國(guó)產(chǎn)大模型企業(yè)DeepSeek“點(diǎn)燃 ”資本市場(chǎng) 。

　　近日，DeepSeek宣布其新一代模型DeepSeek-V3.1采用了UE8M0 FP8 Scale參數(shù)精度 ，并明確指出該精度標(biāo)準(zhǔn)是針對(duì)即將發(fā)布的下一代國(guó)產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)。這一消息迅速在資本市場(chǎng)引發(fā)強(qiáng)烈反應(yīng)，寒武紀(jì)等芯片類上市企業(yè)股價(jià)集體拉升
。

　　不過
，在近兩日舉辦的2025算力大會(huì)上，據(jù)《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者的現(xiàn)場(chǎng)采訪和觀察來看 ，大家在聚焦國(guó)產(chǎn)算力時(shí)
，DeepSeek的FP8精度標(biāo)準(zhǔn)雖被討論，但業(yè)內(nèi)人士的情緒顯然沒有資本市場(chǎng)那么高亢。技術(shù)派更關(guān)注FP8在模型訓(xùn)練、推理及生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化上的實(shí)際價(jià)值與挑戰(zhàn) 。

　　FP8是什么 ，有哪些提升？

　　在AI訓(xùn)練與推理過程中
，為提升計(jì)算效率，數(shù)值精度的降低是一個(gè)常見的技術(shù)路徑
。

　　摩爾線程AI Infra總監(jiān)陳志向《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者稱 ，過去
，大模型訓(xùn)練推理普遍使用FP32（32位浮點(diǎn)數(shù)），隨后逐步過渡到FP16（16位浮點(diǎn)數(shù)）混合精度 ，以減少存儲(chǔ)和通信開銷
，F(xiàn)P8則進(jìn)一步將數(shù)據(jù)寬度壓縮至8位。

　　“FP8最直接的優(yōu)勢(shì)是算力效率翻倍，另一個(gè)好處是降低訓(xùn)練和推理過程中網(wǎng)絡(luò)帶寬的通信量 。”陳志稱 ，比如原本傳輸一個(gè)FP32數(shù)值需4字節(jié)，現(xiàn)在僅需FP8僅需要1字節(jié)
，雖然網(wǎng)絡(luò)物理帶寬本身未必?cái)U(kuò)大，但單位時(shí)間內(nèi)可傳輸信息是增加的 ，同時(shí)也讓存儲(chǔ)要求降低
。這意味著在相同功耗下
，AI芯片可訓(xùn)練更大的模型或縮短訓(xùn)練時(shí)間。

　　不過，F(xiàn)P8也不是萬能的 。

　　在2025算力大會(huì)現(xiàn)場(chǎng) ，另一名不愿具名的國(guó)產(chǎn)芯片廠商從業(yè)人員告訴《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者
，用類似FP8低精度訓(xùn)練推理雖然快，但也容易因數(shù)值范圍太小導(dǎo)致計(jì)算出錯(cuò)
。而且 ，不同計(jì)算對(duì)精度要求不同
，像矩陣乘法這類操作對(duì)精度不敏感，可以用較低的精度（如FP8）計(jì)算；而像累加或某些函數(shù)則需要較高精度。因此 ，業(yè)內(nèi)通常采用“混合精度訓(xùn)練
”
，根據(jù)計(jì)算類型動(dòng)態(tài)選擇不同的精度，兼顧效率與準(zhǔn)確 。

　　Deepseek能否推動(dòng)新標(biāo)準(zhǔn)

　　DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale 的參數(shù)精度 ，被視為國(guó)產(chǎn)AI芯片即將邁入新階段的信號(hào)
。受此刺激，寒武紀(jì)等芯片類上市公司股價(jià)大幅上漲
，但產(chǎn)業(yè)界人士態(tài)度更為審慎。

　　在業(yè)內(nèi)看來，DeepSeek此舉無疑給了國(guó)內(nèi)算力廠商的機(jī)會(huì) ，F(xiàn)P8代表了算力優(yōu)化的正確方向
，大模型訓(xùn)練推理不只是堆砌硬件，但它也并非“靈丹妙藥” ，更需要關(guān)注的是實(shí)際落地效果 。此外DeepSeek的這一動(dòng)作
，后續(xù)是否會(huì)成為大模型訓(xùn)練與推理的新標(biāo)準(zhǔn)。

　　在陳志看來，大模型對(duì)精度的容忍度越來越高 ，從FP32到FP16
，再到FP8，是整個(gè)行業(yè)逐步驗(yàn)證過的路徑
。DeepSeek這次驗(yàn)證了FP8在大規(guī)模模型上的可行性 ，未來在FP8這一標(biāo)準(zhǔn)乃至更高精度上去做研究或者做訓(xùn)練也是一個(gè)很重要的方向。

　　當(dāng)然
，這一趨勢(shì)也意味著，國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)需要同步升級(jí) ，包括芯片 、框架、算力平臺(tái)到應(yīng)用層的閉環(huán)適配 。

　　陳志表示，精度標(biāo)準(zhǔn)一旦變化
，上下游廠商也需要聯(lián)動(dòng)優(yōu)化
。摩爾線程已提前布局FP8研究，既是技術(shù)儲(chǔ)備 ，也是為了在生態(tài)調(diào)整中占據(jù)主動(dòng)。

　　他進(jìn)一步說到
，大模型訓(xùn)練推理的核心瓶頸不僅是算力規(guī)模，還包括能耗
、穩(wěn)定性和集群利用 ，“國(guó)內(nèi)萬卡規(guī)模集群已有部署
，但還要向大智算集群演進(jìn)，解決效率與容錯(cuò)問題 ，確保集群可靠性 。簡(jiǎn)單‘堆卡’并不能完全滿足需求
，提高單卡效率與集群調(diào)度優(yōu)化同樣關(guān)鍵 ”
。