最近，中国人工智能实验室DeepSeek在华尔街引起了广泛关注。据称，DeepSeek的人工智能模型在上周的表现让市场为之震动。其核心优势在于能够显著降低开发成本，同时使用英伟达公司（NVIDIA Corporation）的GPU。这一举措让投资者开始重新思考：在人工智能开发领域，是否真的需要投入巨额资金用于硬件采购？
DeepSeek的技术亮点在于其对一种低级编程语言——并行线程执行（Parallel Thread Execution，PTX）的深度应用。与英伟达常用的计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture，CUDA）不同，PTX能够让工程师更深入地控制GPU的基本功能。这种技术的优势在于能够从性能较低的硬件中挖掘出更高的效率，而掌握PTX的工程师相对较少，这也使得DeepSeek的技术更具独特性。
据香港媒体报道，DeepSeek未来可能会更多地依赖国内的中国GPU。这一转变的背后原因在于美国对GPU的出口限制。由于制裁，DeepSeek只能获取有限数量或性能较低的英伟达GPU。然而，其在PTX方面的深厚技术积累，使其有可能通过优化编程，从国内的GPU中获取更高的性能。
中国的半导体制造业一直受到美国制裁的冲击。中芯国际（Semiconductor Manufacturing International Corporation，SMIC）作为中国最大的芯片代工厂，被限制获取荷兰ASML公司的先进芯片制造设备。这些设备是制造最先进芯片的关键，而中芯国际目前只能使用较旧的7纳米工艺技术来生产芯片。
DeepSeek声称其使用的英伟达Hopper H800 GPU采用了5纳米制造工艺，这是2023年行业中最先进的技术。然而，中国的GPU目前可能仍停留在较旧的制造工艺阶段，性能上与英伟达最新的Blackwell GPU存在较大差距。但DeepSeek的技术团队通过对PTX的深入理解和应用，有望弥补这一差距。
总的来说，DeepSeek的技术突破不仅展示了其在人工智能领域的创新能力，也为国内半导体产业的发展提供了新的思路。未来，随着国内GPU技术的不断进步，DeepSeek或许能够进一步降低对进口芯片的依赖，推动中国人工智能产业的自主发展。
