DeepSeek改变国产算力命运 算力服务正从“毛坯房”向“拎包入住”转型 | 一线调研

DeepSeek上线以来，国产算力资源的采购意愿显著提升。

3月24日，《每日经济新闻》记者在上海电信“算力超市”看到，数据安全敏感型的企业更倾向于选择专属化部署方案。相比传统IDC（互联网数据中心）服务，云端专属算力服务已支持专线接入DeepSeek大模型，进一步解决本地一体机的成本痛点。结合智云网络，政务、教育、医疗等行业企业也可选择边缘云计算方案，保证数据安全。

当算力资源的灵活调度成为新趋势，国产算力芯片的全面普及还面临哪些挑战？记者走访中国电信临港智算谷了解到，AI算力需要消耗大量电力，为降低运营成本，路径包括引入光伏发电、购买绿电、探索虚拟电厂，算力中心会向客户提供柴发、储能、光伏等虚拟机组资源，优化能源利用和成本控制。

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但不可否认的是，这场由技术驱动、政策支持、市场需求共同推动的算力革命，正在悄悄改变国产算力的命运，芯片厂商迎来了从技术适配迈向商业落地的关键阶段。

国产芯片厂商抢滩DeepSeek适配

“刚刚周末退出来两台设备，如果客户想要，可以马上续上。”3月24日，星期一，在中国电信上海分公司的天翼云能力运营中心，不时有企业咨询不同芯片算力卡的服务费用。

放下电话，解决方案中心经理宋蒙向记者表示，在满足性能要求的基础上如何降低成本是客户最大的诉求。今年DeepSeek大模型的问世，不仅加剧了AI算法领域的开源竞争，也推动了国产芯片的适配进程，可以说今年是国产算力发展的机遇期。

自2022年起，从A100、H100到“降级版”A800、H800，美国限制高端AI芯片对华出口背后的底层逻辑是基于AI训练“大力出奇迹”的认知，即认为更大的AI模型、更多算力资源就意味着更智能的AI。然而，这一认知似乎正在被新的算法范式打破。

今年1月，DeepSeek通过Transformer架构优化、混合精度训练、计算并行优化以及分布式存储管理等技术创新，大幅降低AI训练和推理的计算需求。小而美且开源的DeepSeek，不仅让全球反思“堆卡烧钱”的OpenAI路线是否走偏，也为国产算力芯片和云服务商打开通往AGI（通用人工智能）的另一扇窗。

在宋蒙看来，中国AI应用落地受限于两大瓶颈。首先，英伟达构建的CUDA生态护城河，让AI大模型向国产算力芯片的迁移变得困难；其次，在国产大模型百花齐放、国产芯片厂商不断涌现的背景下，多对多的算法和算力适配更是困难重重。

“但DeepSeek很好地解决了第二个问题。”宋蒙告诉记者，它让原本发散的模型侧有了一次收敛，现在华为、沐曦、天数、壁仞、寒武纪、昆仑芯等在内的算力芯片厂商，都与DeepSeek完成了模型适配，“将算子调优，有的可以跑671B满血版，有的能跑蒸馏版，或多或少都能跑起来了”。

此外，三大运营商全面接入DeepSeek后，其GPU利用率及IDC上架率也有所提升。电信天翼云自主研发的“息壤”智算平台，也在今年2月完成了国产算力芯片与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化。

实探算力超市：本地化部署需求激增

3月24日，《每日经济新闻》记者走进上海电信“算力超市”，运维人员正在电脑前监控着算力调度的实时数据。宋蒙介绍，DeepSeek改变了国产算力的命运，企业本地化部署需求进一步跃升。

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谈及DeepSeek带来的业务变化，3月25日，中国电信董事长兼首席执行官柯瑞文在2024年度业绩说明会上表示，息壤DeepSeek一体机推出后签约额已达6亿元，从内部资源使用来看，自有算力售卖率已超过90%，相比DeepSeek上线前翻倍。

此外，中国电信天翼云官网访问量也在两周内增加了5.7万人次，为DeepSeek上线前的16至17倍。与此同时，模型服务和token调用量都呈现出了指数级的增长。

火爆的需求背后是企业对部署方式的多样化选择。宋蒙告诉记者，企业使用DeepSeek目前有四种模式，最先是公有云SaaS（软件即服务）部署，这种方式便捷、价低但数据存储在云端，使用API（应用程序编程接口）接口的应用级对接，也存在一定的隐私和安全风险。

为了避免数据泄露，一些企业开始采取本地化部署。“他们会在自己的机房单独购买GPU服务器，将开源大模型DeepSeek装在服务器上，连到企业自己的内网就可以使用了。这种方式保证了数据安全，但最大的问题就是太贵了。”宋蒙坦言。

记者也在走访中发现，金融类企业通常会采用自建机房的方式进行算力的本地化部署，但需要一次性支付百万元的三年结算价及后期一定比例的维保费用，才能以租赁的形式长期使用机柜服务，这对于只想短期部署或是对价格敏感的企业而言，无疑是一个负担。

宋蒙告诉记者，市场之所以如此定价是为了拉平硬件投资回报，避免回款风险。目前，部署一套DeepSeek满血版软硬件的价格非常高昂，订购GPU服务器后，还需要做硬件的集成、机房的改造、专线的部署等。

于是，为满足数据安全、成本节约的需求，“公共算力服务平台”应运而生。上海电信将其形象地称为“算力超市”，企业可以通过产品订购，享受到运营商级的机房环境、独立的硬件资源以及专属的DeepSeek模型。

企业可实现算力服务“拎包入住”

为了进一步降低用户的使用门槛，《每日经济新闻》记者了解到，向市场推出云端专属算力服务，用1%的月租成本撬动同性能算力供应??电信运营商正不断探索降低成本的销售模式。

那么，相比于传统的IDC服务，公共算力服务在商业模式上有怎样的范式创新？

“在模型收费的时代，企业用户一般会向模型厂商自行采购软件，由模型供应商负责安装部署。现在，开源模型本身是免费的，算力超市可以提供安装部署服务。对企业而言，把模型下载下来，安装到服务器上，并能正常跑起来，也是一个技术活。”宋蒙打了一个比方，如果把传统IDC机柜服务看作是一套“毛坯房”，那么算力超市就是“精装修”，热门模型与算力芯片都已打包，企业可以实现“拎包入住”。

而面对中小企业的“临时性算力需求”，更低的成本、更简化的模型需求催生了更为灵活的解决方案。上海电信进一步将一台物理服务器切成了单卡与多卡，以小时计费，企业只要支付3元/卡时的价格，就可以进行AI的开发调测及训练推理，这有效提升了公共算力服务的普惠性。

业界对模型算力的认知也在快速迭代。近日，蚂蚁集团Ling团队发表论文称，实验表明，MoE（混合专家）大模型可在国产芯片上训练出与英伟达H800芯片相当的效果，且训练成本降低20%。

中国正在经历一场低调的算力革命，这无疑点燃了“去英伟达化”的希望。从华为910B撑起千亿参数模型训练，到DeepSeek带动国产芯片厂商完成软硬件协同适配，国产算力正试图通过算法创新与硬件迭代实现弯道超车。

随着国产芯片借势崛起，未来，普惠型“算力超市”又该如何保证优质算力资源上架，降低硬件迭代的采购风险？3月24日，《每日经济新闻》记者进一步走访中国电信临港智算中心园区寻求答案。

实探智算中心：国产GPU测试基本完成

来到园区，一栋栋5层高的数据机楼正在加紧建设。记者看到，1.1期项目已全面投产，两路市电经220KV变电站向智算集群输送稳定电力，并配备一栋柴发机楼应对突发事件的用电需求。

走进临港智算谷，现场物业部经理向记者介绍，1.2期的主体结构已经基本建造完毕，正在进行二次结构及内部装修施工，整个项目一期工程占地119亩，将于12月份正式投入使用。二期项目计划分四批开发，计划2026―2029每年交付两栋机楼。

“随着DeepSeek的火爆出圈，我们针对本地化部署需求推出了标准化、模块化、定制化的算力基础服务。”临港算力项目部项目经理时云松告诉记者，面对算力行业迅速发展和需求多样化趋势，客户对交付周期提出了更高的要求，临港智算谷的建设难点在于如何快速且有效满足客户需求。

目前，已有企业对建设中的数据机楼订购了包楼服务。对此，项目部需要在园区建设上进行超前考量，结合客户对机楼层高以及实际荷载要求，以“两弹一优”的高标准提高供电、散热、制冷、承重等基础设施能力，从而实现快速响应和定制化的基础服务。

行至数据机楼3层，记者跟随时云松步入冷板式液冷核心机房，耳边传来背板风冷设备高速运转的呼呼声，走进液冷DC舱内，体感温度相比机房室温明显下降。时云松告诉记者，国产万卡池使用了3∶7的风冷液冷配比达到供冷最优，使PUE（评价数据中心能源效率的指标）保持在低于1.25的水平。另外，规模化智算机架还规划配备了32台浸没式液冷设备。

时云松称，临港智算中心的国产万卡算力池，使用的算力卡主要集中在华为910B，另有壁仞、沐曦等国产算力卡也已基本完成性能测试，目前应用于国产混训项目中。

图片来源：每经记者 张韵 摄

宋蒙补充道，目前，国产算力厂商不断推出新型GPU芯片，如果能够以更低的成本给客户使用，公司也愿意引入此类产品，但需经过国产GPU创新联合基地的测评，只有性能符合要求、价格为市场所接受的算力资源才会最终上架。

“长久运营好算力超市，要做好质量与服务两件事。”在谈及未来的长期规划时，宋蒙认为，向客户提供高质量的算力服务，不仅体现在拥有琳琅满目的算力产品，还要提供满足客户需求的使用服务，围绕客户的真实使用场景，推出模型调优、AI应用等进阶服务。

宋蒙观察发现，如今越来越多的客户不仅需要算力和模型，更想要能直接上手的AI应用。中国电信正准备上架一系列AI应用，涉及专属智能问答、AI企业法务、智能公文写作等细分领域。