DeepSeek 爆火！終端硬件如何開啟 AI 本地化新征程？

如同2022年底openAI推出ChatGPT全新聊天機器人模型，引發全民對AI應用的狂熱那樣，2025年的春節中國給了全球AI另一個震撼——DeepSeek。在不到一周的時間內，DeepSeek就在各大手機應用榜單中超越ChatGPT，并持續霸榜數日。

能否加速AI接入本地化？

當DeepSeek宣布其開源特性，并以極低的成本實現了與OpenAI GPT-3系列相媲美的性能時，這一壯舉不僅顯著降低了對高端GPU的依賴，還引發了以英偉達為代表的AI行業龍頭企業的股價波動。然而，這一事件也孕育了新的機遇。眾多終端企業敏銳地捕捉到了這一點，紛紛開始將DeepSeek集成到他們的本地終端硬件設備中。

在汽車電子領域，東風、上汽智己、極氪、寶駿等知名品牌率先宣布，將在其汽車座艙系統中引入DeepSeek模型，以提升智能化體驗。在智能手機市場，華為、榮耀、OPPO、vivo、努比亞、魅族等廠商也緊隨其后，宣布將DeepSeek集成到各自的產品中，為用戶提供更強大的AI功能。此外，在處理器領域，AMD和龍芯等芯片制造商同樣選擇將DeepSeek本地化，以增強其產品的競爭力。

這一系列的合作與集成，不僅彰顯了DeepSeek的廣泛適用性和強大吸引力，也為終端企業帶來了新的增長點和創新機遇。

接入DeepSeek需要什么？

要成功接入DeepSeek，各類設備需滿足一系列關鍵的硬件要求，特別是對于移動設備這類高度集成的終端而言，硬件層面的堅實支撐是不可或缺的基石。

在智能手機的硬件構成中，一顆采用先進制程工藝打造的處理器無疑是核心所在。其強大的CPU運算能力是DeepSeek模型流暢運行的先決條件，確保智能助手等功能能夠即時響應并高效處理各類復雜指令。想象一下，當用戶通過語音提出一個深奧的問題時，得益于CPU的卓越性能，智能助手能夠迅速解析數據，并在眨眼間給出精準無誤的回答。此外，搭配LPDDR5X或更高規格的高速內存，不僅為模型的運行提供了廣闊的空間，還極大縮短了數據交換的等待時間，進一步提升了整體響應速度。

在手機芯片內部，集成的NPU（神經網絡處理器）同樣扮演著舉足輕重的角色。諸如高通的Hexagon NPU、聯發科的APU等，它們專為AI運算設計，能夠大幅提升自然語言處理和圖像識別的速度，為用戶帶來更加流暢和智能的使用體驗。與此同時，UFS 4.0等高速閃存芯片的應用，使得模型數據與用戶交互數據能夠得以快速存儲和讀取，從而保障了模型的迅速啟動和數據的實時調用。

在處理器方面，以龍芯處理器為例，借助龍芯自家的3A6000、3C6000等處理器以其強大的基礎運算能力，通過多核架構并行處理海量數據，輕松滿足DeepSeek模型運行的計算需求。此外，太初T100加速卡等產品的加入，與龍芯CPU協同作戰，為DeepSeek模型的訓練和推理提供了額外的算力支持，顯著提升了運行效率。而高性能的DDR內存芯片則為龍芯CPU和加速卡提供了充裕的內存空間，確保了數據的快速讀寫和處理。

而AMD在助力DeepSeek接入則需要其旗艦級AI芯片——AMD Instinct MI300X GPU，憑借超群的并行計算能力和高速顯存帶寬，在DeepSeek-V3模型的AI推理任務中發揮了至關重要的作用，極大地提升了推理效率。同時，AMD ROCm軟件從軟件層面為DeepSeek模型在AMD硬件上的運行提供了全面的優化和適配，實現了硬件資源的高效利用。此外，Infinity Fabric等高速互聯技術的應用，確保了GPU與其他硬件組件之間能夠實現高速的數據傳輸，從而保證了模型運行時數據的快速傳遞，進一步提升了整體系統的性能。

接入后的成本與收益？

終端硬件接入AI大模型已成為行業發展的必然趨勢。針對這一趨勢，硬件廠商面臨的成本與收益考量顯得尤為關鍵。

硬件升級成本方面，為確保終端硬件能夠承載AI大模型的運行，性能升級勢在必行。小型智能設備可能僅需更換高性能芯片，成本相對較低。然而，對于智能手機、平板電腦等多功能設備而言，可能需要全面升級處理器、內存及存儲等硬件，單臺設備升級成本可能高達數百元。在數據中心場景下，接入AI大模型則需采購高性能服務器、GPU集群等硬件設備，投入更為巨大。

算法優化與適配成本同樣不可小覷。AI大模型算法復雜，接入終端硬件時需進行優化調整。企業需自行組建研發團隊或與算法供應商合作，針對不同硬件架構和性能特點進行模型算法調整，這一過程耗時費力，人力物力投入巨大。

再者是數據處理與存儲成本。AI大模型運行依賴大量數據，終端硬件接入后數據處理和存儲需求激增。企業需配備高速數據處理模塊，同時購買大容量硬盤、搭建分布式存儲系統或租用云存儲服務，以應對數據增長帶來的存儲挑戰，成本隨數據量線性增長。

最后，難以忽略的是安全與隱私保護成本。終端硬件接入AI大模型后，安全與隱私問題凸顯。企業需投入資金構建安全防護體系，包括加密技術、訪問控制、入侵檢測等措施，以確保數據安全。

不過，在高成本的同時，終端硬件接入AI大模型的收益同樣頗為顯著。

首先，它極大地提升了用戶體驗與粘性。智能化程度的飛躍，讓終端硬件更加貼合用戶需求。其次，接入AI大模型有助于提高生產效率并降低成本。在工業、物流等領域，自動化生產和智能調度得以實現，如工業機器人操作更精準，物流配送路線更優化，從而減少了次品率，提高了配送效率，進而降低了人力和物料成本，增強了企業的盈利能力。

并且，AI大模型為終端硬件開辟了新的業務領域和盈利點。例如，智能汽車因接入AI大模型而具備了自動駕駛功能，進而推出了軟件訂閱服務；智能穿戴設備則提供了健康監測、個性化運動指導等增值服務，為企業創造了新的收入來源。同時，作為技術實力的象征，AI大模型的接入使產品在市場中更加出眾，吸引了更多消費者，擴大了市場份額。

寫在最后

DeepSeek 接入終端硬件本地，離不開這些半導體硬件技術和產品的有力支持。不同終端硬件根據自身特點和應用場景，選擇合適的硬件組合，為 DeepSeek 的高效運行創造條件，也為用戶帶來更加智能、便捷的 AI 體驗，推動人工智能在終端設備上的廣泛應用和發展。