华为手机又挡子弹：国外男子腹部中枪仅受轻伤

如同2022年底openAI推出ChatGPT全新聊天机器人模型，引发全民对AI应用的狂热那样，2025年的春节中国给了全球AI另一个震撼——DeepSeek。在不到一周的时间内，DeepSeek就在各大手机应用榜单中超越ChatGPT，并持续霸榜数日。

能否加速AI接入本地化？

当DeepSeek宣布其开源特性，并以极低的成本实现了与OpenAI GPT-3系列相媲美的性能时，这一壮举不仅显著降低了对高端GPU的依赖，还引发了以英伟达为代表的AI行业龙头企业的股价波动。然而，这一事件也孕育了新的机遇。众多终端企业敏锐地捕捉到了这一点，纷纷开始将DeepSeek集成到他们的本地终端硬件设备中。

在汽车电子领域，东风、上汽智己、极氪、宝骏等知名品牌率先宣布，将在其汽车座舱系统中引入DeepSeek模型，以提升智能化体验。在智能手机市场，华为、荣耀、OPPO、vivo、努比亚、魅族等厂商也紧随其后，宣布将DeepSeek集成到各自的产品中，为用户提供更强大的AI功能。此外，在处理器领域，AMD和龙芯等芯片制造商同样选择将DeepSeek本地化，以增强其产品的竞争力。

这一系列的合作与集成，不仅彰显了DeepSeek的广泛适用性和强大吸引力，也为终端企业带来了新的增长点和创新机遇。

接入DeepSeek需要什么？

要成功接入DeepSeek，各类设备需满足一系列关键的硬件要求，特别是对于移动设备这类高度集成的终端而言，硬件层面的坚实支撑是不可或缺的基石。

在智能手机的硬件构成中，一颗采用先进制程工艺打造的处理器无疑是核心所在。其强大的CPU运算能力是DeepSeek模型流畅运行的先决条件，确保智能助手等功能能够即时响应并高效处理各类复杂指令。想象一下，当用户通过语音提出一个深奥的问题时，得益于CPU的卓越性能，智能助手能够迅速解析数据，并在眨眼间给出精准无误的回答。此外，搭配LPDDR5X或更高规格的高速内存，不仅为模型的运行提供了广阔的空间，还极大缩短了数据交换的等待时间，进一步提升了整体响应速度。

在手机芯片内部，集成的NPU（神经网络处理器）同样扮演着举足轻重的角色。诸如高通的Hexagon NPU、联发科的APU等，它们专为AI运算设计，能够大幅提升自然语言处理和图像识别的速度，为用户带来更加流畅和智能的使用体验。与此同时，UFS 4.0等高速闪存芯片的应用，使得模型数据与用户交互数据能够得以快速存储和读取，从而保障了模型的迅速启动和数据的实时调用。

在处理器方面，以龙芯处理器为例，借助龙芯自家的3A6000、3C6000等处理器以其强大的基础运算能力，通过多核架构并行处理海量数据，轻松满足DeepSeek模型运行的计算需求。此外，太初T100加速卡等产品的加入，与龙芯CPU协同作战，为DeepSeek模型的训练和推理提供了额外的算力支持，显著提升了运行效率。而高性能的DDR内存芯片则为龙芯CPU和加速卡提供了充裕的内存空间，确保了数据的快速读写和处理。

而AMD在助力DeepSeek接入则需要其旗舰级AI芯片——AMD Instinct MI300X GPU，凭借超群的并行计算能力和高速显存带宽，在DeepSeek-V3模型的AI推理任务中发挥了至关重要的作用，极大地提升了推理效率。同时，AMD ROCm软件从软件层面为DeepSeek模型在AMD硬件上的运行提供了全面的优化和适配，实现了硬件资源的高效利用。此外，Infinity Fabric等高速互联技术的应用，确保了GPU与其他硬件组件之间能够实现高速的数据传输，从而保证了模型运行时数据的快速传递，进一步提升了整体系统的性能。

接入后的成本与收益？

终端硬件接入AI大模型已成为行业发展的必然趋势。针对这一趋势，硬件厂商面临的成本与收益考量显得尤为关键。

硬件升级成本方面，为确保终端硬件能够承载AI大模型的运行，性能升级势在必行。小型智能设备可能仅需更换高性能芯片，成本相对较低。然而，对于智能手机、平板电脑等多功能设备而言，可能需要全面升级处理器、内存及存储等硬件，单台设备升级成本可能高达数百元。在数据中心场景下，接入AI大模型则需采购高性能服务器、GPU集群等硬件设备，投入更为巨大。

算法优化与适配成本同样不可小觑。AI大模型算法复杂，接入终端硬件时需进行优化调整。企业需自行组建研发团队或与算法供应商合作，针对不同硬件架构和性能特点进行模型算法调整，这一过程耗时费力，人力物力投入巨大。

再者是数据处理与存储成本。AI大模型运行依赖大量数据，终端硬件接入后数据处理和存储需求激增。企业需配备高速数据处理模块，同时购买大容量硬盘、搭建分布式存储系统或租用云存储服务，以应对数据增长带来的存储挑战，成本随数据量线性增长。

最后，难以忽略的是安全与隐私保护成本。终端硬件接入AI大模型后，安全与隐私问题凸显。企业需投入资金构建安全防护体系，包括加密技术、访问控制、入侵检测等措施，以确保数据安全。

不过，在高成本的同时，终端硬件接入AI大模型的收益同样颇为显著。

首先，它极大地提升了用户体验与粘性。智能化程度的飞跃，让终端硬件更加贴合用户需求。其次，接入AI大模型有助于提高生产效率并降低成本。在工业、物流等领域，自动化生产和智能调度得以实现，如工业机器人操作更精准，物流配送路线更优化，从而减少了次品率，提高了配送效率，进而降低了人力和物料成本，增强了企业的盈利能力。

并且，AI大模型为终端硬件开辟了新的业务领域和盈利点。例如，智能汽车因接入AI大模型而具备了自动驾驶功能，进而推出了软件订阅服务；智能穿戴设备则提供了健康监测、个性化运动指导等增值服务，为企业创造了新的收入来源。同时，作为技术实力的象征，AI大模型的接入使产品在市场中更加出众，吸引了更多消费者，扩大了市场份额。

写在最后

DeepSeek 接入终端硬件本地，离不开这些半导体硬件技术和产品的有力支持。不同终端硬件根据自身特点和应用场景，选择合适的硬件组合，为 DeepSeek 的高效运行创造条件，也为用户带来更加智能、便捷的 AI 体验，推动人工智能在终端设备上的广泛应用和发展。