沙利文高管：DeepSeek引领国产算力崛起，智算中心利用率逐步回升

随着国产大模型DeepSeek-R1的横空出世，以其较少的算力和不到行业十分之一的成本训练出卓越的表现，市场对传统“通过堆算力进行模型训练”的逻辑产生了深刻反思。在DeepSeek推出后，英伟达等算力巨头的市场份额一度遭遇震荡，股价出现暴跌。然而，从整体来看，DeepSeek的出现并未显著降低中国市场对高端算力芯片的需求，反而通过其高效推理和低成本训练的优势，推动了算力需求的结构性增长。这一点从英伟达等算力巨头股价的修复趋势中可见一斑。

得益于算法、框架和硬件的创新协同优化，DeepSeek-R1能够以较少的算力实现高性能表现，显著提升了算力效率。尽管DeepSeek通过技术优化减少了单一模型训练的算力需求，但由于用户量的快速增长和应用场景的不断拓展，整体算力需求仍在持续上升。这一现象可以用“杰文斯悖论”来解释：技术进步虽然提升了资源使用效率，但随之而来的需求增长反而可能导致总资源消耗量的增加。

DeepSeek的开源策略有效缓解了高端算力芯片短缺带来的压力，通过降低训练成本和提升推理效率，推动了国产芯片在市场中的快速渗透，尤其是在训练与推理场景下，国产芯片逐步取代了进口高端产品。在企业私有化部署和边缘计算需求日益增长的背景下，DeepSeek提供的低成本解决方案帮助企业降低了对高端算力的依赖，同时提升了国产芯片的替代率，进一步推动了国产技术在核心应用领域的普及。

然而，尽管DeepSeek的技术进步在一定程度上降低了对传统高性能芯片的需求，英伟达的高性能算力依然是市场中不可忽视的重要组成部分。英伟达在高端训练芯片（如H100、A100）的市场占有率虽然出现下降，但由于其在处理大规模深度学习训练和推理方面的强大性能优势，仍然在高端算力领域占据主导地位，尤其在对算力要求极高的行业应用中，英伟达的芯片依然是许多企业和研究机构的首选。

春节后，受DeepSeek推动的低成本、高效推理能力的影响，智算中心的空置率和算卡价格出现了明显变化。DeepSeek的出现不仅促使了推理市场的爆发，也推动了部分之前空置的国产智算中心逐渐恢复使用。尽管如此，智算中心的整体利用率仍然面临不小的挑战，尤其是在一些地方，实际使用率仍然较低。

而智算中心实际使用率不高的原因主要可以归结为以下几个方面。首先，早期对算力需求的预判过于乐观是一个重要因素。由于行业对未来算力需求的快速增长充满预期，导致智算中心在建设阶段规模过大，且建设速度过快，但实际市场需求未能及时跟上，造成了闲置的算力资源。其次，算力技术生态的配套建设存在滞后问题。在智算中心硬件建设的同时，相关的应用软件、管理平台及其他算力技术的生态系统并未同步完善，这导致了硬件资源无法得到有效的匹配和充分利用。很多智算中心在硬件设备方面已经具备了较高的能力，但由于生态的不完善，算力的利用效率依然较低。

未来，随着DeepSeek等国产技术的崛起和应用场景的拓展，未来随着技术的不断完善和应用生态的日益丰富，智算中心的利用率有望逐步提高。同时，随着市场需求的进一步明确和技术生态的逐渐成熟，智算中心在未来的作用和价值也将进一步显现。