今年1月27日，Deepseek应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费APP下载排行榜。

　　当天纳斯达克指数大跌，纳指顶梁柱英伟达也断崖下跌，甚至到2月3日一度跌到113.01美元的阶段性低价。

　　然而在此之后，英伟达强势反弹，如今已经不声不响涨回了1月21日的位置，虽然离之前的阶段性高点还有不小差距，但股价总归是回血了不少。

　　Deepseek冲击后，市场应该冷静下来了，DeepSeek代表的路径，对英伟达有挑战也有机遇。

　　说有挑战，那是因为之前英伟达在数据中心图形处理器（GPU）领域占统治地位，据报告，英伟达2023年全球GPU市场份额为98%。第二名的AMD市场份额仅为1.2%，第三名的英特尔不足1%。

　　而GPU对训练AI大模型至关重要，各大厂商囤积大量GPU，就是为了训练大模型。大模型成了大厂堆算力的军备竞赛，大家都得求着英伟达供货。

　　不仅有AMD，国内的芯片厂商如昇腾、昆仑芯、海光等也迅速适配DeepSeek，为其专门优化Al推理。

　　要知道大模型对制造业企业生产的增益是全方位的，能够通过数据分析、智能决策、自动化流程优化等能力，显着提升生产效率、降低成本并增强产品竞争力。

　　制造业企业，通过大模型的加成，可以实现加速产品研发与创新、精准预测需求并管理库存、优化物流路径、推荐最优工艺参数组合、智能排产、优化减排、帮助跨部门协同决策等过去难以实现的功能。

　　制造业企业的设备运行数据、生产工艺参数等往往涉及核心商业机密，通过本地化部署大模型，可确保数据在内部流转，避免因云端传输或第三方处理导致的信息泄露风险。

　　制造业场景具有高度专业性，通用大模型难以满足细分需求。本地部署允许企业根据自身业务流程和行业术语对模型进行微调，比如基于维修人员的历史操作数据，智能推送相关维修方案，提升响应速度。

　　而且制造业对生产连续性要求极高，本地部署可避免因网络延迟或云端服务不稳定导致的响应中断。例如，在智能质检、设备实时监控等场景中，本地模型的低延迟特性能够保障即时反馈，确保生产线高效运转。

　　现在DeepSeek本地部署，把吃灰的CPU搬出来都能做，要是不放心也可以找相关厂商，比如中兴通讯就推出AiCube训推一体机，帮助其他企业本地化部署DeepSeek。

　　除了制造业本地部署，云厂商和软件厂商也积极接入DeepSeek，毕竟这可是开源的加成服务，谁会不喜欢呢？

　　美国云厂商亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云，中国云厂商如阿里云、华为云、腾讯云、火山引擎、百度智能云、天翼云、移动云、联通云都上架了DeepSeek。钉钉、飞书、金蝶甚至微信也都接入了DeepSeek。

　　越来越多的企业要么本地部署，要么接入DeepSeek，这对大模型的需求是极大的提升，背后的算力需求反而是猛涨的。

　　英伟达是从竞争中杀出一条血录得，现在只是又要面对更广大的市场重新竞争了，相信优秀的企业是不会害怕竞争，反而会抓住更广大市场的增量的。

　　普惠的、门槛低的大模型终究会灰机全世界更多企业，蛋糕是越做越大的，英伟达应该会有好牙口吃这蛋糕。

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