中国AI算力战争：1元逆袭vs23万芯片困局，谁能笑到最后？

九号线人 2天前阅读数 4 #旅游

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6亿用户背后的AI大模型：算力如何撑起“中国版ChatGPT”野心？

你或许没听说过DeepSeek，但它可能是当下最“叛逆”的AI大模型。2025年1月，这家国产AI公司推出的开源模型DeepSeek-R1以三十分之一的成本达到国际顶尖模型同等性能。

DeepSeek的崛起看似是一个“花小钱办大事”的奇迹。2024年6月，其首个开源模型发布时仅吸引50万开发者试用，但凭借“1元/百万tokens”的极致定价策略，到2024年底用户量已突破千万——这意味着半年内实现了20倍增长。揭开表层的光环，算力的消耗仍是绕不开的难题。

不过当所有人惊叹于“中国版ChatGPT”的野心时，一场围绕算力的隐形战争正在上演——一边是用户增长的狂欢，一边是算力成本的重压；一边是技术普惠的愿景，一边是资源浪费的争议。

这场战争，或许将决定中国AI的未来。

用户暴涨背后，算力成本的“冰山”

数据显示，AI大模型的训练阶段消耗的算力占比超50%，而企业每年30%的支出被算力成本占据。

以某国产大模型为例，若不加以优化，单单一轮训练，就需消耗，上万张GPU卡；在推理阶段处理一张医疗影像切片时，需计算上千万token，显存需求，更是高达GB级——此情况还未将因算力等待、任务潮汐而引发的资源浪费计算在内。

若仅靠堆置硬件来满足需求，这样成本将会高得很，从而使AI沦落为“奢侈品”。

更残酷的现实是，算力利用率不足40%，许多企业，纷纷斥巨资采购的显卡，到如今仍未拆封。智算中心建成之后，由于需求错配，从而被闲置。

2024年，字节跳动囤积23万片英伟达芯片，却遭遇市场转冷的窘境；云轴科技坦言，部分算力资源，就像“柴油机过剩”那样空转的硬件，成为了沉默的成本黑洞。

场景落地：算力的“隐形战场”

算力的价值，最终要靠场景来兑现。在金融领域，某银行引入大模型进行风控，需实时地分析数亿条交易数据，并且在并发请求峰值时，每秒消耗的算力，相当于同时渲染百部4K电影；在医疗领域，瑞金医院的病理大模型RuiPath在处理百万张切片时，依赖华为的分布式存储和智能调度技术，才把预处理时间从“月级”压缩到了“天级”。

智能制造的场景变得更复杂且多样了。某汽车工厂用到的工业大模型，得同时操控机械臂、质检系统以及供应链预测功能。它的算力需求一会儿高一会儿低，就跟潮水涨落似的。在高峰的时候，单条生产线的算力消耗差不多就等于一座小型智算中心；可到了低谷的时候，那些昂贵的GPU就只能闲着，白白空转。这种起起落落的情况，让企业不得不在效率和成本之间找到很微妙的平衡。

争议焦点：算力困局如何破冰？

面对资源浪费这一现象，行业正在尝试两条路径：“大力出奇迹”，与之同时，“四两拨千斤”。前者例如X AI的Grok3模型，其在训练过程中，消耗20万张GPU，试图靠算力的堆砌来逼近通用人工智能；后者像DeepSeek那般，通过对算法予以优化以及依托开源生态，将推理成本压缩至了极致。

不过真正的转机，也许在于软硬协同的领域。