当下，以数智化为主要特征的新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据成为新生产要素，算力成为新基础设施和基础能源，人工智能成为新生产工具，推动经济社会从“互联网+”“5G+”向“AI+”加速转变，为算网基础设施演进提出新要求。
推动国产算力发展，促进算力资源优化DeepSeek的崛起增强了国内企业自主研发算力芯片的信心。在推理阶段，国产算力芯片性能劣势相对缓解，其较低的售价更具吸引力，基于国产芯片的服务器厂商有望迎来更多需求增长。像百度点亮昆仑芯三代万卡集群，就是在DeepSeek激励下，国产算力在基础设施上的突破。
此外，众多国内芯片企业纷纷加大研发投入，针对DeepSeek等大模型的需求进行芯片优化，逐步缩小与国际先进水平的差距，促进了国产算力产业链的完善与发展。
一方面，DeepSeek使得集群式高算力要求的GPU需求降低，原本可能因大模型训练而受限的算力资源得到了更广泛利用。例如，一些科研机构原本闲置的算力设备，现在可以重新投入到基于DeepSeek的科研项目中。另一方面，天融信发布的DeepSeek安全智算一体机，能将训练任务、推理任务等调度到集群中的算力硬件上，充分发挥硬件效能，提升DeepSeek算力效率。这种资源优化不仅提高了算力利用率，还降低了整体能耗，符合绿色计算的发展趋势。
国产算力的破局密码面对外部技术封锁与内部需求激增的双重挑战，国产云算力与DeepSeek等大模型的协同创新成为破局关键。华为昇腾云服务正积极构建覆盖全国的智能算力网。
通过贵安、乌兰察布、芜湖三大算力中心，不仅能够支撑万亿参数模型训练的平均无中断时长约2.8天，昇腾AI云服务可实现40天无中断，故障恢复时间更是缩短至10分钟以内，同时能将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级，加速大模型的开发。
这种云化服务模式有效破解了传统算力供给的三大痛点：通过弹性调度机制，企业算力成本得以降低30%以上；依托即开即用的资源池化技术，减少了重复投资；借助存算网实现了跨地域资源的高效协同。
值得一提的是，DeepSeek的技术路径已经证明了国产芯片适配的可能性，为国产算力提供了具有可行性的应用方案。
云算力与大模型的协同作用日益凸显。针对企业级AI应用的碎片化问题，华为云推出了全栈能力输出方案，覆盖了从公有云API到本地化部署的全链条需求。其七大模型一键部署工具链的推出，使得典型场景的迁移时间缩短至仅需2周，大大加速了“百模千态”的创新落地。
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