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　　说的是DeepSeek R2。就在近期，关于它的最新爆料几乎炸穿了整个科技圈：总参数量飙到1.2万亿，整整比R1翻了一倍，而且训练全程完全没有用NVIDIA显卡，靠的全是华为的昇腾910B。

　　这事儿真的不只是模型换了芯片这么简单，它可能意味着，中国AI生态，真的要走出自己的那条“去N化”路线了。

　　先说参数，这次R2选择了混合专家模型（MoE）架构，加上更智能的门控机制，能在处理大负载任务时，实现更细粒度的专家调度——不是胡堆参数，而是让每一次推理都更“聪明地用力”。哪怕参数量翻倍，单位推理成本依然暴降，这背后，是算力调度的质变。

　　具体降了多少？对标一下GPT-4了：据称，DeepSeek R2在推理环节的单位成本，相比GPT-4便宜了97.4%！这是什么概念？R2处理100万个字符输入只要0.07美元，输出也就0.27美元。直接把AI从“天价神器”打成“平价工具”。

　　更炸裂的是，整个训练过程压根没碰NVIDIA的GPU。所有的核心算力，全交给了华为昇腾910B。这枚国产AI芯片的计算能力在FP16精度下能跑到512 PetaFLOPS，芯片利用率高达82%，整体表现达到了A100集群的91%。这已经不是“能不能用”的问题了，而是国产芯片是否能真正“顶上去”的答案，已经初步揭晓。

　　要知道，这可不是小打小闹的实验室试验，而是实打实的工程级训练部署。如果后续R2真的上线，意味着中美在AI训练体系上，可能第一次形成了“硬件体系并行发展”的局面。

　　放在当下中美科技摩擦的大背景里，这个节点就更微妙了。NVIDIA的高端芯片出口已经受到新一轮限制，美国AI厂商依赖芯片的那种“护城河”正被削薄。DeepSeek R2这种“芯片自主+成本打折”的新路线，会不会成为中国AI真正意义上的“突围样本”？我觉得，有这个可能。

　　当然，现在的一切仍是爆料阶段，还需要看DeepSeek R2真正面世后的表现。但有一点可以肯定：它的技术选型和国产化程度，正在传递一种非常明确的信号——中国不打算在AI底层算力上再等美国开绿灯了。

　　说回最开始那个问题：为什么DeepSeek R2能让NVIDIA再次“颤一颤”？因为它不仅从成本上正面压制了OpenAI的产品，还在算力上提供了一个去N化的替代路径。而这，可能才是AI格局变动的真正开始。

　　你怎么看？你觉得华为的芯片，真的能撑得起中国AI的大模型吗？欢迎评论区聊聊，我们一起拆这场大模型风暴背后的国产力量。

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