深度數智(DeepSeek)據報將訓練8萬億參數AI模型 料押注採用華為晶片

市場消息指出，中國內地人工智能(AI)初創公司深度數智(DeepSeek)正積極部署採用國產晶片訓練其大型AI模型。據悉，該公司創辦人梁文鋒透露，DeepSeek計劃大規模利用國產晶片，其中與華為的合作進展備受市場關注，華為最快有望於今年第四季或明年首季交付用於模型訓練的晶片。 梁文鋒向投資者表示，DeepSeek目前正訓練一個2萬億參數的模型，已超越其V4旗艦模型的1.4萬億參數規模。公司未來更宏大的目標是訓練一個高達8萬億參數的模型，顯示其在AI模型複雜度上的持續投入。AI模型的參數數量通常被視為衡量其規模和潛在能力的關鍵指標，參數越多，模型在理解和生成複雜內容方面的潛力越大。 他強調，基於華為或其他國產處理器進行模型訓練，是DeepSeek「最大的押注之一」，並表明這項戰略性工作必須取得成功。因此，DeepSeek將優先選用華為晶片來進行其未來模型訓練，這不僅是技術路線的選擇，更是對國產供應鏈的一項重要支持。 據悉，市場預期DeepSeek目前正訓練的2萬億參數模型，很可能便是即將發布的DeepSeek V4.1 Pro。此類超大型模型訓練對算力晶片需求極為龐大。以一個2萬億參數模型為例，其訓練需要50萬至60萬億詞元(Token)的數據量。根據業界估算，若採用輝達(NVIDIA)的H100/H200晶片，約需3萬張；最新的B200晶片則需1.5萬張。而華為方面，其昇騰910C晶片估計需要6萬張，若採用性能更先進的華為昇騰950系列晶片，則所需數量可降至約3萬張，其算力表現與輝達H200晶片大致相當。這反映了國產晶片在高端AI算力領域的追趕勢頭。