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当春节的喜庆氛围还未完全消散，科技圈便被一颗重磅炸弹掀起波澜。2025 年春节后首个交易日，A 股市场如同被注入了一剂强心针，算力股强势领涨，而其中最耀眼的明星非 DeepSeek 莫属。它就像一匹横空出世的黑马，以迅雷不及掩耳之势成为推动结构性行情的核心力量，其相关概念股更是涨势如虹，引发了市场的广泛关注和热烈讨论。
在这个信息飞速传播的时代，DeepSeek 的热度迅速蔓延，不仅在金融市场掀起巨浪，还在科技爱好者、行业专家乃至普通大众之间引发了一轮又一轮的热议。人们纷纷惊叹于它的技术突破，好奇它将如何改变未来的科技格局。与此同时，云计算作为支撑 DeepSeek 发展的重要基石，也随之站在了聚光灯下，成为人类关注的焦点。那么，DeepSeek 究竟有着怎样的魔力？它与云计算之间又有着怎样千丝万缕的联系呢？
DeepSeek 的横空出世绝非偶然，它是技术创新与成本控制完美结合的产物。在技术创新方面，DeepSeek 可谓是独树一帜。它创新性地采用了 MoE 架构，这种架构就像是一个精密的分工协作系统，将模型拆分成多个 “专家” 子模型 。在训练时，各个 “专家” 各司其职、分工协作；在推理时，则能根据任务的需求，精准地调用最合适的 “专家”，大幅度的提升了模型的效率和性能。打个比方，这就好比一家工厂，不同的工人擅长不同的工序，在生产的全部过程中，依照产品的需求，安排最擅长的工人来处理相应的环节，来提升生产效率和产品质量。
而多头潜在注意力（MLA）机制的引入，更是 DeepSeek 的一大技术亮点。在处理长文本时，传统的 Transformer 注意力机制就像是一个内存消耗大户，需要缓存完整的 Key - Value（KV）矩阵，这导致内存占用随着上下文长度的增加而急剧上升，严重限制了模型的解决能力和效率。而 MLA 机制则像是一位神奇的 “压缩大师”，通过独特的低秩联合压缩机制，巧妙地将 KV 矩阵压缩为低维潜在向量 。在实际应用中，这种压缩方式使得推理时仅需缓存压缩后的潜在向量，内存占用大幅度减少了 40% ，就像把一个庞大的文件压缩成一个小巧的文件包，不仅降低了对硬件内存的要求，还极大的提升了长文本处理效率，相较于传统架构提升了 3 倍之多。
DeepSeek 还在训练优化方面下足了功夫。它首次在千亿级模型上验证了 FP8 混合精度训练，通过细粒度量化、动态缩放和混合存储等技术，在降低 GPU 内存占用的同时，大幅度降低了训练成本，使得大规模模型训练更加高效和经济。同时，多 Token 预测（MTP）机制通过预测未来多个 Token，实现了并行优化，不仅提高了模型的推理速度，还明显提升了代码生成等任务的效率。
除了技术上的领先，DeepSeek 在成本控制方面同样表现出色，堪称行业典范。在 AI 模型的开发过程中，训练成本一直是一个令人头疼的重要的条件。然而，DeepSeek 却以令人咋舌的低成本优势，打破了人们对高成本训练的固有认知。其 R1 模型的预训练费用仅为 557.6 万美元 ，而 OpenAI 训练 GPT-4o 模型的成本高达上亿美元，相比之下，DeepSeek R1 的预训练费用仅是其不到十分之一 ，这一成本优势简直令人惊叹。不仅如此，DeepSeek R1 的训练仅在 2048 块英伟达 H800 GPU 集群上运行 55 天就能完成 ，H800 GPU 是针对中国市场的低配版 GPU，在这样相对低配置的硬件条件下，DeepSeek 依然能够高效地完成训练，并且取得了卓越的性能表现，这无疑是对其技术实力的有力证明。
在推理 API 定价上，DeepSeek 也极具竞争力，为用户更好的提供了超高的性价比的选择。DeepSeek R1 的 API 服务定价堪称亲民，每百万输入 token 仅收取 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 token 收取 16 元 ，而 OpenAI 最新版 o1 模型的相应收费则分别高达 55 元 / 百万和 438 元 / 百万 。如此巨大的价格差距，让更多的用户能轻松地使用 AI 技术，大幅度的降低了使用门槛，也使得 DeepSeek 在市场之间的竞争中占据了有利地位。
DeepSeek 的成功，不仅是技术和成本优势的胜利，更是其市场影响力的有力证明。在推出后的短时间内，DeepSeek 便展现出了惊人的 “吸粉” 能力，用户量呈现出爆发式增长。网站跟踪公司 SimilarWeb 的多个方面数据显示，在短短一周内，DeepSeek 网站的用户数量就超越了已经存在近两年的谷歌 Gemini 聊天 AI 。1 月 31 日，美国的日访问量高达 240 万次，比 Gemini 网站（150 万次）高出 60% 。而在全世界内（基本不包括中国），当天 DeepSeek 的访问量更是达到了 2920 万次，是 Gemini 的三倍多 。1 月 28 日，DeepSeek 的访问量更是达到了创纪录的 4900 万次，比前一周增长了 614% 。
上线 天，DeepSeek 的日活跃用户数就突破了 2000 万，达到了 ChatGPT 日活跃用户的 41.6%，成功超越了豆包的日活跃用户数 1695 万 。在全球 AI 产品日活总榜上，ChatGPT 以 5323 万的日活跃用户数稳居榜首，而 DeepSeek 则以 2215 万的日活跃用户数紧随其后，位列第二 。在苹果应用商店，截至 1 月 31 日，DeepSeek 已霸占了 157 个国家 / 地区的第一名位置，其中甚至包括美国这一重要市场 。1 月 26 日，DeepSeek 同时登顶苹果 App Store 和谷歌 Play Store 全球下载榜首，上线 天内，累计下载量突破 1600 万次，在覆盖的 140 个市场中持续保持领头羊 。印度成为了这款应用新用户增长的最大 “引擎”，其下载量占据了所有平台下载总量的 15.6% 。
DeepSeek 的爆火，让全球的 AI 巨头们感受到了前所未有的压力，也引发了全球 AI 行业的新一轮 “军备竞赛”。当地时间 2 月 5 日，谷歌旗下 AI 大模型 Gemini 系列全面上新，包括正式版 Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite 以及新一代旗舰大模型 Gemini 2.0 Pro 实验版，并在 Gemini App 中推出了其推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking 实验版，这无疑是对近期走红的推理模型 DeepSeek-R1 和 OpenAI 旗下模型 o3-mini 的有力回应 。同样是在 2 月 5 日，谷歌 Gemini 模型上新的几小时后，OpenAI 宣布 ChatGPT Search 向所有人开放，无需注册，这一举措无疑给谷歌带来了巨大的冲击 。2 月 7 日，OpenAI 公司在 X 平台发布推文，宣布面向免费和付费用户更新 o3-mini 的思维链，并为付费用户更新 o3-mini-high 的思维链，更透明、更详细地展示模型的 “推理” 步骤以及得出答案的方式 。
此外，OpenAI、软银和甲骨文的合资企业 “星际之门” 也在积极布局，接近在美国得州为更多数据中心园区选定地点，并着眼于其他十几个州的更多项目 。OpenAI 首席全球事务官 Chris Lehane 在电话会议上表示：“随着有关 DeepSeek 的消息传出，这表明这是一场非常真实的竞争，而利害关系再大不过了。” 而在国内，华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等主流云平台也纷纷宣布上线 DeepSeek 旗下的 R1 大模型，逐步推动了 DeepSeek 的影响力和应用范围。
DeepSeek 模型的训练堪称一场数据与算力的超级马拉松，是一项极其复杂且耗费资源的工程。以其推出的高性能模型为例，在训练过程中，需要处理海量的数据，从网络上的文本、图像到各类专业领域的知识数据，应有尽有。这一些数据的清洗、标注以及模型训练中的参数计算，都需要强大的算力支持，其运算量之大超乎想象。为满足这种需求，DeepSeek 对大规模的云计算集群产生了强烈的依赖。这些集群通常由成千上万台高性能服务器组成，服务器配备顶尖的 GPU 芯片，如英伟达的 A100、H100 等，以并行计算的方式加速模型训练。打个比方，这就好比一场大规模的建筑工程，每一台服务器就像是一个建筑工人，而 GPU 芯片则是他们手中的高效工具，众多工人齐心协力，才能快速高效地完成训练任务。
据估算，训练一个类似 DeepSeek 的大型语言模型，在大多数情况下要持续运行数千个 GPU 小时，这在某种程度上预示着在训练周期内，云计算集群要保持稳定且高强度的运算能力输出。就像一场持续的体育赛事，运动员需要在长时间内保持良好的竞技状态，云计算集群也需要在漫长的训练过程中稳定发挥，任何一点算力的波动都可能会影响到模型训练的效果和进度。这种大规模集群运算需求，无疑为云计算市场带来了巨大的发展机遇，促使云计算服务提供商不断的提高自身的算力水平和服务的品质，以满足 DeepSeek 等 AI 企业的需求。
DeepSeek 在训练时所使用的数据量堪称海量，这一些数据不仅要存储在可靠的存储系统中，还需要在云计算集群的各个节点之间快速传输，以保证训练效率。从数据存储的角度来看，DeepSeek 的训练数据涵盖了多种类型，包括文本、图像、音频等，这一些数据的规模巨大，且对存储的可靠性和安全性要求极高。以 DeepSeek-V3 模型为例，它在 14.8 万亿 token 上进行了预训练 ，如此庞大的数据量，传统的集中式存储方式显然不足以满足需求，必须依靠分布式存储技术。分布式存储就像是一个庞大的仓库网络，将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了存储的可靠性，还能实现数据的快速读取和写入。
而在数据传输方面，DeepSeek 训练过程中，数据需要在不同的服务器之间频繁传输，这对网络传输的速度和稳定能力提出了极高的要求。为实现快速的数据传输，云计算平台需要具备高速的网络带宽和高效的数据传输协议。例如，在数据中心内部，一般会用高速的以太网或 InfiniBand 网络来连接各个服务器节点，以确保数据能够在极短的时间内准确无误地传输。同时，为了保证数据传输的稳定性，还需要采用冗余设计和数据校验技术，防止数据在传输过程中出现丢失或错误。如果把 DeepSeek 的训练过程比作一场接力赛，那么数据传输就是接力棒，只有快速、稳定地传递接力棒，才能保证整个训练过程的顺利进行。
随着 DeepSeek 的爆火，云计算市场迎来了前所未有的发展机遇，众多云服务提供商及相关合作企业成为了这场技术变革的直接受益者。
华为云作为云计算领域的重要参与者，与 DeepSeek 展开了深度合作。拓维信息作为华为云的重要合作伙伴，在鲲鹏、鸿蒙等领域与华为紧密协作，为华为云提供算力支持和行业应用解决方案。在智能计算领域，拓维信息基于华为鲲鹏处理器，打造了一系列高性能服务器，为 DeepSeek 模型的训练和推理提供了强大的算力保障 。而常山北明同样是华为云的战略合作伙伴，在政务、能源等行业的云服务项目中，与华为云携手共进，借助 DeepSeek 的技术优势，为客户提供更加智能化的解决方案。在政务领域，双方合作打造的政务云平台，通过引入 DeepSeek 的 AI 技术，实现了政务流程的自动化和智能化，提高了政府的办公效率和服务质量 。
腾讯云在金融科技领域与科蓝软件合作紧密，共同助力银行数字化转型。科蓝软件通过其 “3A 战略”，即 AI 数据库、AI 机器人、AI 算力中心，与 DeepSeek 的大模型技术深度融合 。科蓝软件与清华大学合作开发的智能数据库（AIDB），为 DeepSeek 模型提供了稳定可靠的数据支持，优化了金融领域的数据处理效率。而基于 DeepSeek 语言模型的银行 AI 助手，已实现 24 小时在线服务，支持语音和图像交互，广泛应用于账户查询、理财咨询等场景，极大地提升了金融服务的效率和智能化水平 。辰安科技则与腾讯云在公共安全领域合作，利用 DeepSeek 的技术，对海量的公共安全数据进行分析和处理，实现了对安全隐患的提前预警和精准防控 。
金山云在数据中心业务方面与美利云有着紧密合作，双方共同构建了高效的数据存储和计算平台。美利云的数据中心为金山云提供了稳定的基础设施支持，而金山云接入 DeepSeek 后，能够为用户提供更高效、安全、快速的算力，进一步提升了其在云计算市场的竞争力 。在数字阅读等领域，平治信息与金山云合作，借助 DeepSeek 的技术，实现了内容的个性化推荐和智能创作，为用户带来了更加优质的阅读体验 。亚康股份则为金山云提供算力基础设施相关服务，保障了金山云在为 DeepSeek 提供服务时的算力稳定 。
除了上述云服务提供商及合作企业，浪潮信息作为 AI 服务器领域的重要企业，为 DeepSeek 模型训练和推理提供了强大的算力硬件支撑。随着 DeepSeek 的爆火，对高性能服务器的需求大增，浪潮信息凭借其先进的技术和丰富的产品线，有望获得更多订单 。在数据传输和网络服务方面，光环新网、网宿科技等企业也发挥着重要作用，它们为云计算平台提供了高速、稳定的网络连接，确保了 DeepSeek 在数据传输过程中的高效性和稳定性 。
展望未来，DeepSeek 在技术创新的道路上正朝着多模态融合和强化学习等前沿领域大步迈进。多模态融合技术将使 DeepSeek 能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，实现更加自然和全面的人机交互。想象一下，在未来的智能客服场景中，DeepSeek 不仅能够理解用户的文字提问，还能通过分析用户的语音语调、面部表情等信息，更准确地把握用户的需求和情绪，提供更加个性化和贴心的服务。而强化学习技术的应用，则能让 DeepSeek 在与环境的交互中不断学习和优化，提升决策能力和问题解决能力，使其在复杂的任务中表现得更加出色。
DeepSeek 的发展有望重塑全球 AI 格局，加速 AI 技术的普及和应用。随着 DeepSeek 技术的不断进步和成本的进一步降低，更多的企业和开发者将能够使用先进的 AI 技术，推动 AI 在各个行业的深度融合。在医疗领域，DeepSeek 可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗效率和准确性；在教育领域，它能够为学生提供个性化的学习方案，实现因材施教；在制造业，DeepSeek 可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。AI 技术将像水电一样，成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从市场趋势来看，云计算作为支撑 AI 发展的重要基础设施，将随着 DeepSeek 等 AI 技术的发展迎来更广阔的发展空间。随着 AI 应用的不断拓展，对云计算的算力、存储和网络等方面的需求将持续增长。未来，云计算服务提供商将不断提升自身的技术水平和服务能力，以满足日益增长的 AI 需求。同时，随着边缘计算技术的发展，端侧 AI 也将成为未来的重要发展方向。端侧 AI 能够在终端设备上实现实时的 AI 计算，减少对网络的依赖，提高数据的安全性和隐私性。DeepSeek 与边缘计算的结合，将为智能终端设备带来更强大的智能交互能力，推动智能家居、智能穿戴设备、智能汽车等领域的快速发展。
DeepSeek 的强势崛起，如同一颗璀璨的新星照亮了 AI 和云计算的发展道路。它以卓越的技术创新和惊人的成本控制能力，在短时间之内成为全球瞩目的焦点，不仅引爆了云计算的市场需求，也为投资者带来了前所未有的机遇。在这个充满变革的时代，AI 和云计算领域的发展日新月异，DeepSeek 的出现只是一个开始。希望读者们能够持续关注这两个领域的动态，积极探索其中的投资机会，在科技浪潮中把握先机，实现自身的财富增长。
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