2025年伊始，一款来自中国初创公司“深度求索”的AI大模型DeepSeek横空出世，惊艳全球。DeepSeek厉害之处在于，在中国被外国芯片封锁的背景下，在性能上接近美国顶尖AI模型，但研发成本极低，R1模型的训练成本仅为560万美元，远低于美国科技巨头数亿美元乃至数十亿美元的投入。这一颠覆式创新打破了“更强大的硬件、更高的算力才是推动人工智能发展的关键”的固有规则。

DeepSeek还开源免费让全球开发者自由下载和使用，这不仅加速了AI技术的普及，也削弱了美国在AI技术上的垄断地位。《黑神话：悟空》制作人冯骥总结了DeepSeek做到的六大突破：强大、便宜、开源、免费、联网、本土。

DeepSeek 通过创新性的算法优化，巧妙地突破了这一困境，极大程度降低了对硬件的严苛要求，成功实现了在有限算力条件下的高效稳定运行。

那么，AI硬件接入DeepSeek需要具备什么条件？例如边缘计算服务器

SoC/AI 芯片上一般支持高效推理的专用硬件，例如高通 QCS8550 平台（实测支持 DeepSeek-R1 模型生成速度超 40 Tokens / 秒），或国产昇腾系列（如昇腾 910B）、NVIDIA L40S 等低功耗 GPU/NPU。

内存：根据模型大小调整，例如1.5B 模型的最低内存要求是8GB 内存；70B 模型需 24GB 显存或通过内存优化技术（如 DeepSeek-R1-Zero 实验版本）降低需求。

场景化建议

轻量级任务（如语音交互）：选择 1.5B-7B 模型，配置 8GB 内存 + 中端 GPU（如 RTX 3070）。

复杂推理（如多模态分析）：采用 24GB 显存 GPU（如 A100 40GB）或昇腾 910B，结合分布式推理框架。

极低功耗场景（如可穿戴设备）：依赖专用 AI 芯片（如高通 Hexagon 处理器）及模型量化技术。

另外，接入DeepSeek的边缘计算服务器需要良好的散热系统和电磁屏蔽措施，以确保设备在长时间运行中的稳定性和可靠性

截至目前，已有超过50家信创相关厂商适配DeepSeek，华为昇腾、海光信息、龙芯中科、天数智芯、摩尔线程、中星微、云天励飞等十几家本土AI芯片厂商均宣布在云端或是端侧适配Deepseek模型，移远通信的边缘计算模组 也成功实现了 DeepSeek-R1 蒸馏小模型的稳定运行，以提升智能终端设备的 AI 能力。

通过Deepseek蒸馏和量化出来的端侧模型已经做到了和硬件无关的轻量化，支持从超大规模模型到端侧设备的无缝扩展，解决了一部分端侧场景多层次硬件需求，让终端硬件变成AI硬件。

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