报告指出，DeepSeek 在技术创新方面成果丰硕。在架构创新上，提出无辅助损失负载平衡的 DeepSeekMoE 和 Multi - Head Latent Attention (MLA) 。其中，DeepSeekMoE 通过动态调整偏差实现负载平衡，而 MLA 则通过减少推理缓存提高效率。此外，软硬协同工程优化也成果显著，多 token 预测（MTP）转变生成方式，显著提升性能；采用 FP8 混合精度训练框架，在部分模块维持原有精度；DualPipe 调度策略重叠计算和通信，提升训练效率，同时借助 PTX 手动优化跨芯片通信。这些创新举措为国产芯片的发展注入新动力。
在对国产芯片的影响方面，DeepSeek 表现突出。从市场角度看，开源生态的繁荣为国产算力打开了广阔的需求空间，刺激算力总需求持续攀升，预计到 2027 年，推理侧需求占比将从 65% 增长至 72%。在技术突破层面，DeepSeek 降低了对算力的依赖，激活国产芯片潜力，例如通过算法创新，使得训练成本仅为海外的 1/10，同时倒逼国产芯片在 FP8 混合精度运算等关键技术领域加速突破与创新。在产业链协同上，DeepSeek 助力构建自主 AI 生态闭环，促进国产芯片硬件适配落地和软件生态繁荣，推动 ASIC 技术发展，形成模型 - 芯片 - 系统的全国产闭环，推动国产芯片产业向更高层次发展。
然而，国产芯片在发展过程中也面临着诸多挑战与机遇。在挑战方面，制程技术受限于光刻机，中国大陆 7nm 以下制程工艺难以突破，7nm 芯片良品率亟待提升；CUDA 生态壁垒较高，开发者基数是国产方案的 6.5 倍，国产生态需在多方面发力以打破这一局面。在机遇方面，国产芯片在工业质检、智能安防等细分场景具有独特优势。例如，在工业质检领域，国产存算一体芯片能效比不断提升；在智能安防领域，国科微芯片已占有一定市场份额。此外，消费电子、智能家居等领域的国产化率也在逐步提升。总体而言，DeepSeek 的技术创新为国产芯片带来了市场拓展、技术进步和产业链协同发展的机遇，但国产芯片产业需积极应对制程技术和生态建设等方面的挑战，以实现更高质量的发展。
