算力霸权崩塌:中国大模型用“土法炼钢”击穿英伟达护城河
16 小时前 / 阅读约5分钟
来源:凤凰网
谁能用“瓦特换比特”,谁就能主宰下一个AI十年。

作者|刘毓坤

编辑|于雷

2023年,中国AI领域杀出一匹黑马——DeepSeek。这家公司以“千卡训练、极致开源”的模式,仅用数千张显卡便训练出性能比肩国际顶尖水平的大模型,直接挑战了OpenAI、Meta等巨头依赖“算力堆砌”的技术路径。其V3版本通过256个“小专家”模块,将单卡算力利用率提升至极限,激活参数占比仅6.3%,较传统方案降低40%显存占用。这种“蚂蚁啃象”的工程创新,让行业意识到:算力霸权时代正在终结。

反观英伟达H20芯片,这款专为中国市场定制的“阉割版”算力产品,在DeepSeek掀起的开源浪潮中显得尤为尴尬。H20虽试图通过降低性能规避出口限制,但其设计逻辑仍停留在“堆砌单卡算力”的旧范式,与DeepSeek倡导的分布式专家并行(EP)架构形成鲜明对比。业内分析指出,H20的通信带宽和内存容量难以支撑MoE(混合专家)模型的高效运行,而后者正是下一代大模型的核心架构。

算力基础设施的范式转移

DeepSeek的成功暴露出传统算力体系的致命弱点:过度依赖硬件性能,忽视系统级优化。其技术白皮书显示,通过动态负载均衡和冷热KV缓存分层技术,模型推理时延降低50%,单卡并发用户数提升3倍。这种“软硬协同”的思路,使得即便使用中低端显卡,也能通过集群优化实现高性能输出。

相比之下,H20芯片的困境在于“两头不靠”——既无法提供A100/H100的原始算力,又缺乏适配新型架构的灵活性。某云计算厂商技术负责人透露:“H20的FP16算力仅为A100的20%,但价格却未显著下降。在MoE模型场景下,其通信瓶颈导致专家并行效率甚至低于国产芯片。”

从大EP到全栈优化

面对DeepSeek引发的算力革命,中国本土厂商迅速响应。以昇腾为代表的国产算力体系,通过大EP(专家并行)方案构建差异化优势:

1.负载均衡技术:采用专家热度预测、动态迁移等算法,解决万卡规模下“旱涝不均”的难题,实现95%以上的集群利用率;

2.PD分离架构:将预填充(Prefill)与解码(Decode)阶段动态隔离,吞吐量提升50%;

3.MLAPO融合算子:通过聚合小算子降低70%计算耗时,逼近硬件峰值算力。

这些技术创新直击H20的软肋。数据显示,昇腾910B在256专家MoE模型上的推理效率较H20高出2.3倍,而单卡成本仅为后者60%。某券商TMT分析师指出:“H20的算力性价比在分布式架构面前已无竞争力,昇腾的生态闭环打法正在改写游戏规则。”

从“造神运动”到实用主义

DeepSeek的开源策略引发连锁反应。金融、医疗、政务等领域企业纷纷基于其模型进行二次开发,“百卡级训练、千卡级推理”成为新常态。深圳某区政府仅用128张昇腾卡便部署了政务大模型,而同等效果的H20方案需消耗3倍硬件资源。

这种转变彻底动摇了传统算力市场的逻辑。英伟达2024年Q1财报显示,H20在中国区出货量环比下降27%,部分客户转向“昇腾+DeepSeek”组合。与此同时,昇腾生态伙伴数量半年内增长400%,覆盖80%的国产大模型项目。

算力越省,需求越旺

杰文斯悖论正在AI领域重现。DeepSeek虽将单模型训练算力需求压缩至1/10,但全民化应用催生出指数级增长的推理需求。数据显示,2024年中国智能算力需求同比激增230%,其中70%来自中小企业的模型微调与部署。

在这场变革中,H20的退场已成定局。其设计理念与开源生态的割裂、与分布式架构的兼容性缺陷,使其难以适应“低门槛、高并发”的新战场。而昇腾凭借全栈优化能力和本土化生态,正成为“中国版MoE时代”的基础设施底座。

当DeepSeek用数千张显卡训练出顶级大模型时,算力竞赛的规则已被彻底改写。这场由开源算法驱动的革命,不仅撕碎了“算力霸权”的神话,更暴露出H20这类过渡性产品的先天不足。未来的胜负手,或许正如昇腾实践所揭示的:谁能用“瓦特换比特”,谁就能主宰下一个AI十年。