算力卡需求持续增加，此前被市场冷落的H20芯片成为热门选择；客户对大模型服务的尝试意愿显著增强，智算中心的空置率正在逐步下降；算力租赁价格也呈现上涨趋势，运营商正积极推广搭载华为昇腾芯片的Deepseek大模型一体机。

　　随着DeepSeek大模型的广泛适配和接入，算力硬件及租赁市场迎来了显著翻转，需求迅速增长。多位业内人士指出，DeepSeek降低了全社会数智化的门槛和成本，基于各种应用场景的算力需求有望迎来爆发式增长，这种端侧AI的增长又进一步推动了云侧AI的发展，形成了云、端AI算力均快速增长的局面。

　　算力全链条涨价趋势明显

　　在DeepSeek被各行各业争相接入后，算力市场正经历显著变化。

　　“算力市场火爆异常，我们全力推广搭载华为昇腾芯片的DeepSeek大模型一体机，并大力推销算力服务。”某运营商人士介绍，开工以来，DeepSeek大模型激发了客户对算力服务的浓厚兴趣，现在运营商的业务已全面融合了语言大模型技术和服务。

　　事实上，从硬件到算力租赁市场，再到算力需求结构，都在DeepSeek的影响下展现出新气象。

　　“算力卡需求开始攀升，之前不受欢迎、闲置的H20芯片（英伟达专供中国市场的产品）已陆续售出，英伟达4090芯片（显卡）的需求也有所增加。”优刻得相关负责人在接受上海证券报记者采访时透露，在算力租赁方面，智算中心的空置情况正在改善，随着闲置资源的减少，算力租赁价格已略有上涨。

　　H20芯片是英伟达2023年底针对中国市场推出的一款人工智能芯片，是目前中国买家能在合法渠道上购买到的用于大模型训练的最先进GPU芯片。然而，由于其性能相对较低，此前被市场视为“鸡肋”，并不受欢迎。

　　“推理、渲染及各类AI场景领域的需求显著增长，像立昂技术这样提供灵活算力的公司受益匪浅。”立昂技术常务副总裁王子璇在接受记者采访时补充道，目前整体算力租赁数量在增长，但不同品牌硬件接到的需求有所不同。此外，在智算中心租赁价格方面，环京、华南等适合进行推理的热算力区域，更能感受到价格的上涨。

　　王子璇介绍，立昂技术的客户群正在发生变化，原本更多集中在电竞、游戏等渲染需求上，现在大的B端客户、G端客户明显增加，来寻求资源的平台级客户也开始增多。立昂技术为客户提供为期3天的免费测试期，让客户充分体验DeepSeek在业务上的转化效果，最近来咨询的客户数量显著增加。

　　DeepSeek还推动了私有云市场和大模型本地化部署的显著增长。

　　“我看到周围的企业家朋友都在更新自己的IT设备，预算明显提升。”泰凌微董事长王维航表示，DeepSeek灵活的模型蒸馏机制降低了对端侧硬件计算资源和存储的要求，完全支持部署在企业本地的服务器或私有云环境中，这对于重视数据保密的企业来说极具吸引力，也有助于提升业务效率。

　　云侧与端侧相互促进

　　“短期内，云侧训练需求有所下降，而端侧推理需求大幅增加；但长期来看，云侧和端侧的需求将相互推动，均有望实现大幅提升。”上述优刻得相关负责人强调。

　　谈及DeepSeek对云计算市场的影响，王维航表示，DeepSeek大模型大幅降低了企业和社会的数字化、智能化门槛，基于各种应用场景的算力需求有望迎来爆发式增长。端侧AI的发展又对云侧产生了促进作用，在这个相互促进的过程中，云计算市场将快速增长。云侧AI芯片和端侧AI芯片都具有巨大的市场潜力。

　　Canalys最新报告显示，2024年全球云支出同比增长20%，从2023年的2677亿美元增至2024年的3213亿美元。AI模型的快速扩展成为这一增长的核心驱动力，加速了云计算的普及。Canalys预测，2025年全球云基础设施服务支出将再增长19%。

　　在快速增长的云计算市场中，推理算力的需求将更为突出。

　　在AI技术的实际应用中，推理的需求规模通常是训练需求的5倍至10倍。随着AI应用场景的不断拓展，推理场景的算力需求将进入快速增长期。IDC认为，推理在未来几年将占据大部分市场，与训练共存；云端推理所占的算力比重将逐步提升，预计到2026年，推理将占62.2%，训练占37.8%。

　　多位业内人士在接受采访时指出，DeepSeek将推动各行各业加速智能化进程，这种“长尾”需求有望打破半导体产业的周期性，带动产业持续增长，为中国半导体产业带来新的发展机遇。

　　“在DeepSeek的推动下，国产算力芯片的价格也有所上涨。”王子璇介绍，目前国产芯片中，华为昇腾价格最高，供不应求；沐曦等公司的算力芯片价格也有所上涨。

　　记者了解到，当前适配DeepSeek蒸馏模型最好的国产GPU芯片是华为昇腾920B。此外，在国资智算中心适配国产GPU芯片后，更多的非国资智算中心也在积极测试、配置海光信息、寒武纪、沐曦、壁仞、燧原科技等国产GPU芯片。

　　“DeepSeek带动的长远、持续需求有望打破半导体产业的周期性，产业的持续增长也将吸引更多的人力和财力资源进入行业。”王维航表示，在端侧AI的机遇下，中国半导体产业有望通过场景驱动的算法优化与定制化架构创新实现突破，但需要在基础研究、开源生态和产业链协同上持续投入。“随着AI的发展，所有的电子产品都值得重新设计，这对半导体产业是巨大的推动力。”

（文章来源：上海证券报）