金山云“满血版”大模型：国产芯片突围与算力焦虑

国产芯片+AI大模型：金山云的“满血版”与算力焦虑

最近，金山云宣布完成了DeepSeek“满血版”大模型在国产芯片上的适配，并且自家星流训推平台也完成了相应的部署，还能支持多机分布式推理。这事儿乍一看是技术上的进步，但背后却隐藏着不少值得玩味的东西。

首先，我们得搞清楚什么是“满血版”。这个词儿本身就带着浓浓的互联网营销味儿，说白了就是完整版、性能最好的版本。但问题是，之前发布的DeepSeek难道是阉割版？这种说法本身就有点“此地无银三百两”的味道。

国产替代的“刚需”与现实

金山云这次强调“国产芯片”适配，显然是迎合了当前的大趋势。中美贸易摩擦的大背景下，国产替代已经不是一个口号，而是关乎生存的“刚需”。但是，国产芯片的性能到底如何？适配之后的大模型性能又能发挥几成？这些都是需要打个问号的。

根据和讯网的报道，金山云提供的自定义镜像，让用户可以一键启动模型。这听起来很美好，但实际上，对于真正需要高性能计算的企业和开发者来说，这种“傻瓜式”操作真的够用吗？（来源：和讯网，https://www.hexun.com/） 很多时候，他们需要的是更精细化的调优和定制，而不是这种“一刀切”的解决方案。

理想与现实的差距：智能客服的“伪智能”？

文章中提到，DeepSeek“满血版”在智能客服场景中表现出色，能快速理解用户复杂问题并给出准确回答。但现实情况是，我们经常遇到的智能客服，要么是答非所问，要么是无限循环，根本无法解决实际问题。这种“伪智能”的现象，很大程度上是因为模型的训练数据不足，或者对特定领域的理解不够深入。

金山云的星流训推平台，号称可以加速企业AI规模化落地，提供模型在线服务。听起来很诱人，但实际上，模型的部署和调用远比想象的复杂。涉及到数据安全、模型安全、以及各种复杂的网络配置，都需要专业的团队来维护。对于中小企业来说，这无疑是一笔不小的成本。

算力焦虑：AI发展的瓶颈

金山云这次的动作，其实也反映了整个AI行业面临的“算力焦虑”。大模型需要强大的算力支撑才能发挥作用，而算力资源又是稀缺且昂贵的。这导致很多企业，即使有好的模型，也无法真正将其应用到实际业务中。

更让人担忧的是，随着模型越来越大，对算力的需求也越来越高，这无疑会进一步加剧“算力焦虑”。如果不能有效解决算力问题，那么AI的发展很可能会受到限制。