这个春节，DeepSeek可谓大红大紫，其 V3和R1等诸多版本的开源，让先进AI模型不再是海外巨头和少数人才能接触到的黑科技，先进AI模型的高岭之花，被DeepSeek摘下，成为全民普惠的AI技术。

而基于DeepSeek的行业智能化，则离不开海量算力的便捷供给，而诸如国家超算互联网等先进算力服务平台，则让“先进模型+强劲算力”的组合形成，并促使更多AI应用创新出现。

近日，国家超算互联网平台快速上线了包括R1满血版的DeepSeek全家桶模型，并提供快速部署API调用及AI web应用服务，助力企业和开发者灵活构建专属AI应用。

先进算法模型与普惠的超智融合算力，正将AI变成水电气一样的基础设施。一场加速推进普惠AI应用落地的新技术运动，正在全国拉开序幕。

全民DeepSeek的AI普惠时代，需要我们去读懂、去探索、去深拥。而理解普惠AI的第一步，就是搞懂为什么强大模型与超智融合算力，曾是普通人眼中的高岭之花。

没有千行百业的智能化，就没有整个中国的智能化。所谓AI普惠，就是各行各业都能充沛、低成本地接入先进AI算法与融合算力。

这就需要两种AI基本要素的下沉：

一是先进模型的下沉。

此前，OpenAI o1/o3这类推理模型，就是算法领域的高岭之花，订阅费高昂，普通人很难用上，且不向国内开放服务。而2025开年以来，DeepSeek通过混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）等技术突破，以及强化学习训练方法的创新，让模型训练成本大幅降低。DeepSeek R1对算法架构、权重等进行了完全开源，打破海外对先进推理模型的垄断，支持中小企业低成本接入高性能AI。

另一个是超智融合算力资源的下沉。

DeepSeek的性能高，单一模型训练的算力需求降低。但千行百业引入DeepSeek升级智能化，会导致AI模型和应用总量的攀升。就像杰文斯悖论（Jevons Paradox）所说的，当使用某种资源的效率提高时，该资源的总消耗量反而可能会增加，而不是减少。

像DeepSeek这样由技术创新提升效率的生产力工具，其广泛应用将大规模带动算力需求的增加。而放眼目前国内算力格局，GPU为主的AI专用算力价格昂贵，且资源紧缺，无法支撑千行百业智能化的算力需求。

这时候，以超级计算机为主的融合算力集群，可提供澎湃的算力保障，满足大模型训练推理及行业大规模应用的算力需求。#p#分页标题#e#

因此，减少各行各业引入AI的算力荒与成本负担，超智融合算力的下沉与普惠，势在必行。这时候，新的挑战又出现了。

长期以来，超算被看作计算领域的高岭之花，普通企业和开发者想用，并不容易。其挑战主要来自几方面：

一是能力，用好多元异构融合算力，与AI任务相适配来充分释放性能，需要具备一定的研发和工程化能力，这超出了许多企业和开发者的能力边际。

二是效率，AI任务大规模、高并发与稳定可靠等需求，高度依赖于多集群、多中心的协同。这涉及跨中心资源统筹、算间互联、算网互联等综合能力，全面考验着算力平台的高效运行管理能力。

三是服务，AI开发运行到商业变现，环节多、流程长，支撑Agent、垂类模型、应用等的开发，需要完善的工具链和生态支持，这要求平台从卖铲子的转变为服务者，是很多传统数据中心的运营方还没有转型。

行业智能的繁荣，先进算法和超算算力缺一不可。依托超算互联网背后的全国多地超算、智算中心的海量资源就成为必选项。DeepSeek让企业和开发者实现了模型普惠，谁能为行业摘下超算的高岭之花？国家超算互联网平台出手了。

在DeepSeek爆火，服务器频繁宕机的关键时刻，国家超算互联网平台出手，2月3日发布了DeepSeek-R1、V3、Coder等系列模型和Chatbot服务。上线首日点