2025年年初，中国AI大模型初创公司深度求索因发布开源推理大模型DeepSeek-R1而在全世界一鸣惊人，犹如一颗深水炸弹，打破了由OpenAI、Anthropic、谷歌等国外豪门所把持的全球顶级大模型俱乐部的平静。此后的一整年，DeepSeek的每一个动作，都成为全球大模型市场的焦点。

　　不过，对于中国大模型生态圈而言，深度求索的“鲇鱼效应”更体现在其让FP8（8位浮点数）这种低精度格式获得全行业认可，一方面搅动了顶级大模型俱乐部的世界格局，另一方面也力挺了国内AI芯片的发展。

　　“2025年国内AI芯片行业呈政策驱动、需求爆发、国产替代深化的态势，市场规模与国产化率双升。”复盘2025年，刚刚在香港联合交易所通过聆讯的国内GPU厂商天数智芯相关人士对《中国经营报》记者如此表示。

　　需要指出的是，2025年不断更新的国内大模型成为国产AI芯片发展的一股助力，尤其是开源模型。“以DeepSeek为代表的国产大模型的优秀表现加快了AI技术在行业的落地速度和广度，在算力国产化大背景下，国内GPU厂商的市场空间被极大拓展。”2025年12月5日已在科创板正式上市的摩尔线程（688795.SH）方面对记者表示，“2025年国内大模型的发展对国产AI芯片行业来说是强催化剂，影响显著且持续。”

　　天数智芯上述人士也有类似感受：“在生态端，模型厂商与芯片企业联合优化成常态，开源模型降低适配门槛，加速‘芯片—模型—应用’闭环生态形成。”

　　诚然，虽然国内AI芯片企业与国际龙头之间仍有差距，但回望国产AI芯片叙事脉络，2025年一定会是个重要节点，因为这一年国产GPU行业已经迈入商业化与规模化的关键时期。

　　降低算力需求通过软件提升效能

　　芯片，是AI所需算力的硬件基础，而开源模型使得AI的部署和使用成本大大降低。在AI推理方面，国内各类AI芯片百花齐放。

　　据不完全统计，包括华为昇腾、昆仑芯、海光信息、沐曦股份（688802.SH）、摩尔线程、天数智芯等多家AI芯片厂商相继宣布了对DeepSeek模型的快速部署和训练，使得国产AI芯片能够在推理任务中与英伟达GPU竞争，甚至在某些场景中表现更好。

　　“DeepSeek的成功表明，通过模型压缩、稀疏计算、混合精度训练等技术手段降低算力需求，可以在一定程度上弥补硬件性能不足。”摩尔线程方面表示，这为国内芯片提供了软硬件协同设计的新思路，“证明了在硬件性能短期内难以赶超的情况下，通过软件层面的创新仍可提升整体计算效能”。

　　同时，深度求索还触发了下一代AI芯片的“底层代码”——FP8低精度格式，该格式对计算精度要求相对较低，一定程度上降低了对晶体管密度的依赖，意味着不再那么迫切需求世界上最先进的芯片制造工艺。

　　而深度求索在成功训练出世界首个使用FP8精度的开源大模型DeepSeek-V3后，又在DeepSeek-V3.1中使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。

　　摩尔线程方面指出，DeepSeek在混合精度训练方面的成功，展示了低精度计算在AI训练中的潜力，“国内芯片厂商可以借鉴这种模式，优化芯片的计算单元，支持更灵活的精度配置”。

　　根据公开资料整理，截至2025年12月，国内已有包括摩尔线程、燧原科技、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯、砺算科技、海光信息（688041.SH）、寒武纪（688256.SH）、中昊芯英、芯原股份（688521.SH）、昆仑芯等10余家厂商推出支持FP8精度的AI 芯片，其中摩尔线程、燧原科技、沐曦股份、寒武纪处于领先地位，均已实现原生FP8支持并完成与DeepSeek这些主流大模型的适配。

　　专注于推理应用平替4090没问题

　　随着国产FP8标准的推广，国产AI芯片在大模型部署方面正逐步缩小与英伟达的差距。

　　“需求端，基座大模型与行业定制化模型催生高端训推芯片及高性价比推理芯片需求，扩大国产芯片替代空间。技术端，UE8M0 FP8量化这些模型创新倒逼芯片适配，推动硬件架构与算子库升级。”天数智芯方面表示。

　　“2025年，我们一直在加紧对国产AI芯片的配合和小规模测试。这一过程中最直观的感受是，国产AI芯片的迭代速度在不断攀升，无论是适配性、兼容性还是稳定性，都有明显的提升。我们发现，目前很多过去常用的国外通用芯片的型号，已经完全能用国产GPU进行平替。”国内一家音乐大模型初创公司表示。

　　该公司还表示，经过相关测试，在推理上，国产GPU平替英伟达4090是没问题的。同时，在政策支持下，使用国内AI芯片的成本也有一定优势。

　（文章来源：中国经营网）