在大模型领域的激烈竞争中，DeepSeek-R1的问世意义非凡，其以突出的性价比优势，拉开了大模型性价比竞争的帷幕。Meta、OpenAI等国外头部大模型厂商，面对这一局势，纷纷采取复刻或变相降价策略。例如，OpenAI晚两周发布的o3-mini模型，定价较前代o1-mini降低超6成，比完整版o1模型便宜超9成。国内大模型厂商也迅速做出反应，百度宣布文心一言于4月1日全面免费开放，此前其采用基础版免费、专业版收费模式。
这场看似单纯的价格竞争，背后实则是技术实力与用户市场的深度较量。在此过程中，中国算力市场正经历深刻变革。《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》将中国算力发展的四大变化呈现在大众眼前。
首先是算力效率之变。DeepSeek通过算法优化，大幅降低大模型训练、推理对高端GPU的依赖，提升模算效率，这也是其实现高性价比的关键。DeepSeek-R1训练成本仅557万美元，不足OpenAI同类产品的5%，却能在部分任务中超越GPT-4模型。其“四两拨千斤”的研发模式，注重算法创新、架构优化和资源高效利用，或带动业界对模算效率的追求。同时，DeepSeek采用的MoE（混合专家模型）架构实现了更高成本效益，相比Dense架构优势明显，未来或引发业界对该架构的模仿借鉴。当下，众多企业接入DeepSeek模型，多形态、多参数的模型协同发展，促进了AI技术的扩散。
算力结构也发生了显著变化。国内智能算力规模极速扩张，2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增长74.1%，是近5年来的总量最高峰，增幅远超通用算力。AI相关市场规模快速膨胀，尽管业界对大模型的Scalinglaw（规模法则）存在争议，但它仍是推动AI算力需求增长的主因。DeepSeek算法效率提升，带动更多用户和场景，推动大模型普及与应用落地。然而，单纯堆叠训练算力并非长久之计，多模态模型应用等热潮涌现，激发了AI推理需求。《报告》预测，后续推理算力规模将超训练算力规模，推理服务器占比也将大幅提高，这在浪潮信息的业务中已得到印证。
算力供应方式也日益多元化。供给端形成了数据中心服务商、云服务商、硬件厂商和相关AI创企多点提供AI算力资源的格局。需求端方面，生成式AI推动企业使用智算服务，中国智算服务市场规模预计将持续增长。同时，用于推理的一体机受到市场追捧，“开源+一体机”或成企业AI服务爆款模式，市面上已有60家DeepSeek一体机企业。浪潮信息推出的元脑R1推理服务器，可单机部署运行DeepSeek-R1满血版671B模型，咨询购买的客户数正直线上升。
城市AI排名同样有了新变化。北京、杭州、上海在国内城市AI算力排行榜中位居前三，北京凭借人才、企业和政策优势居首，杭州提出相关发展目标并颁布政策，上海加速推动产业集群建设。此外，广州、成都等城市的AI算力排名也有所提升。在不同行业的AI应用渗透度方面，互联网行业排名第一，AI原生应用覆盖多个场景，金融和制造行业的排名也有所上升。
综上所述，国内算力产业发展蓬勃，但也面临挑战。《报告》提出算力“扩容”和“提效”并行策略，“扩容”旨在加强算力供给能力，“提效”则聚焦于提高算力利用率。未来，大模型产业的发展将为国内算力市场注入新活力。
