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DeepSeek引爆 AI，國產(chǎn) GPU 集體撐腰

  • 近日，想必諸多用戶都懷揣著這樣的疑惑：我的手機為何頻頻推送關(guān)于 DeepSeek 的資訊？這 DeepSeek 究竟是什么？它又為何能在問世之際，就引發(fā)如此熱烈的關(guān)注與轟動？DeepSeek，全稱杭州深度求索人工智能基礎技術(shù)研究有限公司，其起源于一家中國的對沖基金公司 High-Flyer。2023 年 5 月 High-Flyer 剝離出一個獨立實體，也就是 DeepSeek。這是一家致力于打造高性能、低成本的 AI 模型。它的目標是讓 AI 技術(shù)更加普惠，讓更多人能夠用上強大的 AI 工具。DeepS
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中小AI芯片企業(yè)感謝DeepSeek R1：給了我們機會和訂單

  • 2月8日消息，中國AI企業(yè)深度求索（DeepSeek）最新發(fā)布的推理模型R1撼動了美國主導的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，導致芯片巨頭英偉達（NVIDIA）市值縮水數(shù)千億美元。在行業(yè)龍頭應對沖擊波之際，中小型AI企業(yè)卻將此視為規(guī)模化發(fā)展的戰(zhàn)略機遇。多家AI相關(guān)企業(yè)表示，DeepSeek的崛起對其而言是"重大機遇"而非威脅。AI芯片初創(chuàng)公司Cerebras Systems首席執(zhí)行官安德魯·費爾德曼（Andrew Feldman）指出："開發(fā)者正積極尋求用DeepSeek R1等開源
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英特爾Gaudi 2D AI加速器為DeepSeek Janus Pro模型提供加速

  • 近日，DeepSeek發(fā)布Janus Pro模型，其超強性能和高精度引起業(yè)界關(guān)注。英特爾? Gaudi 2D AI加速器現(xiàn)已針對該模型進行優(yōu)化，這使得AI開發(fā)者能夠以更低成本、更高效率實現(xiàn)復雜任務的部署與優(yōu)化，有效滿足行業(yè)應用對于推理算力的需求，為AI應用的落地和規(guī)?；l(fā)展提供強有力的支持。作為一款創(chuàng)新性的 AIGC模型，DeepSeek Janus模型集成了多模態(tài)理解和生成功能。該模型首次采用統(tǒng)一的Transformer架構(gòu)，突破了傳統(tǒng)AIGC模型依賴多路徑視覺編碼的限制，實現(xiàn)了理解與生成任務的一體化支
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AI基建需求續(xù)成長，DeepSeek崛起凸顯產(chǎn)業(yè)將更注重高成本效益

  • 根據(jù)TrendForce集邦咨詢最新研究，DeepSeek近期連續(xù)發(fā)布DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等AI模型，將促使終端客戶未來更審慎評估投入AI基礎設施的合理性，采用更具效率的軟件運算模型，以降低對GPU等硬件的依賴。CSP則可能擴大采用自家ASIC基礎設施，以降低建置成本。因此，2025年以后產(chǎn)業(yè)對GPU AI芯片或半導體實際需求可能出現(xiàn)變化。 TrendForce集邦咨詢表示，全球AI Server市場自2023年起快速成長，預期2025年占整體Server出貨比
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DeepSeek低成本AI模型促光收發(fā)模塊出貨量年增56.5%

  • DeepSeek模型雖降低AI訓練成本，但AI模型的低成本化可望擴大應用場景，進而增加全球數(shù)據(jù)中心建置量。光收發(fā)模塊作為數(shù)據(jù)中心互連的關(guān)鍵組件，將受惠于高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?。未來AI服務器之間的數(shù)據(jù)傳輸，都需要大量的高速光收發(fā)模塊，這些模塊負責將電信號轉(zhuǎn)換為光信號并通過光纖傳輸，再將接收到的光信號轉(zhuǎn)換回電信號。根據(jù)全球市場研究機構(gòu)TrendForce集邦咨詢統(tǒng)計，2023年400Gbps以上的光收發(fā)模塊全球出貨量為640萬個，2024年約2,040萬個，預估至2025年將超過3,190萬個，年增長率達56.
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國產(chǎn)大模型 DeepSeek-V3 開源：6710 億參數(shù)自研 MoE，性能和 GPT-4o 不分伯仲

  • 12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發(fā)布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網(wǎng) chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數(shù)的專家混合（MoE，使用多個專家網(wǎng)絡將問題空間劃分為同質(zhì)區(qū)域）模型，激活參數(shù) 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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