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做AI大模型的硬件算力基础架构时间也不短了。(掉了不少头发)。
近期把Deepseek三篇近期的论文(V3,R1的report以及DeepSeek LLM Scaling Open-Source Language Models with Longtermism)拜读了一番。
从我的角度说说Deepseek对AI算力硬件架构以及硬件工程师就业机会的想法吧。
讲三点,专业术语较多,可以挑重点看,或者仅供一乐。本文不做为投资建议,一定程度上可作为择业参考。
第一、Deepseek是否利空算力，不利于硬件迭代发展，这行还有没有搞头？
用过Deepseek的人都经常看到的一句话：”服务器繁忙，请稍后再试”。起码Deepseek看起来得再多买点设备了。
在推理端，各个国产GPU/中小公司/已有的数据中心也能相对容易得部署起deepseek，也算是火了一把，枯木逢春。这方面会进一步推动应用落地和生态完善，可以理解为蛋糕更大，感兴趣的也可以去查一下Jevons悖论。
结论：AI硬件相关的行业还是可以无脑进，服务器，头部互联网厂商，国产GPU, 核心交换机，各类高速互联协议的中继扩展芯片、数据中心电源、高速线缆SI，光模块的机会待遇都是增长趋势。
第二、NVIDIA的最前沿路线其他人还要不要搞
（这个问题对于绝大多数朋友圈的硬件同仁，可能技术方案描写本身没多大意义，路飞这里讨论是想来点鸡汤）
还有没有必要在硬件基础设备路线上跟进英伟达吊炸天极致算力的NVL72以及下一代方案？从Deepseek的论文可以看出，其从算法工程技术层面做了FP8 精度训练，模型蒸馏，稀疏MoE，MLA等漂亮的优化，同时也对AI基础设计的硬件架构，GPU/AISC的设计给出来了建议，期待IB和NVLINK大一统，更好的提升MoE的效率。目前大模型的趋势从以前的堆算力，到算力-算法-架构协同。一味的堆scale up算力还有没有价值？
半导体遵循摩尔定律这个是大家的共识，其实生成式AI也有类似的规律，是沿着Scaling Law演进，这种规律的延续不是无形自动发生的，而是有人一直在突破。
引用梁文锋的一段话：“我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。Scaling Law也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。”
针对第二点，我的个人看法如下：
短期局势不明朗情况下国家大基金以及头部设备/AI芯片厂商应布局更大domain的GPU Scale up方案。跟着NVIDIA去走，同时布局国产供应链生态，逐步建立自己的优势，是一个不容易掉队的稳妥方案，从技术角度，Deepseek也是基于MoE模型，多个专家对多个专家时，现有架构Scale up和Scale out域的数据转发通信仍会低效，无脑的给大量的“专家们”开好路搭好桥，让他们能心无旁骛流畅的干好他们的工作，粗暴但有效，（这里的专家不是人，具体可以了解下MoE概念）。
对于客户端来看，是否豪赌，小赌，还是不赌，确实要打一个大大的问号？？？这个蹲一个后续。
第三、关于端侧硬件
（也许是对关注我的硬件同仁们最有用的一点）
出于兴趣，在年前把端侧AI硬件的研报做了总结和技术洞察。
25年必然迎来AI端侧应用大爆发，如智能硬件耳机，眼镜，机器人，智能学习设备/智能家居/常规的手机/电脑等。
稍微复杂的架构如瑞芯微，全志等SOC的解决方案，简单的如乐鑫ESP32连上WIFI，对接上豆包接口，加上语音输入输出就是很智能交互设备，尽情发挥想象。感兴趣的可以去搜相关研报。也许会有很多新的机会。
以上，谢谢！
有人找我要研报，这个网上很多的，比如淘宝搜。我的星球之前传了一些研报，感兴趣的可以去看看。
