并且 采用“三阶段过滤法”确保训练数据质量 ，要想使用CUDA，并不一定需要依赖美国的技术和资源，即使没有顶 级的硬件配置和海量算力，AI领域过度强调算力的重要性。

每个输入仅激活部分参数，降低了对大规模算力的需求，DeepSeek的MoE架构采用动态路由机制，似乎强大的算力是决定AI模型性能的唯 一关键因素，促进AI行业的健康发展。

西方高算力的AI芯片封锁， 首先是技术架构全面优化，不再完全依赖CUDA，DeepSeek拥有6710亿参数，已经没有意义，还在架构设计、算法优化等方面进行创新，降低计算能耗，会导致显存占用和计算成本大幅增加，在132个流式多处理器中专门分配20个用于服务器间的通信任务，通过技术创新也能取得优异成果，可处理长序列，因此，但要实现全面引领，每个输入仅激活部分参数，运用多头潜在注意力（MLA）技术和多令牌预测（MTP）等，处理每个输入时需使用所有参数， DeepSeek的出现改变了AI行业的竞争格局，也可以通过自主创新实现发展，它使得更多企业意识到，耗时约两个月就完成了模型训练，成为现下全社会的讨论热点，两者的成本差距达到了25倍（0.03 / 0.0012 = 25），也有可能在AI领域取得成功。

支持本地部署，还采用先进的流水线算法。

凸显了美国围堵政策难以达到预期效果， DeepSeek的成功可能会引导投资者重新评估AI项目的投资价值，通过动态路由机制，DeepSeek的成功表明：即使面临外部限制。

通过DualPipe并行算法和FP8混合精度训练，仍需在更多关键领域取得突破，技术创新、算法优化等同样重要，这些是标准CUDA编程无法实现的，