随着人工智能技术的持续突破与产业深度融合，计算机行业迎来新一轮发展机遇。“开源周”活动的收官标志着大模型技术共享迈入新阶段，全球大模型竞争格局进一步推动算力需求增长，而英伟达强劲的季度业绩则为AI基础设施的演进提供了有力支撑。
一、DeepSeek开源周推动大模型技术普惠，加速行业应用
DeepSeek“开源周”活动自2月24日启动以来，连续发布了五个涵盖计算、通信和存储的开源软件库项目，并公开了DeepSeek-V3/R1大模型的关键技术细节。此举通过技术共享，降低了开发者复刻低成本、高性能大模型的门槛，使全球研究力量能够快速迭代优化模型能力。开源策略不仅加速了大模型在金融、医疗、教育等垂直领域的落地探索，更推动了产业链上下游协作模式的创新。
开源模式的技术普惠效应已初步显现。以DeepSeek为例，其公开的成本利润率理论值高达545%，展示了算法优化对盈利能力的显著提升。开源生态的虹吸效应正吸引更多开发者加入，形成从模型层到应用层的完整创新链条。与此同时，模型能力的“基础资源化”趋势逐步明确，企业可基于开源大模型快速开发定制化解决方案，进一步释放行业生产力。
政策层面也在为AI技术应用提供支持。多地政府加快开放政务、城市治理等场景，推动AI技术与实体经济深度融合。这种“技术开源+场景开放”的双向驱动，将为计算机行业带来长期增长动能。
二、全球大模型竞争白热化，AI算力需求持续高企
全球大模型技术迭代呈现加速态势，Grok-3、Claude3.7Sonnet、GPT-4.5等产品的密集发布，标志着模型能力上限不断被突破。厂商对多模态、强推理能力模型的研发投入，直接拉动对AI算力的需求。以英伟达为例，其2025财年第四季度数据中心业务营收达393亿美元，同比增长78%，Blackwell架构在推理侧的强劲需求成为增长核心驱动力。
大模型竞争的本质是算力与算法的双重博弈。一方面，模型复杂度的提升需要更高性能的硬件支撑；另一方面，算法优化（如模型压缩、蒸馏技术）又反向降低了对算力的绝对依赖。这种“算力需求增长-算法效率提升”的螺旋式演进，推动行业向更高效、可持续的方向发展。当前，推理侧算力需求占比的扩大，反映出AI技术从训练向实际应用场景渗透的趋势。
行业竞争格局的深化也为国产技术突破提供机遇。国内企业在软硬件协同优化领域已取得进展，例如通过开源代码复用降低算力成本。随着大模型在金融、制造等领域的规模化落地，AI算力产业链有望迎来新一轮增长周期。
结语