招商证券2025年2月半导体报告指出，DeepSeek国产大模型的火爆引发了一场国产算力芯片适配热潮。华为昇腾、海光信息、寒武纪、龙芯中科等纷纷宣布支持DeepSeek模型部署，国产大模型与国产算力芯片的生态闭环正在形成。报告认为，低成本开源大模型将显著拉动国内算力芯片出货，国产替代进程有望加速。

2025年1月，中国AI初创公司深度求索发布DeepSeek-R1模型，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能与OpenAI GPT-4相当，训练成本仅557.6万美元（2048块H800 GPU），远低于GPT-4的约10亿美元。DeepSeek技术团队不足140人，凭借自研MLA架构和DeepSeek MOE架构实现高计算效率。1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国区免费APP下载榜，力压ChatGPT。

模型火爆的同时，国产算力芯片厂商迅速响应。2025年2月4日，DeepSeek-R1、V3、V2、Janus-Pro正式上线昇腾社区，支持一键获取、开箱即用。以DeepSeek-V3为例，需配置4台Atlas 800I A2（864G）服务器（昇腾910处理器），经硅基流动和华为云联合攻坚，可获得持平全球高端GPU部署的效果，提供稳定的生产级服务能力。海光信息DCU完成DeepSeek V3和R1模型适配，已上线“光合开发者社区”；南京智算中心与寒武纪、苏宁科技合作上线全国产算力版DeepSeek；龙芯中科3A6000处理器实现本地部署DeepSeek R1 7B模型。国产“大模型+算力芯片”生态从分散走向闭环。

华为昇腾910是当前国内最成熟的AI训练芯片，在DeepSeek部署中展现出对标国际高端GPU的实力。报告指出，经过双方联合攻坚，基于昇腾云服务的DeepSeek推理服务可获得持平全球高端GPU部署模型的效果。这意味着国产芯片在推理场景中已具备替代英伟达A100/H100的能力，且更符合国内安全合规要求。

此前市场对国产AI芯片的疑虑主要集中在软件生态和框架适配，DeepSeek的快速适配证明了华为CANN生态的成熟度和易用性。昇腾社区模型库已收录DeepSeek全系列模型，开发者可快速部署推理服务。海光DCU基于ROCm生态，同样完成适配并上线；寒武纪则通过南京智算中心提供全国产化推理服务。国内三大算力芯片厂商同步适配同一款大模型，在国内AI发展史上尚属首次，标志着国产AI基础设施从“可用”向“好用”迈进。

DeepSeek的训练成本仅为557万美元，引发市场对“算力需求是否会下降”的讨论。招商证券报告从两个层面解读：第一，低成本训练将大幅降低大模型创业门槛，吸引更多中小企业和科研机构进入AI领域，总训练算力需求可能因参与者增多而扩张；第二，推理成本下降将加速AI应用落地，端侧和云端推理算力需求将快速增长。

国内算力芯片公司业绩已体现需求韧性。海光信息2024年归母净利润中值19.1亿元（同比+51%），CPU市场份额提升，DCU产品快速迭代。寒武纪24Q4营收9.5亿元（同比+69%），实现单季扭亏。龙芯中科24H2营收重回增长，3A6000新品性价比优势显现。报告建议关注国产自主算力大芯片厂商海光信息、寒武纪、龙芯中科，以及受益于AI服务器需求提升的澜起科技、聚辰股份等。DeepSeek的成功将加速国内大模型从“跟随”向“自主”转型，国产算力芯片的市场空间将进一步打开。

DeepSeek模型的高效架构使其可在较低算力条件下运行，端侧部署成为可能。搭载龙芯3A6000的诚迈信创电脑和望龙电脑已实现本地部署DeepSeek，未来PC、手机、汽车等终端设备集成大模型将成为标配，带动端侧AI芯片（SoC、NPU）需求增长。同时，云端训练市场并未收缩——DeepSeek的MLA架构和MOE架构本身需要专用硬件加速，国产芯片在训练端的适配优化将持续推进。

在出口管制持续收紧的背景下（美国已考虑限制H20芯片对华出口），国产算力芯片的自主可控需求前所未有地迫切。招商证券将算力产业链列为投资主线之首，建议关注海光信息、寒武纪、龙芯中科等国产大芯片厂商，以及恒玄科技、瑞芯微等端侧AI SoC公司。DeepSeek引发的国产适配热潮，不仅是技术事件，更是国内AI产业链从“被动替代”到“主动选择”的转折点。

表：国产算力芯片适配DeepSeek进展

芯片厂商	适配模型	部署方式	进展
华为昇腾	DeepSeek-R1/V3/V2	昇腾社区一键获取	已上线，效果持平高端GPU
海光DCU	DeepSeek-V3/R1	光合开发者社区	已完成适配并上线
寒武纪	DeepSeek	南京智算中心	全国产算力版已上线
龙芯中科	DeepSeek R1 7B	本地部署	3A6000实机运行