DeepSeek揭了国产AI芯越挫越勇

原创算力百科 J 2025-03-18 06:06 贵州

我们与英伟达的不是在缩小而是在拉大，孙院士拿中国足球举例说的没错，但是他被网爆了，吃瓜群众总是比从业者

我们与英伟达的不是在缩小而是在拉大，孙院士拿中国足球举例说的没错，但是他被网爆了，吃瓜群众总是比从业者更懂AI芯片。

让我们自豪的是我们解决了有没有的问题，实现了高端芯片的0到1突破，从1到N，我们还在努力，需要时间积累也许是5年乃至10年去赶上。

Deepseek之前，国产AI芯片的“替代英伟达”口号频频引发热议，但随着DeepSeek等大模型在英伟达CUDA生态下的持续高歌猛进，国产芯片的短板被暴露无遗。

尤其是在算力性能、生态壁垒及核心技术迭代上，国产AI芯片与英伟达的差距不仅没有缩小，反而因CUDA生态和FP8等新技术的缺失进一步拉大。

告诉大家一个可怕的事实，目前还没有一个世界上领先的大模型，脱离开cuda体系完成0到1的训练，全球没有一个！

从单卡算力到能效比的全面落后

英伟达的A100、H100、B100等芯片凭借先进的制程工艺和架构设计，在算力格式、NVLink、显存带宽等核心指标上遥遥领先。

以H100为例，其FP16稠密算力高达1000TFLOPS，而国产最强AI芯片的FP16算力仅为400TFLOPS，H100是22年发布的。更关键的是，英伟达已支持FP8（8位浮点运算）等新型计算格式，可在保证精度的同时大幅提升算力效率，而国产芯片普遍缺乏对这一技术的支持，导致模型训练和推理效率差距进一步扩大。

国产芯片的能效比问题突出。例如，某国产芯片的单位算力功耗是英伟达H100的3倍以上，大规模集群部署时，电力和散热成本让企业难以承受。这种差距不仅源于芯片设计，更与制程工艺受限（如国产芯片多采用7nm工艺，而英伟达已迭代至3nm）密切相关。

CUDA的“护城河”与国产AI芯片的孤岛困境

英伟达是一个和尚挑水吃，国产AI芯是N个和尚没水吃！

英伟达的CUDA生态是其难以撼动的核心竞争力。全球90%的AI模型基于CUDA开发，其工具链（如cuDNN、TensorRT）和开发者社区形成了完整的闭环生态。

国产芯片虽试图通过兼容CUDA或自研框架突破，但被英伟达警告涉嫌侵犯知识产权而放弃，全球的大的AI芯片都不可以兼容CDUA，因为涉嫌侵犯英伟达知识产权，除了中国某些AI芯片公司。

DeepSeek尝试通过优化PTX指令集提升性能，但本质上仍依赖英伟达的底层架构，未能真正脱离CUDA框架，但是他提供了一种脱离cuda的尝试。这种“半依赖”状态暴露了国产芯片生态建设的乏力——缺乏统一指令集、软件栈碎片化、开发者支持不足等问题依然无解。

更严峻的是，国产芯片在生态适配上的劣势直接影响了市场接受度。企业选择芯片时，优先考虑的是开发效率和迁移成本。若国产芯片无法无缝兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架，即便性能接近，也难以替代英伟达。

国产AI芯面临三种选择，兼容cuda涉嫌侵犯知识产权，不兼容需要独自培养生态，各个国产ai芯片又因为各自专利的问题，导致相互之间也不能兼容，所以国内ai生态又是割裂的，中国AI开发者是全球最苦逼的开发者，国内开发者天天国产AI芯片的坑！

A100-H100-B100-X100英伟达架构是持续迭代的，新一代兼容历史的架构和代码。

反观国产AI芯片，某个AI芯片公司迭代4代芯片了，4代芯片4个架构不兼容，每一代都是不同的首席架构师设计，这样的情况，怎么培养生态？这就是糟践中国开发者，伤了中国开发者的心，这种AI芯片公司就是中国AI芯片界的毒瘤，搞的中国开发者生态鸡犬不宁，伤了开发者的心，最后开发者都不再敢用国产AI芯。

Deepseek彻底揭穿国产芯片的“遮羞布”

DeepSeek作为国产大模型的代表，其技术路径恰恰凸显了国产芯片的尴尬。尽管宣称“自主创新”，但其训练与推理仍高度依赖英伟达GPU和CUDA生态。例如，DeepSeek的底层优化尝试（如PTX指令集调优）本质上是对CUDA生态的妥协，而非突破。这反映了一个残酷现实：国产芯片尚未具备支撑顶尖大模型全流程的能力。