DeepSeek V3.1 大模型一发布,直接给国产芯片行业打了一针“强心剂”!这可不是瞎吹,因为大模型要跑起来,离不开芯片“撑腰”,尤其是国产芯片的几个关键分支,马上要跟着吃肉了。今天咱用大白话唠唠,哪些国产芯片分支能借着这波风口起飞,普通人咋抓住机会 。
一、先搞懂:DeepSeek V3.1 为啥能利好国产芯片?
大模型训练和推理,需要超强算力,而算力的核心就是 芯片(GPU、NPU 这些)。以前国内大模型,很多依赖国外芯片,但 DeepSeek V3.1 不一样——它在适配国产芯片上“下了狠功夫”,想推动国内算力生态自主可控。
简单说:大模型越牛,对芯片的需求越爆炸;国产大模型火了,国产芯片就有了“用武之地”,能拿到更多订单、加速技术迭代,进入 “需求爆发→赚钱→研发投入→技术突破” 的良性循环!
二、最直接利好的国产芯片分支,一个一个说!
(一)AI 训练芯片(GPU/NPU 为主):“大模型的胃”,吃多少算力都不够
大模型训练时,得把海量数据“喂”给芯片,让它算啊算,算出模型参数。这就需要芯片有 超强算力 低功耗 ,否则根本扛不住。
- 为啥利好国产? 以前国内大模型只能用英伟达 GPU,现在 DeepSeek V3.1 主动适配国产训练芯片(比如昇腾、寒武纪的产品),一旦验证通过,这些芯片企业直接拿到大模型客户订单,业绩暴增!
- 重点盯啥? 国产 GPU 龙头(比如寒武纪、沐曦)、昇腾生态企业(和华为合作,做昇腾芯片适配的公司)。这些企业要是能打进大模型供应链,股价直接起飞!
(二)AI 推理芯片:“大模型落地的腿”,撑起万亿应用市场
训练好的大模型,得用推理芯片“跑应用”(比如聊天机器人回答问题、图像识别分类)。推理芯片更看重 能效比(少耗电、多干活),因为要部署在手机、服务器、边缘设备里,不能太费电。
- 机会在哪? 大模型要落地到千万家企业、亿级用户,推理芯片需求比训练芯片还大!国产推理芯片(比如地平线、黑芝麻智能)要是能适配 DeepSeek V3.1,不管是给企业做智能终端,还是给手机厂商做 AI 功能,订单接到手软。
- 普通人咋参与? 关注推理芯片设计公司,尤其是和大模型生态绑定深的。这些企业技术一旦被验证,市值能翻好几倍!
(三)存储芯片:“大模型的仓库”,存多少数据都不嫌多
大模型训练需要海量数据,推理时也得实时调用数据,存储芯片 就是“数据仓库”,存得越多、读得越快,模型跑得越顺。
- 逻辑是啥? 以前存储芯片被国外垄断(三星、美光),但现在国内企业(长江存储、长鑫存储)技术突破,能生产高容量、高速率的存储芯片。DeepSeek V3.1 推广后,对存储芯片的需求爆炸,国产存储企业直接受益!
- 关键看啥? 存储芯片制造企业(看产能和技术)、存储模组厂商(把芯片做成硬盘、内存条,卖给大模型公司)。这些环节是“刚需”,业绩确定性高!
三、产业链延伸:这些分支也能“喝汤”!
除了芯片设计、制造,DeepSeek V3.1 还能带动 芯片上游(设备、材料)、下游(系统集成、解决方案) 赚钱。
(一)芯片设备/材料:“国产替代的根”,卡脖子环节要突破
造芯片的光刻机、光刻胶、靶材,以前被国外卡脖子。但现在国内企业(比如中微公司、安集科技)技术进步,能给国产芯片厂供货。大模型带动芯片需求暴增,芯片厂扩建产能,设备和材料企业订单直接爆!
(二)系统集成/解决方案:“芯片落地的手”,把芯片变成生产力
光有芯片还不够,得有人把芯片、软件、算法打包成“解决方案”(比如给工厂做智能质检系统,给医院做 AI 诊断系统)。这些集成商吃透 DeepSeek V3.1,就能帮企业快速落地大模型应用,赚服务费 分成。
四、普通人咋抓住机会?3 个实用方法!
(一)选赛道:盯着“国产替代 大模型刚需”的分支
别瞎买,只看那些 既被国外卡脖子,又被大模型刚需 的芯片分支(比如 AI 训练芯片、高端存储)。这些领域国产替代空间大,一旦突破,收益能上天!
(二)选公司:看“和大模型绑定深不深”
买股票就买 和 DeepSeek 等大模型生态深度合作 的企业。比如有的公司专门给 DeepSeek 做芯片适配,有的帮大模型公司建算力中心,这些企业直接吃红利,比“蹭概念”的靠谱 100 倍!
(三)选工具:ETF 或基金,把风险分散
要是怕选股踩雷,就买 芯片 ETF(比如科创芯片 ETF),把整个芯片赛道的机会打包拿走。或者选聚焦硬科技的基金,让基金经理帮你挑股票,省心又省力!
结尾唠两句
DeepSeek V3.1 不是简单的大模型升级,而是 国产芯片“弯道超车”的信号弹 !从训练芯片到推理芯片,从存储到产业链,只要跟着大模型需求走,国产芯片企业就能赚到钱,咱们普通人也能跟着喝口汤。
你觉得国产芯片哪个分支最有潜力?手里有没有埋伏相关股票/基金?欢迎评论区聊聊,一起抓住这波芯片风口!(投资有风险,决策需谨慎,本文不构成投资建议~)
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