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　　随着人工智能技术的迅猛发展，DeepSeek于2月24日再度推出了其开源项目，新一轮的开源策略包括Infra层的核心代码。这标志着DeepSeek在AI领域的又一次重要突破，尤其是在针对模型效率和硬件性能的优化方面。此次开源主要涵盖了多个关键模块，包括MLA（矩阵线性代数）、通信-计算、矩阵乘法运算、专家负载和文件存取等技术，极大提升了模型的整体性能。 结合市场投研资讯（来源：华泰证券研究所）分析，DeepSeek此次开源的核心目标是提升用户体验，降低企业在AI应用层的成本。这一策略不仅扩展了其用户基础，同时还优化了用户的使用效率。事实上，DeepSeek数据显示，如果将其Web、APP和API的所有用户请求均以R1定价计费，DeepSeek每日的总收入将达到562,027美元，其成本利润率高达545%。而如果考虑到付费token占比50%及夜间折扣等因素，模型的优化效果更是显著，其潜在的成本利润率有望达到108%。 这种持续的模型优化，意味着企业在应用层面将能够享受更低的使用成本和更高的应用表现，尤其适合在2B和2C市场中拥有用户、数据和场景优势的企业。 要理解DeepSeek的此次技术开源，我们需要把目光放在其早期发布的V3/R1模型开源上。它为全球用户提供了模型权重的下载、部署和推理选项，同时配备详细的技术报告，为技术团队实现复现提供了便捷。此次DeepSeek的Infra优化代码开源，基本上为之前的理论知识提供了实际的代码实现，进一步降低了技术复现的难度。 作为一个完备的软件体系，DeepSeek的核心代码基于CUDA环境，这在很大程度上提升了运算的效率。DeepSeek早期主要依赖于Nvidia系列显卡进行模型训练，因此最近优化代码的发布也集中在CUDA环境下，例如FlashMLA、DeepEP和DeepGEMM等算法的推荐配置主要针对Nvidia Hopper GPU和CUDA12.3或以上版本。但值得注意的是，DeepSeek并不局限于此，它的优化策略同样具有向国产GPU迁移的潜力。随着如摩尔线程、海光和天数GPU等国产芯片厂商的逐步跟进，DeepSeek的优化算法也将逐步适配这些硬件，真正实现软硬件的适配共赢。 综合来看，当前国内外的AI模型大厂正迅速向不同发展路径分化。海外企业，如xAI和OpenAI等，继续依赖于强大算力进行边界的突破。xAI曾将GPU集群从10万扩大到20万，训练出了新的Grok-3模型，其表现超过了o3-mini，部分指标在性能上较R1有了大约20%的提升。同时，OpenAI也发布了其最大的预训练模型GPT-4.5，表现接近DeepSeek-V3。 而在国内，DeepSeek则在软硬件的效率优化上走在了前列。值得一提的是，DeepSeek的开源让理论上的成本利润率达到545%，并且其优化方法具备高度的可复用性。未来，DeepSeek将持续关注软硬件与算法的深度优化。 在产业链的构建方面，DeepSeek的持续开源为相关应用上的规模优化铺平了道路。未来，模型能力可能会成为类似“水电”一般的基础资源，这使得能够高效整合与利用这些资源的企业将具备显著优势。根据当前趋势，未来的行业赢家将是那些在2C和2B应用中拥有用户群、数据积累和应用场景优势的公司。同时，涉及数据中台的公司也将从中受益。 当然，行业仍然面临挑战。宏观经济波动可能影响到技术投资的节奏，而AI技术及大模型的进展若低于预期，也将对市场的落地情形产生消极影响。因此，无论是企业还是投资者，都需保持关注，紧密追踪AI领域的变化与进展。总的来说，DeepSeek通过这次开源计划，有力推动了AI应用的进步，为行业的发展注入了新的活力。