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　　在AI技术的浪潮中，DeepSeek团队以其突破性的算力优化方案攫取了全球的关注。2025年初，随着OpenAI提速其5000亿美元的「星际之门」计划，Meta投入超过130万GPU建设数据中心，来自中国的DeepSeek却凭借2048张H800 GPU，仅用两个月便训练出了一个与全球顶尖模型比肩的成果，打破了大模型军备竞赛的常规逻辑。此番成就既震撼了万亿市值的英伟达，更引发了整个行业的深思：在追逐AGI的征途上，我们是否过于依赖算力规模而忽视了创新的潜能？

　　与2023年的「大即是好」理念相反，2025年的AI发展将会是一场精打细算的技术炼金。如何有效利用有限的资源以最大化模型效能，如何在特定场景中达到极致的效率，成为了行业研究的关键。DeepSeek正是这一理念的有力实践，开发者们趋向于采用性价比高的开源解决方案，而一旦DeepSeek成为千千万万应用的基础，其对AI产业格局的重塑将难以估量。

　　在本期《智者访谈》中，清华大学计算机系长聘教授翟季冬深入探讨了AI算力的优化之道。翟教授指出，DeepSeek百倍算力提升的背后，展现了系统软件的深度创新。他强调性能优化并非一朝一夕，面对中国算力资源短缺的现状，通过系统软件的创新来提升算力效能，已成为产业突围的核心。而这一过程涉及编程语言、编译器、通信库、编程框架等多个技术维度，亦需构建完整的基础软件体系。

　　值得注意的是，尽管当前AI算力需求持续攀升，但国内许多智算中心却存在着资源闲置的现象。这一供需错配揭示了基础软件体系的短板，但也带来了重要机遇：如何畅通从应用到系统软件再到自主芯片的完整链条，探索适合中国的独特发展道路。这不仅是技术上的创新，更是战略思维的挑战。

　　翟季冬教授反思了算力与算法的关系，指出两者并非矛盾，而是可以共存且互助的发展路径。他分析了AI算力提升的必要与多个实际案例，阐述了在多样化负载下的算力利用效率亟待提升。在“万卡”级集群的应用环境下，如何制定合理的并行策略和优化通信问题，成为技术实现的重中之重。

　　更重要的是，GUP利用效率并无法单独反映系统的优劣，必须从全局角度考虑，包括网络、存储及计算等综合性能。随着新一代系统软件的建构，中国在算力利用率提升及资源整合上，将步入新的纪元。

　　从DeepSeek的成功中，我们应看到未来AI技术广阔的发展空间。翟教授坦言，面对中美硬件差异和技术壁垒，中国要借鉴先进经验，不能完全依赖外部解决方案，而是要在本土化的基础上形成自己的技术优势。虽然专用芯片的研发和市场空间仍待观察，但在探索更多高效的AI算力解决方案上，中国完全有能力迎头赶上。未来数年内，我们期待DeepSeek等创新团队为AI技术的飞跃发展带来更多可能。返回搜狐，查看更多