发布时间:2026-01-29 阅读量:405 来源: 路透社 发布人: bebop
我爱方案网1月29日消息,据路透社报道,美国众议院中国问题特别委员会发布内部调查信息,指出英伟达部分技术人员可能通过非正式合作方式,为DeepSeek提供关键技术指导,涉及算法架构调优、深度学习框架适配及H800 GPU硬件的极致性能挖掘。这种“软硬协同”的深度优化,被指是DeepSeek-V3实现超低训练成本的核心原因。
该委员会成员穆勒纳尔指出,这种合作关系使得DeepSeek-V3“仅需278.8万H800 GPU小时即可完成全部训练”,这一数字明显低于美国开发者通常所需的时间。
去年,DeepSeek以远低于美国同行的计算能力,开发出高性能模型,震惊了全球市场。这种高效性引发了美国方面的担忧,他们认为中国可能正在绕过美国的出口限制,以实现人工智能领域的技术平等。
2024年以来,全球人工智能竞赛进入白热化阶段。在此背景下,国内AI初创企业深度求索(DeepSeek)凭借其高效、低成本的大模型训练能力迅速崭露头角。尤其在2025年发布的DeepSeek-V3模型,以显著低于行业平均的算力消耗实现接近甚至超越国际主流模型的性能表现,震惊了全球AI界。
资料显示,深度求索(DeepSeek)成立于2023年,总部位于北京,是一家专注于大语言模型研发的中国AI初创企业。尽管成立时间不长,但其团队核心成员多来自国内外顶尖高校及科技公司,在自然语言处理、分布式训练和模型压缩等领域具备深厚积累。
自成立以来,DeepSeek坚持“高效训练、绿色AI”的技术路线,强调在有限算力条件下最大化模型性能。其早期版本DeepSeek-1和DeepSeek-2已在开源社区获得高度评价,而2025年推出的DeepSeek-V3更因其极高的训练效率和推理能力,被业内视为中国大模型“弯道超车”的标志性成果。
值得注意的是,DeepSeek所使用的H800 GPU系英伟达专为中国市场定制的“降规版”芯片,旨在符合美国对华高端AI芯片出口限制。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下,国产LineShine(灵晟)纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500,印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日,Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》,系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系:处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹,我们能察觉到一种质的变化:AI不再只是被展示、被调用的“展品”,而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑,从算力基建到未来接口,行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字,捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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