DeepSeek一句话，国产芯片算力大爆发，寒武纪市值突破5000亿

8月22日消息，昨日，DeepSeek发布了最新的V3.1大模型，随后，其在评论区置顶：「UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。」

这一句话引爆今天的国产芯片算力市场。

今日午后，A股三大指数继续走强，沪指突破3800点，刷新2015年8月20日以来新高，创业板指涨3.36%，市场热点集中在算力和芯片方向。

寒武纪触及涨停，市值近5200亿元，股价报1243.20元；中芯国际A股涨14.19%、港股涨9.86%。

在DeepSeek发布的官方文档中写道：DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。另外，V3.1 对分词器及 chat template 进行了较大调整，与 DeepSeek-V3 存在明显差异。建议有部署需求的用户仔细阅读新版说明文档。

那么，UE8M0 FP8是什么？

看看DeepSeek自己的回答：

DeepSeek 的 UE8M0 FP8 是一种专为人工智能计算，特别是大模型训练和推理而设计的数值精度格式。

UE8M0 FP8 是一种 8 位浮点数（FP8）格式的变种，专为矩阵运算和 AI 计算优化：
U：代表无符号（Unsigned），即没有符号位，所有数值均为正数。

E8：表示8 位指数位（Exponent），用于表示数值的规模。

M0：表示0 位尾数位（Mantissa），即没有尾数位，尾数默认为 1。

在 AI 计算中，UE8M0 通常不直接用于存储计算数值，而是作为缩放因子（Scale），与其他 FP8 格式（如 E4M3 或 E5M2）配合使用。

为什么 DeepSeek 要采用 UE8M0 FP8？

DeepSeek 在其 V3.1 模型中采用 UE8M0 FP8 格式，主要目的是优化国产 AI 芯片的计算效率：

计算加速：由于 UE8M0 数值均为 2 的幂，乘法计算可以简化为指数加法，大幅降低计算复杂度。这种简化使计算速度提升数倍，并减少芯片面积和功耗。

显存和带宽节省：FP8 格式相比 FP16 或 FP32，可减少 50%-75% 的显存占用和带宽需求，使国产芯片能支持更大规模的模型或更长的上下文。

适配国产芯片：UE8M0 是针对下一代国产芯片设计的精度格式，帮助国产芯片在软件层面优化性能，缩小与英伟达芯片的差距。

这里附上UE8M0 FP8 与传统浮点数格式对比：

综合来看，DeepSeek 的 UE8M0 FP8 是一种专为 AI 计算优化的数值格式，通过简化计算、节省显存和带宽、适配国产芯片，大幅提升推理效率和降低部署成本。这一技术是 DeepSeek 与国产芯片厂商协同优化的重要成果，助力中国 AI 生态的自主化进程。

会适配哪些国产芯片呢？大家狂猜

DeepSeek-V3.1 的 UE8M0 FP8 标准旨在与多种国产 AI 芯片进行深度适配，以形成协同效应。

但是，DeepSeek也并未指明到底是适配的那款国产AI芯片。

对此，目前，一部分猜测聚焦在8月13日中国信通院发布的「首批通过DeepSeek适配测试名单」中的这8家企业。

在中国信通院发布的测试发现：在部署环境方面，我国已有系统实现单机8卡推理DeepSeek 671B满血版模型（INT8/FP8精度），与英伟达所需硬件规模持平，大部分国产设备需两机16卡或四机32卡完成同参数量模型部署。

而另一部分猜测，则根据过往公开信息，盘点出已经宣布其产品支持或适配了UE8M0 FP8 标准的国产芯片厂商，主要包括：

总之，业内之所以如此兴奋，大家更看重的是：DeepSeek 模型与国产芯片的紧密适配，其意义远不止于技术本身，更在于推动构建了一个自主可控的“模型-芯片-系统-应用”全栈国产化 AI 生态。而大模型的需求将倒逼国产芯片在设计、存储、光模块、封装测试等全链条进行技术升级。

当然，也有不少网友猜测：DeepSeek一句话引发的这一波芯片算力爆冲，其背后公司幻方量化有没有顺势炒一波呢。（果青）