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6億用戶背后的AI大模型：算力如何撐起“中國版ChatGPT”野心？

你或許沒聽說過DeepSeek，但它可能是當下最“叛逆”的AI大模型。2025年1月，這家國產AI公司推出的開源模型DeepSeek-R1以三十分之一的成本達到國際頂尖模型同等性能。

DeepSeek的崛起看似是一個“花小錢辦大事”的奇跡。2024年6月，其首個開源模型發布時僅吸引50萬開發者試用，但憑借“1元/百萬tokens”的極致定價策略，到2024年底用戶量已突破千萬——這意味著半年內實現了20倍增長。揭開表層的光環，算力的消耗仍是繞不開的難題。

不過當所有人驚嘆于“中國版ChatGPT”的野心時，一場圍繞算力的隱形戰爭正在上演——一邊是用戶增長的狂歡，一邊是算力成本的重壓；一邊是技術普惠的愿景，一邊是資源浪費的爭議。

這場戰爭，或許將決定中國AI的未來。

用戶暴漲背后，算力成本的“冰山”

數據顯示，AI大模型的訓練階段消耗的算力占比超50%，而企業每年30%的支出被算力成本占據。

以某國產大模型為例，若不加以優化，單單一輪訓練，就需消耗，上萬張GPU卡；在推理階段處理一張醫療影像切片時，需計算上千萬token，顯存需求，更是高達GB級——此情況還未將因算力等待、任務潮汐而引發的資源浪費計算在內。

若僅靠堆置硬件來滿足需求，這樣成本將會高得很，從而使AI淪落為“奢侈品”。

更殘酷的現實是，算力利用率不足40%，許多企業，紛紛斥巨資采購的顯卡，到如今仍未拆封。智算中心建成之后，由于需求錯配，從而被閑置。

2024年，字節跳動囤積23萬片英偉達芯片，卻遭遇市場轉冷的窘境；云軸科技坦言，部分算力資源，就像“柴油機過剩”那樣空轉的硬件，成為了沉默的成本黑洞。

場景落地：算力的“隱形戰場”

算力的價值，最終要靠場景來兌現。在金融領域，某銀行引入大模型進行風控，需實時地分析數億條交易數據，并且在并發請求峰值時，每秒消耗的算力，相當于同時渲染百部4K電影；在醫療領域，瑞金醫院的病理大模型RuiPath在處理百萬張切片時，依賴華為的分布式存儲和智能調度技術，才把預處理時間從“月級”壓縮到了“天級”。

智能制造的場景變得更復雜且多樣了。某汽車工廠用到的工業大模型，得同時操控機械臂、質檢系統以及供應鏈預測功能。它的算力需求一會兒高一會兒低，就跟潮水漲落似的。在高峰的時候，單條生產線的算力消耗差不多就等于一座小型智算中心；可到了低谷的時候，那些昂貴的GPU就只能閑著，白白空轉。這種起起落落的情況，讓企業不得不在效率和成本之間找到很微妙的平衡。

爭議焦點：算力困局如何破冰？

面對資源浪費這一現象，行業正在嘗試兩條路徑：“大力出奇跡”，與之同時，“四兩撥千斤”。前者例如X AI的Grok3模型，其在訓練過程中，消耗20萬張GPU，試圖靠算力的堆砌來逼近通用人工智能；后者像DeepSeek那般，通過對算法予以優化以及依托開源生態，將推理成本壓縮至了極致。

不過真正的轉機，也許在于軟硬協同的領域。

華為的DCS方案，借助數據預處理工具，以及智能化調度引擎，成功地將醫療模型的訓練周期減少了30%。

阿里推出的“元腦企智”平臺則憑借低代碼開發模式，大幅降低了使用門檻，從而讓中小企業也有機會調用多種算力資源。

更為重要的是，在綠色算力方面的嘗試：內蒙古的一家智算中心，運用熱回收技術，使得能耗下降了40%，這一成果充分說明，效率與環保并不一定是彼此沖突的關系。

未來之問：算力競賽的終點是普惠還是壟斷？

中國AI大模型的野心，本質上是一場，關于算力的戰略博弈。當國際巨頭瘋狂地擴建“10萬卡集群”之時國產廠商選擇憑借著性價比與開源生態，去另尋蹊徑。

DeepSeek的開源策略，不僅降低了技術的門檻，更是有力地倒逼行業從“閉門造車”轉變為生態共建——據透露其開源代碼庫吸引了全球數萬名開發者，從而衍生出了超千種垂直應用。

但隱憂仍在。人力資源的馬太效應，或許會讓中小企業在競爭中掉隊；而過度依賴開源，也有可能削弱核心技術的壁壘。

當行業一方面高喊“普惠”另一方面陷入重復建設的怪圈之時，我們不得不思索：AI的未來，到底需要多少算力？當技術飛速發展時，是選擇“用更多的卡去應對一切問題”，還是回歸“用更聰慧的算法來釋放算力”？

或許答案不在那硬件堆砌的實驗室，而是在那些實實在在讓AI扎根于場景的田野之中——畢竟即便再強大的算力，倘若不能轉化為診斷的準確率，提升工廠的良品率，加強金融風控的攔截率，終究也僅僅只是一串冰冷的數字而已。

中國AI大模型的崛起，本質上是一場算力效率的革命。

當全球陷入“堆卡競賽”之時國產廠商憑借開源的方式，以及協同且場景化的創新，撕開了一條有著差異化的路徑。

但這場革命，遠未勝利：若不能破解，資源浪費的痼疾，算力或將成為AI普惠的，最大絆腳石。

未來的真正挑戰，或許不是“擁有多少算力”，而是“如何讓每一焦耳的能量都轉化為真實的價值”。

對此你的答案是什么？

參考資料：

《DeepSeek-R1日活突破3000萬：開源模型如何引領AI應用端革命？》-金融界-騰訊網-2025-02-17
《2025 中國 AI 算力白皮書》-中國電子學會-2025-03
《全球人工智能支出指南》-國際數據公司（IDC）-2025-01