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开云APP下载DeepSeek 爆火!终端硬件如何开启 AI 本地化新征程?
如同2022年底openAI推出ChatGPT全新聊天机器人模型,引发全民对AI应用的狂热那样,2025年的春节中国给了全球AI另一个震撼——
当DeepSeek宣布其开源特性,并以极低的成本实现了与OpenAI GPT-3系列相媲美的性能时,这一壮举不仅显著降低了对高端GPU的依赖,还引发了以英伟达为代表的AI行业龙头企业的股价波动。然而,这一事件也孕育了新的机遇。众多终端企业敏锐地捕捉到了这一点,纷纷开始将DeepSeek集成到他们的本地终端硬件设备中。
在汽车电子领域,东风、上汽智己、极氪、宝骏等知名品牌率先宣布,将在其汽车座舱系统中引入DeepSeek模型,以提升智能化体验。在智能手机市场,华为、荣耀、OPPO、vivo、努比亚、魅族等厂商也紧随其后,宣布将DeepSeek集成到各自的产品中,为用户提供更强大的AI功能。此外,在处理器领域,AMD龙芯等芯片制造商同样选择将DeepSeek本地化,以增强其产品的竞争力。
这一系列的合作与集成,不仅彰显了DeepSeek的广泛适用性和强大吸引力,也为终端企业带来了新的增长点和创新机遇。
要成功接入DeepSeek,各类设备需满足一系列关键的硬件要求,特别是对于移动设备这类高度集成的终端而言,硬件层面的坚实支撑是不可或缺的基石。
在智能手机的硬件构成中,一颗采用先进制程工艺打造的处理器无疑是核心所在。其强大的CPU运算能力是DeepSeek模型流畅运行的先决条件,确保智能助手等功能能够即时响应并高效处理各类复杂指令。想象一下,当用户通过语音提出一个深奥的问题时,得益于CPU的卓越性能,智能助手能够迅速解析数据,并在眨眼间给出精准无误的回答。此外,搭配LPDDR5X或更高规格的高速内存,不仅为模型的运行提供了广阔的空间,还极大缩短了数据交换的等待时间,进一步提升了整体响应速度。
在手机芯片内部,集成的NPU(神经网络处理器)同样扮演着举足轻重的角色。诸如高通的Hexagon NPU、联发科的APU等,它们专为AI运算设计,能够大幅提升自然语言处理和图像识别的速度,为用户带来更加流畅和智能的使用体验。与此同时,UFS 4.0等高速闪存芯片的应用,使得模型数据与用户交互数据能够得以快速存储和读取,从而保障了模型的迅速启动和数据的实时调用。
在处理器方面,以龙芯处理器为例,借助龙芯自家的3A6000、3C6000等处理器以其强大的基础运算能力,通过多核架构并行处理海量数据,轻松满足DeepSeek模型运行的计算需求。此外,太初T100加速卡等产品的加入,与龙芯CPU协同作战,为DeepSeek模型的训练和推理提供了额外的算力支持,显著提升了运行效率。而高性能的DDR内存芯片则为龙芯CPU和加速卡提供了充裕的内存空间,确保了数据的快速读写和处理。
而AMD在助力DeepSeek接入则需要其旗舰级AI芯片——AMDInstinct MI300X GPU,凭借超群的并行计算能力和高速显存带宽,在DeepSeek-V3模型的AI推理任务中发挥了至关重要的作用,极大地提升了推理效率。同时,AMD ROCm软件从软件层面为DeepSeek模型在AMD硬件上的运行提供了全面的优化和适配,实现了硬件资源的高效利用。此外,Infinity Fabric等高速互联技术的应用,确保了GPU与其他硬件组件之间能够实现高速的数据传输,从而保证了模型运行时数据的快速传递,进一步提升了整体系统的性能。
终端硬件接入AI大模型已成为行业发展的必然趋势。针对这一趋势,硬件厂商面临的成本与收益考量显得尤为关键。
硬件升级成本方面,为确保终端硬件能够承载AI大模型的运行,性能升级势在必行。小型智能设备可能仅需更换高性能芯片,成本相对较低。然而,对于智能手机、平板电脑等多功能设备而言,可能需要全面升级处理器、内存及存储等硬件,单台设备升级成本可能高达数百元。在数据中心场景下,接入AI大模型则需采购高性能服务器、GPU集群等硬件设备,投入更为巨大。
算法优化与适配成本同样不可小觑。AI大模型算法复杂,接入终端硬件时需进行优化调整。企业需自行组建研发团队或与算法供应商合作,针对不同硬件架构和性能特点进行模型算法调整,这一过程耗时费力,人力物力投入巨大。
再者是数据处理与存储成本。AI大模型运行依赖大量数据,终端硬件接入后数据处理和存储需求激增。企业需配备高速数据处理模块,同时购买大容量硬盘、搭建分布式存储系统或租用云存储服务,以应对数据增长带来的存储挑战,成本随数据量线性增长。
最后,难以忽略的是安全与隐私保护成本。终端硬件接入AI大模型后,安全与隐私问题凸显。企业需投入资金构建安全防护体系,包括加密技术、访问控制、入侵检测等措施,以确保数据安全。
首先,它极大地提升了用户体验与粘性。智能化程度的飞跃,让终端硬件更加贴合用户需求。其次,接入AI大模型有助于提高生产效率并降低成本。在工业、物流等领域,自动化生产和智能调度得以实现,如工业机器人操作更精准,物流配送路线更优化,从而减少了次品率,提高了配送效率,进而降低了人力和物料成本,增强了企业的盈利能力。
并且,AI大模型为终端硬件开辟了新的业务领域和盈利点。例如,智能汽车因接入AI大模型而具备了自动驾驶功能,进而推出了软件订阅服务;智能穿戴设备则提供了健康监测、个性化运动指导等增值服务,为企业创造了新的收入来源。同时,作为技术实力的象征,AI大模型的接入使产品在市场中更加出众,吸引了更多消费者,扩大了市场份额。
DeepSeek 接入终端硬件本地,离不开这些半导体硬件技术和产品的有力支持。不同终端硬件根据自身特点和应用场景,选择合适的硬件组合,为 DeepSeek 的高效运行创造条件,也为用户带来更加智能、便捷的 AI 体验,推动人工智能在终端设备上的广泛应用和发展。