)首席分析師
春節(jié)期間，DeepSeek以其獨特的創(chuàng)新力，正逐步打開AI應用產(chǎn)業(yè)的上升通道。模型正式發(fā)布以來，DeepSeek連續(xù)多日登頂蘋果App Store和谷歌Play Store全球下載榜首。DeepSeek通過多項工程創(chuàng)新，成功降低了訓練成本和推理成本，同時提升了模型效果。
盡管DeepSeek觸發(fā)了模型降本，但算力需求卻并未減少，在多個層面呈現(xiàn)出增長趨勢。隨著AI應用模型向更高智能維度躍遷，訓練需要更多算力；AI應用的推理也廣泛需要算力支持，更多人開始訓練和推理自己的模型；同時，轉(zhuǎn)向?qū)Φ犬悩?gòu)計算的新主流計算形態(tài)也需要更多GPU(圖形處理器)。未來，從對話到任務、到多模態(tài)，AI的發(fā)展將需要更多算力加持。
同時，以DeepSeek為代表的開源模型興起加速了人工智能生態(tài)的構(gòu)建，而DeepSeek的本地部署更是讓個人知識庫的構(gòu)建成為可能。許多企業(yè)已經(jīng)意識到，開源且具有廣泛共識的模型更容易構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)。DeepSeek蒸餾(指的是通過一系列算法和策略，將原始的、復雜的數(shù)據(jù)進行去噪、降維、提煉等操作)后的小模型表現(xiàn)出色，使得本地部署知識庫從企業(yè)端擴展到個人用戶。通過高效且靈活地構(gòu)建私有化的AI知識管理系統(tǒng)，不僅保護了數(shù)據(jù)隱私，還可以根據(jù)特定需求進行定制優(yōu)化。
在端側(cè)產(chǎn)品設計中，算力和傳輸是關鍵因素。隨著蒸餾模型能力的提升，未來端側(cè)SoC(系統(tǒng)級芯片)將更加注重模型的本地部署和推理能力。端云協(xié)同升級將成為未來技術發(fā)展的必然趨勢，端側(cè)產(chǎn)品需要在有限的硬件資源下實現(xiàn)高效的計算和傳輸，而云端則需要提供更強大的計算能力和存儲支持。
此外，DeepSeek的開源發(fā)展也降低了成本，推動了應用的繁榮。對于B端應用來說，優(yōu)質(zhì)開源模型可以更好地用于垂類場景。成本的壓低將帶來使用場景的普及，從而帶動新的供給和需求。如今的AIGC(人工智能生成內(nèi)容)創(chuàng)作已經(jīng)呈現(xiàn)出類似的趨勢，若推理成本進一步降低，對于AI(人工智能)內(nèi)容的發(fā)展將有顯著推動。
展望未來，DeepSeek將繼續(xù)以其創(chuàng)新力和開源精神，推動AI技術的普及和應用。從教育、娛樂應用到電商場景，從AI視頻生成技術到AI硬件落地發(fā)展，DeepSeek都有望推動相關行業(yè)的變革與發(fā)展。(中新經(jīng)緯APP)
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責任編輯：孫慶陽
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