当DeepSeek-R1大模型1月20日发布时，没人能想到它会像黑洞般吸走中国云计算厂商的闲置算力。不到一个月，国内主要云厂商的算力库存被“清空”，连运营商都未能幸免。这场算力争夺战的背后，不仅是AI技术的效率革命，更是一场国产芯片与全球供应链的隐秘博弈。

开源大模型的“算力榨取术”DeepSeek-R1的爆火源于其开源属性和极致性价比。从671B参数的满血版到1.5B的蒸馏版，它覆盖了手机、工作站到云端的全场景部署，甚至能将推理成本压低至OpenAI的3%。这种“技术普惠”直接点燃了开发者和企业的热情——火山引擎上线全尺寸模型后，算力资源一夜跑满；青云科技、优刻得等腰部云厂商用户量骤增，股价三连涨停。但这场狂欢的代价是：阿里云、腾讯云等巨头三年内砸下超3800亿元扩建智算中心，相当于过去十年的总投资。

国产算力的“借势突围”美国芯片禁令下，DeepSeek意外成为国产GPU的“试金石”。华为昇腾支撑中国石油完成全栈国产化部署，昆仑芯P800万卡集群适配满血版模型，摩尔线程则借开源代码库完成技术验证。尽管英伟达仍占据九成市场份额，但国产芯片在特定场景的可用性已突破临界点——移动云用昇腾芯片为央国企提供私有化部署，证明“去英伟达化”并非空谈。这种“用市场换技术”的策略，正在改写算力底座的权力结构。

杰文斯悖论的重演：效率提升为何引爆更大需求？DeepSeek的算力效率提升看似应减少资源消耗，实则引发更疯狂的算力饥渴。金融机构用其优化量化交易，小红书接入搜索功能，OPPO搭载端侧模型——当AI推理成本从“奢侈品”降为“日用品”，需求呈指数级爆发。这正应验了19世纪经济学家杰文斯的观察：煤炭利用效率提升反而刺激消费量激增。如今，云计算厂商一边扩建智算中心，一边推出“按token计费”的灵活模式，试图将算力荒转化为持续现金流。

这场革命没有旁观者。当雷军悄悄搭建GPU万卡集群，当百度16亿美元豪赌AI基建，中国科技巨头已集体押注：未来的AI霸权，属于能同时驾驭开源生态与国产算力的玩家。