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开云APP下载毫无预兆论文更新！英伟达硬解模型成本困局英伟达技术才是关键
2026-01-14
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在其2025年1月20日发布一周年之际，每token推理成本竟降至原来的1/32。
DeepSeek团队同步更新了R1论文，将22页的初版扩充至86页，首次公开了完整的四阶段训练路径，为这场成本革命提供了技术底层的支撑。
要理解成本暴跌的核心逻辑，首先要回顾DeepSeek-R1的“先天基因”。
作为一款拥有6710亿参数的开源推理大模型，其最显著的特点便是采用了MoE（混合专家）架构，单Token激活参数仅为370亿，这一设计从根源上提升了训练与推理效率。
2025年1月发布之初，该模型便以高效率的架构设计、创新的训练方法震动全球AI领域，其工程优化思路随后成为全行业效仿的趋势。
更值得关注的是，2025年9月，DeepSeek-R1的研究论文成功登上《自然》杂志封面，成为全球首个经过独立同行评审的主流大语言模型，Nature评价其“填补了主流大模型缺乏同行评审的空白”，这也从学术层面印证了该模型技术架构的可靠性。
此次论文更新DeepSeek团队首次公开了从冷启动、训练导向RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐RL的四阶段训练全路径。
以及“阿哈时刻”（AhaMoment）的数据化验证细节。这些细节的披露，不仅回应了模型发布之初的技术质疑，更让行业看到了其可优化、可迭代的巨大潜力。
而英伟达选择与DeepSeek-R1深度合作，正是看中了其MoE架构的高效性与开源属性，开源意味着更大的应用场景覆盖，高效架构则为后续降本优化提供了基础。
如果说DeepSeek-R1的架构是“先天优势”，那么英伟达Blackwell架构的软硬协同优化便是“后天助力”。
随着AI应用场景的不断拓展，从普通消费者的日常交互到大型企业的复杂任务处理，用户与AI的交互频率呈指数级增长。
生成Token的需求量也随之暴涨，“每瓦特Token吞吐量”成为衡量AI平台竞争力的核心指标。
英伟达正是通过在GPU、CPU、网络、软件、供电及散热方案的深度协同，实现了这一指标的跨越式提升。
要知道MoE模型在生成Token时需要专家之间频繁的数据交换，高带宽设计恰好解决了这一核心痛点。
同时该系统采用冷板式液冷方案，有效应对了Blackwell GPU超1000W的功耗挑战，为持续高效运行提供了散热保障。
其二是NVIDIA HGX B200平台，由8个Blackwell GPU组成，即便在风冷环境下也能实现高效推理，其核心优化技术包括多Token预测（MTP）与NVFP4数据格式。
NVFP4是英伟达专为Blackwell架构设计的4位浮点格式，相比传统FP4格式能更好地保持精度，通过TensorRT-LLM软件与TensorRT模型优化器的全栈支持，实现了性能与精度的平衡。
而多Token预测技术则显著提升了不同交互级别下的吞吐量，在1K/1K、8K/1K等常见输入/输出序列长度下均有明显效果。
软件层面最新版TensorRT-LLM开源库的优化更是功不可没，数据显示，在2025年10月至2026年1月的三个月内，单个Blackwell GPU在8K/1K序列长度下的吞吐量提升高达2.8倍。
业内人士通过解读英伟达公开的性能图表得出结论：自2025年1月以来，通过软硬件深度协同，DeepSeek-R1的吞吐量提升约36倍，直接推动单Token推理成本降至原来的1/32。
值得一提的是，英伟达还开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1-FP4模型，该模型在MMLU通用智能基准测试中达到了FP8模型99.8%的性能水平，同时将GPU显存需求减少了约1.6倍，进一步降低了企业的部署成本。
DeepSeek-R1的成本暴跌，并非孤立事件，而是整个AI行业降本潮的缩影。
抖音发布的豆包视觉理解模型千tokens输入价格仅3厘，OpenAI也将o1模型思考成本下调60%。这些降本背后，核心逻辑都是“技术优化+规模效应”，而DeepSeek-R1与英伟达的合作，则进一步验证了“架构创新+硬件迭代”的降本路径。
这场成本革命带来的影响将是深远的。对于企业用户而言，更低的Token成本意味着更低的试错成本，中小企业与创业团队将有更多机会接入高性能大模型，推动AI技术在垂直行业的落地应用。
对于行业生态而言，成本降低将加速AI应用的爆发，吸引更多独立软件开发商（ISV）参与AI相关应用开发，提升超级应用出现的概率。
对于上游产业链而言，以Blackwell为代表的高性能AI芯片需求将持续增长，Meta、谷歌、微软等科技巨头已纷纷提升2024年资本开支，为算力基础设施升级加码。
有行业分析师预测，随着成本的持续降低，AI普惠将真正落地，而成本控制能力将成为未来大模型厂商的核心竞争力，行业洗牌将进一步加速。返回搜狐，查看更多
