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　　算力缺口究竟有多严重？这一问题并不容易估量，但通过对用户量和竞品的分析，可以大致预测DeepSeek的算力需求及其可能带来的运营压力。国泰君安证券的分析数据显示，假设DeepSeek日均访问量达到1亿次，每次询问10次，回复时每次使用1000个token，则每秒的推理算力需求可达到1.6×10^19 TOPs。为了满足这一需求，推理端H100卡的需求高达16177张，而A100卡的需求则达到51282张。

　　然而，DeepSeek究竟具备多强的算力？虽然无法完全揭示其内部能力，但从已知信息来看，DeepSeek在其模型训练中就曾使用2048张H800 GPU，且其母公司幻方量化在早前也已储备超过1万块英伟达A100/H100 GPU，这无疑为其算力基础奠定了基础。

　　进一步谈及成本，DeepSeek面临的挑战显而易见。相比于得到强大后盾的豆包，DeepSeek作为初创企业需要通过时间和融资来持续成长。DeepSeek-R1凭借自身的创新设计，通过少量SFT数据与多轮强化学习的方法，提高了模型准确性，同时降低了内存和计算开销。这样的“成本创新”意味着DeepSeek在训练上寻求性价比，而不是一味追求算力的规模。

　　为解决算力缺口，DeepSeek采取了多管齐下的策略，尤其是加强与云服务商的合作。短期内，DeepSeek依赖自建数据中心，但与ChatGPT背后的微软Azure云服务相比，其算力储备显然相对薄弱。因此，DeepSeek迅速联合华为昇腾云、腾讯云等提供算力支持，在不断优化算力调配的基础上，努力提高用户体验。同时，除了直接租赁算力外，与云服务商开展联合研发，针对DeepSeek特定需求实现算力资源优化也成为重要方向。

　　长远来看，技术突破无疑是解决算力缺口的根本之道。近期，清华大学的KVCache.AI团队与趋境科技合作发布的KTransformers开源项目中，允许用户在本地利用一块显存为24G的4090D显卡运行DeepSeek-R1、V3模型，这样不但提升了预处理和推理速度，还让开发者能够在本地低消耗地进行模型测试，显示出算力资源的利用新思路。

　　在云计算与本地部署的双轨并行下，DeepSeek无疑正积极探索满足算力需求的多种途径。同时，DeepSeek所采用的开源策略降低了云厂商的部署门槛，使他们能够快速整合模型能力。借此契机，金山云、优刻得等云服务提供商纷纷部署“杀手级应用”，进一步反哺DeepSeek的算力需求，形成了一个良性循环。

　　总结而言，国产大模型DeepSeek在面临算力缺口挑战的同时，也展现出了应对困境的多维策略。通过与云计算服务商的合作和技术创新，DeepSeek不仅能够在短期内解决算力不足的问题，更为未来的持续发展奠定了基石。这一过程也为整个国产算力生态的建设提供了借鉴，彰显了国产大模型在实现数字化转型中的潜力与前景。

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