在國產AI大模型高歌猛進的浪潮中，一顆芯片很可能就成了“絆腳石”。
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原本備受期待的 DeepSeek R2 大模型，其發布計劃一再延期。據《金融時報》等多方消息透露，此次延期的原因，在于團隊使用華為芯片，在訓練階段遭遇了持續的技術問題。
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此前，DeepSeek 作為國產開源之光，承載著無數開發者的希望，業內也持續關注著 DeepSeek-R2 的發布動向。2025 年 2 月，路透社首度透露 DeepSeek 計劃“最遲 5 月初”發布 R2 版本。然而，到了 5 月，仍未見新模型。
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科技媒體 The Information 曾于 6 月 透露， DeepSeek 內部的 R2 模型開發遇到了兩個關鍵瓶頸：一是 CEO 梁文鋒對模型當前性能不滿意，拒絕批準發布；二是受限于美國政府對 NVIDIA H20 芯片的新一輪出口管制，算力短缺正實質性阻礙新模型的訓練與部署。
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R2 遲遲不上線的背后，除了性能問題，更有可能是千億級大模型訓練時所面臨的現實瓶頸，以及背后復雜的系統性難題。
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為何芯片性能對千億級大模型訓練如此至關重要？
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本質上，訓練一個像 DeepSeek R2 這樣參數規模達到千億以上的大模型，是在挑戰一個近乎“不可能三角”的平衡：即算力規模、訓練效率與系統穩定性三者難以同時完美兼顧。
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在技術層面，這需要協調成千上萬枚芯片持續穩定地協同工作數月之久。在這個過程中，任何一個節點的故障都可能導致整個訓練中斷，需要回滾到最近的檢查點重新開始。因此，這對芯片的性能、穩定性以及相互之間的兼容性都提出了極高的要求。芯片的可靠性在相似場景下的微小差距，在萬卡級別的龐大集群中都會被急劇放大，轉化為每天數次的實際故障，嚴重拖累訓練進度。
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其中，內存帶寬更是一個難以回避的關鍵問題。模型的參數量越大，對權重數據高速加載的需求就越迫切。英偉達 GPU 借助先進的 HBM3e 高帶寬內存技術，能夠提供高達 3.6TB/s 的驚人帶寬。相比之下，其他芯片較低的內存帶寬在面對千億參數模型實時加載海量數據的壓力時，可能會造成嚴重的“算力空轉”現象，硬件潛力無法有效釋放。
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當前，全球大部分千億參數大模型訓練都依賴英偉達平臺，其難以撼動的地位并非僅來源于硬件本身。經過二十年持續構建的 CUDA 軟件生態是其最深的護城河，包含了數百萬個經過深度優化的算子，為開發者提供了無與倫比的效率和靈活性。
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在內存技術方面，英偉達的 HBM 持續領先，新一代架構已能實現單芯片 512Gbit 的容量和數倍于傳統方案的帶寬。更重要的是其超算級的芯片互聯能力，通過 NVLink 技術，芯片間的直連帶寬可達 900GB/s，分布式訓練的延遲控制在極低的 2 微秒以內。這些系統級的綜合能力，使得英偉達在部署超大規模千卡集群進行訓練時，能保持有效算力利用率。
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【圖片來源于網絡，侵刪】
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隨著國產大模型的技術進展，未來可能會出現更多千億級甚至萬億級的大模型，要支撐起構建萬卡級訓練集群的龐大需求，AI 芯片不能僅僅聚焦于芯片設計本身，還必須在軟件生態、內存架構創新以及芯片制造能力等多個關鍵領域實現協同突破。
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這場圍繞芯片與大模型的競賽，是一場需要從最底層的晶體管設計，到中間的編譯器優化，再到頂層的分布式訓練框架協同創新，貫穿整個技術棧的艱巨長征。