原创 算力百科 J 2025-03-03 06:00 贵州
算力百科是一个算力和大模型工程专属服务IP。我们是一波IC设计的人员组成的“草台班子”，长期耕耘在国产AI芯片圈，我们自认为，对算力和大模型认知还算可以，我们跟第三方咨询机构最大的区别，就是我们一切以实践出发，站在中立的立场。
感谢各位领导的邀请，也非常荣幸代表算力百科，跟大家交流几个我们技术的观点和看法。
首先介绍一下我们自己，算力百科是一个算力和大模型工程专属服务IP。我们是一波IC设计的人员组成的“草台班子”，长期耕耘在国产AI芯片圈，我们自认为，对算力和大模型认知还算可以，我们跟第三方咨询机构最大的区别，就是我们一切以实践出发，站在中立的立场，表达我们的技术观点，可能会引起一些领导的感官不适，先提前跟大家道个歉，我们仅从技术角度发表观点，IP目前处于孵化阶段。
我主要表达三个观点：
第一个观点：Deepseek 确实让大家重新认识了大模型，并且让从业者感到了民族自豪感，非从业者感观不强。
第二个观点：算力乱象，在座的很多领导决策建设的算力中心可能要掉队，你们心理苦，建议看开点，就当交学费啦。
第三个观点：算力和大模型产业淘汰赛开始，25年26年加速震荡，27年进入相对稳定期，下一个五年计划大发展。
第一个观点：首先，国民认识大模型主要两个契机，一个是22年底GPT朋友圈火了，公众第一次开始知道有大模型这个事，都在喊狼来了。另一个契机是24年底Deepseek朋友圈火了，大家在喊狼真的来了。
我说我的经历，今年从初二开始就跟小伙伴一直在讨论怎么参与到Deepseek浪潮里，DeepSeek是懂咱的，真会找时间发布R1，就是让大家有7天时间充分讨论。
其次，Deepseek 确实在工程化上，进行了大胆创新，并且取得了世界级成果。
为什么他可以创新，而其他大厂不行，这么说吧，大厂都有英伟达现场指导小组，大家使用英伟达显卡都是按照英伟达的官方指导在使用。但是Deepseek因为是小团队创业思维，他们采用不同小组实验的模式，没有遵从指导手册，比如传统大厂都是用cuda上层Api来使用显卡算力，deepseek开创性的使用ptx低层次API来直接驱动显卡，这个策略非常有效，大大提高了显卡的利用率，但是英伟达官方不会这样指导客户使用显卡，因为英伟达希望你显卡利用率低，需要买更多显卡。
如果全球厂商都采用ptx 驱动显卡，一张卡当两张卡用，那需求量就少一倍，这是显卡厂商不愿意看到的，deepseek也挖掘出一些Nv没有公开的指令集方法，也佐证了显卡厂商有意为之。
最后，这是第一次在算力和大模型领域有世界级成果，不是来自西方世界，这个成果来自东方神秘的创新城市杭州，不是北上广深，这更让deepseek蒙上了一层神秘面纱。
大家都习惯了优秀的科技公司来自一线城市，惯性思维也是这么想的，但是deepseek打破了这一常规，让在座的各位领导喜忧参半，一线城市的比较担忧，大领导一直叼咱，为啥咱这里没有出现类似公司，二线城市，特别是新二线城市，大领导一直念叨，看到了希望，咱这个城市是不是也可以出现类似公司。大家的心态在发展变化，特别是城市一把手的心态。
第二个观点：算力乱象，在座的各位管理的城市都建设了不同规模的算力中心，里面有A系列 H系列 RTX系列的N卡，也有各种各样的国产卡，不管选型是什么卡，我想说deepseek短时间给各位领导解套了，至少不会完全空置算力，但是25年甚至26年来看，把大家带入了技术迭代的陷阱，因为deepseek加速了算力中心技术淘汰，2年淘汰一轮卡。
先拿N卡来说，只有Ada和hopper 架构的支持FP8，下一版本FP4，国产卡来说95%，不支持FP8，如果大家认可deepseek给产业带来的机会，那么意味着认同deepseek的技术路线，Fp8和fp4是deepseek走的核心技术路线，但是与在座的各位的智算中心选型不一样，意味着大家建设的绝大多少智算中心不符合deepseek引领的大模型浪潮。
这意味着啥大家能明白不？大家在投资智算中心的时候基本上都有“两案一书”，也许当时是对的，并且上了x委会，但是仅仅过了1~2年“两案一书”过时啦。况且好多投资算力中心回本测算，周期都是按照5年甚至8年核算的，专项债、项目贷、城投、城发等等类似平台公司怎么办？这说明大家血本无归啊，当然如果扶持了算力产业也算是对城市产业的贡献之一，这个学费交的有点多啦，也许让平台公司一蹶不振。
目前，对于算力中心大家基本上有两种心态，规划做了，钱申请了，已经上车了，继续硬着头皮做下去。或者有一批已经蒙了，继续干不行，不干好像也不太行，所以建议大家多向上请示，三思后行，但是整体向好。
第三个观点：deepseek代表的大模型产业肯定是未来核心生产力，在人类社会发展史上，能称之为生产力的不多，畜力是一种，蒸汽机是一种，电力是一种，算力和大模型是一种，成为驱动未来社会的核心要素之一。
我们预测R1和R2的架构变动会相对比较大，R3以后架构趋于稳定，这里有2个技术佐证：
1.通过openinfra的的解读我们发现deepseek已经把hopper架构的潜力挖掘了90%以上的利用率，如果想在进一步提升推理效率，FP4势在必行，预计架构变化依然很大。
2.通过A100和H100，以及H100和B100的架构分析，可以基本发现，H100和B100 架构趋于稳定迭代，说明在目前的半导体材料的现状下，要想持续创新，约束还是比较明显的。
基于以上两个技术佐证和预测，R2和R1变化类似A100和H100,R2和R3变化类似H100和B100的关系。意味着什么呢？
意味着目前大家在智算中心上线的R1，如果R2发布，那么意味着升级的时候怎么办？架构变动过大，升级就不能平滑。
要考虑基础模型升级的平滑性，如果是N卡的hopper或者ada这一代，那么可以平滑升级，也就1~3天内能完成R2到R1的升级。但其他的卡就从R1升级到R2的时间就不一定啦，在座的基本上没有自己升级模型的能力，一边是领导的紧箍咒，一边是厂商的不给力，意味着，当R2发布，领导一声令下要尽快从R1升级到R2，并且快速上线发文宣传，那在座的各位也许会感受到不一样压力和苦楚。
站在技术角度，特别特别理解在座的各位，各位又有多少自主选择的全力呢？！这个就不展开啦。
DeepSeek给国产AI芯片注入了新的活力，让整个产业链重燃激情和战火，这2个月大家都在加班，虽然很累，但是激情澎湃，孜孜不倦。
DeepSeek给大家带来的是民族自豪感，第一次有世界级的成果来自东方的神秘力量，这个力量是他们不知道的。这次爆发的宇宙中心是杭州。
一个产业要想发展，需要有人持续的努力，这种精神是新时代的两弹一星精神，有一批人在默默努力，革命成功指日可待。
还是那个建议：
吃皇粮的就应该扶持产业链，不应该考虑经济回报，建议多多选择国产AI芯片。 市场化的，可以自由根据经济和市场环境需求，选择AI芯片。
we have a dream，如果大家不爱，请不要唱衰国产AI芯！
更多咨询，欢迎加入Deepseek引领的AI时代文艺复兴！
