DeepSeek的大火，让英伟达股价暴跌，不过这也是黄仁勋意料之中的事情，他在DeepSeek爆火之前就提到，如果有一家AI公司，可以不使用最先进芯片，就训练出一流水准的AI，英伟达估值就达不到3万亿美元。
DeepSeek出现之后，英伟达的股价和老黄的个人资产，都大幅缩水。证明了老黄的判断。
但这还不是最关键的。
如果说DeepSeek不需要顶尖英伟达芯片，也能训练出一流的大模型，那么英伟达实际上还是绕不过去的，甚至会因为训练成本的降低，导致更多AI企业的出现，英伟达各个级别的AI芯片，也都能继续出货。
真正让老黄好日子结束的，不只是DeepSeek，还有一个关键的因素——华为。
DeepSeek
华为可以平替英伟达？
现在因为DeepSeek的爆火，出现的另一个变量是，DeepSeek可以使用华为的昇腾平台，在成本低了70%的情况下，任务性能损失在5%左右。
目前，华为面向数据中心的高性能AI训练芯片是昇腾910，对标英伟达的A100、H100等产品。
而DeepSeek使用的显卡，只是英伟达更低一级的平台——H800。
这意味着，DeepSeek是可以绕过美国的芯片管制的。
而经过迭代的昇腾910B，接近英伟达A800水平，已实现了从设计到量产的全国产化链条。
华为的芯片与英伟达的芯片，在制程、性能方面，肯定是有差距的，但是在DeepSeek的加持下，性能差距不再是问题。
这意味着，DeepSeek在训练AI大模型方面，可以用华为平台平替英伟达的平台，不用再担心卡脖子，且即便芯片水平相对落后，最终DeepSeek训练出来的大模型，也能抹平差距，实现了全产业的国产化，不用再担心卡脖子。
华为
一加一大于二
反过来看，DeepSeek的技术，对中国芯片领域的发展，起到了极大的推动作用。
目前华为的昇腾910B，与英伟达的A100还存在代差，但这种硬件层面的代差，却通过DeepSeek在软件层面弥补了。
DeepSeek的AI算法，能够提升芯片利用率，降低大模型训练的能耗，缩短推理延迟。
DeepSeek还能结合昇腾芯片的特性，根据任务需求实时调整算力分配。
最终DeepSeek加华为，并进行针对性的优化，让训练周期从数月缩短至数周，成本降低40%以上，而且在等效7nm的工艺下，实现了接近5nm芯片的训练效率。
这也是为什么有人说的DeepSeek是魔法，是来自东方的“神秘力量”。
DeepSeek和英伟达
形成闭环，一起突围
现在芯片领域和人工智能领域是美国集中打压中国的两个领域。
华为被压制多年之后，已经有了明显起色，甚至已经可以支撑中国人工智能企业赶超国际一流水平。
而在DeepSeek起飞之后，还能够“反哺”硬件领域。
比如说，与华为海思芯片设计流程结合，加速国产7nm/5nm芯片设计迭代。
这能使设计周期缩短30%，减少对Synopsys/Cadence工具的依赖。
此外，DeepSeek开源AI模型与华为昇腾平台深度融合，可以提供“算法+芯片”一站式解决方案，这可以吸引开发者从CUDA生态迁移到新的国产平台。
而CUDA就是英伟达的核心中的核心，是老黄顶着巨大营收压力，甚至被推翻的压力打造出来的，也是英伟达在AI时代起飞的根本原因。
现在华为和DeepSeek的配合，不说直接颠覆CUDA生态，起码对开发者来说，有着巨大的吸引力。
而这意味着，未来将形成国产AI技术标准。
这就不只是成本的问题了，还有最最关键的安全问题，在确保安全可控的情况下，技术也处在全球顶尖水平，有望双双打破美国在芯片和人工智能领域的霸权地位
DeepSeek的大火，让英伟达股价暴跌，不过这也是黄仁勋意料之中的事情，他在DeepSeek爆火之前就提到，如果有一家AI公司，可以不使用最先进芯片，就训练出一流水准的AI，英伟达估值就达不到3万亿美元。
DeepSeek出现之后，英伟达的股价和老黄的个人资产，都大幅缩水。证明了老黄的判断。
但这还不是最关键的。
如果说DeepSeek不需要顶尖英伟达芯片，也能训练出一流的大模型，那么英伟达实际上还是绕不过去的，甚至会因为训练成本的降低，导致更多AI企业的出现，英伟达各个级别的AI芯片，也都能继续出货。
真正让老黄好日子结束的，不只是DeepSeek，还有一个关键的因素——华为。
DeepSeek
华为可以平替英伟达？
现在因为DeepSeek的爆火，出现的另一个变量是，DeepSeek可以使用华为的昇腾平台，在成本低了70%的情况下，任务性能损失在5%左右。
目前，华为面向数据中心的高性能AI训练芯片是昇腾910，对标英伟达的A100、H100等产品。
而DeepSeek使用的显卡，只是英伟达更低一级的平台——H800。
这意味着，DeepSeek是可以绕过美国的芯片管制的。
而经过迭代的昇腾910B，接近英伟达A800水平，已实现了从设计到量产的全国产化链条。
华为的芯片与英伟达的芯片，在制程、性能方面，肯定是有差距的，但是在DeepSeek的加持下，性能差距不再是问题。
这意味着，DeepSeek在训练AI大模型方面，可以用华为平台平替英伟达的平台，不用再担心卡脖子，且即便芯片水平相对落后，最终DeepSeek训练出来的大模型，也能抹平差距，实现了全产业的国产化，不用再担心卡脖子。
华为
一加一大于二
反过来看，DeepSeek的技术，对中国芯片领域的发展，起到了极大的推动作用。
目前华为的昇腾910B，与英伟达的A100还存在代差，但这种硬件层面的代差，却通过DeepSeek在软件层面弥补了。
DeepSeek的AI算法，能够提升芯片利用率，降低大模型训练的能耗，缩短推理延迟。
DeepSeek还能结合昇腾芯片的特性，根据任务需求实时调整算力分配。
最终DeepSeek加华为，并进行针对性的优化，让训练周期从数月缩短至数周，成本降低40%以上，而且在等效7nm的工艺下，实现了接近5nm芯片的训练效率。
这也是为什么有人说的DeepSeek是魔法，是来自东方的“神秘力量”。
DeepSeek和英伟达
形成闭环，一起突围
现在芯片领域和人工智能领域是美国集中打压中国的两个领域。
华为被压制多年之后，已经有了明显起色，甚至已经可以支撑中国人工智能企业赶超国际一流水平。
而在DeepSeek起飞之后，还能够“反哺”硬件领域。
比如说，与华为海思芯片设计流程结合，加速国产7nm/5nm芯片设计迭代。
这能使设计周期缩短30%，减少对Synopsys/Cadence工具的依赖。
此外，DeepSeek开源AI模型与华为昇腾平台深度融合，可以提供“算法+芯片”一站式解决方案，这可以吸引开发者从CUDA生态迁移到新的国产平台。
而CUDA就是英伟达的核心中的核心，是老黄顶着巨大营收压力，甚至被推翻的压力打造出来的，也是英伟达在AI时代起飞的根本原因。
现在华为和DeepSeek的配合，不说直接颠覆CUDA生态，起码对开发者来说，有着巨大的吸引力。
而这意味着，未来将形成国产AI技术标准。
这就不只是成本的问题了，还有最最关键的安全问题，在确保安全可控的情况下，技术也处在全球顶尖水平，有望双双打破美国在芯片和人工智能领域的霸权地位