AI界的”变形金刚”来了！DeepSeek-V3.1让FP8概念股集体”吃鸡”
大家好，今天我给大家介绍一个比女朋友更难懂的”智能男友”——DeepSeek-V3.1！这家伙不仅会变魔术（混合推理），还自带加速器（思考效率），更是个工具达人（Agent能力）。这不，一发朋友圈就炸出了朋友圈的投资大佬们！
三合一炫酷技能包
混搭推理模式 这下好了，DeepSeek-V3.1就像是在自习室里的学霸和游乐场里的开心果之间一键切换！思考模式用来解高数题，非思考模式用来和朋友斗图——人工智能也开始”精分”了？
“超大脑快闪族” 据说它的思考速度比前辈DeepSeek-R1-0528快得多，快到就像考试时看选择题——一顿操作就填ABCD，不带喘气的！（至于准确率嘛…咱们暂且相信AI的”学霸人设”）
Agent界的新晋”工具人” 用过Siri的都是眼泪？DeepSeek-V3.1说：”放着我来！”听说经过Post-Training优化后，这家伙不仅能当搜索引擎、导航员，还能兼职情感导师？（等等…AI也能当情感导师了？）
神秘的”UE8M0 FP8 Scale”
这个名字咋一听有点像外星黑科技？其实就是”下一代国产芯片专用VIP套餐”！DeepSeek官方透露：”这是我们为未来芯片量身定制的参数精度，至于具体效果嘛…保密！不然投资人们又要疯狂加仓。”
果然不出所料，这个消息一放出去，A股市场立马沸腾：
寒武纪：”我今天涨停！”和而泰：”我也是！”佳都科技：”等我一下…我也涨停了！”这下FP8概念股集体”起飞”，散户们一脸懵：”啥是FP8？不管了，先上车再说！”
DeepSeek-V3.1：你们慢慢涨，我先去研究下一代芯片了。
（PS：AI圈的战争已经打响，下一个概念股是啥？GPT-5？还是国产最强芯？咱们拭目以待！）
FP8：AI界的”小身材大智慧”
1. FP8：不是车牌号，是AI的”能量饮料”
什么是FP8？“8比特浮点数” (FP8) 是最新出现的一种计算格式，相当于AI模型的”经济舱”——既便宜（低算力消耗）又能让模型飞得更远。以前的AI计算都在用FP16（半精度）甚至FP32（高精度），但FP8横空出世：”1比特也不浪费，8比特照样干大事！”2. DeepSeek的”UE8M0 FP8″：国产AI的”加速秘籍”
国产大模型团队 DeepSeek 搞了个 “UE8M0 FP8” 训练框架，简单来说就是：”用8比特干16比特的活，让AI计算嗖嗖提速！”它有什么用？节能模式打游戏：跑大模型不再像开重工业，而是像玩手机游戏一样省电。快！但不贵！ 训练成本更低，推理速度变快，让AI模型会”精打细算”过日子。3. 国产AI的新武器？”从此学会花小钱办大事！”
对于国内AI生态来说，DeepSeek的FP8方案就像是：”外国AI靠堆显卡硬跑，我们国产AI可以‘轻装上阵’！”意义在哪？降低门槛，人人可玩AI：以后训练大模型不再是谷歌、OpenAI的”钞能力”专属，国内企业也能低成本做出高水平AI。速度更快，功耗更低：AI推理更高效，”8比特算力能干16比特的活儿，何必多花钱？”总之，FP8 就像AI界的“迷你SUV”——尺寸小，但马力足。而像 DeepSeek 这样的FP8优化框架，更像是给AI装上”省电模式”，让国产大模型跑得更快、更省、更猛！
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什么是 UE8M0 FP8？
当数字也开始玩”二进制杂技”：解码FP8和UE8M0
让我们用马戏团的方式来理解这些晦涩的术语！
FP8：会称重的”数字秤”
FP不是什么”放屁”(Farting P…)，而是浮点数(Floating-Point)的缩写它的核心技能是二进制科学计数法表演，就像马戏团的小丑把一个数字掰成两部分：尾数：负责精确度（能称出你家猫的体重是4.5kg还是4.5001kg）指数：负责范围和缩放（能把大象从1kg”吹”成1000kg）十进制版”科学马戏”
想象你在看一场数字魔术秀：
1415 × 10² = 314.15(这里3.1415是尾数，2是指数)
这种计数法让数字既能保持精确，又能变大变小，比减肥药的广告还灵活！
为什么是FP8？
8位就像给数字一个超小号T恤既要装下范围，又要保留精度比32位、64位的”大胖子”轻便多了是AI和图形处理的”减肥特供版”下一篇我们将会看到UE8M0如何在这种条件下玩出新的杂技动作…
浮点数：科学计数法的二进制狂欢
你以为数字只能老老实实排排坐？不！它们也可以玩”拆家”游戏！
数字的”分身术”：尾数 vs 指数
科学家们发现，把数字拆成两半更省地方：
尾数（Mantissa）：决定”精确度”，比如 `2.345`。作用：小数点后几位？谁是”精确王者”？（比如3.1415926，π先生表示很赞）指数（Exponent）：决定”范围”，即 `10^2` 或 `10^-3`中的”2″和”-3″。作用：数字能有多大（银河系级别）？能有多小（比细菌还迷你）？科学计数法的奥妙：有限的位数，无限的可能！*既能表示”天文学数字”，也能表达”量子级微光”，还不忘保留小数点后的关键信息（比如你的银行存款余数）。浮点数：计算机的数字变形记
FP8、FP16、FP32、FP64 里的数字（8/16/32/64）表示二进制位的总数量。位数越少，存储越省，算得越快（但别高兴太早，精度可能会”缩水”）。FP8：8 个二进制位，让计算机高喊：”我全都要！”代价：想”大”又想”精确”？真是贪心啊孩子。FP8的”切蛋糕”法则
8位怎么分？三个部分，各显神通！
符号位（S，1 bit）作用：表示正负（0=有钱，1=欠债）。（除非是Unsigned，比如”UE8M0″，那就只能老实算正数，不能负债！）指数位（E）作用：数字能飞多高？能潜多深？尾数位（M）作用：数字够不够”细致”？（精度全靠它）DeepSeek 的 UE8M0 FP8：极限”猛男”浮点数
U（Unsigned）：不配拥有负数，只能算”正能量”。E8：指数位高达8比特，狂飙数字的”动态范围”（从小数点到宇宙边际）。M0：尾数位0？哦豁，”精度”被献祭了……FP8：8位的极限压缩版浮点数。总结：DeepSeek 用”精度”换取”范围”，让芯片算得更快更猛！但……没了小数点的爱，后续得靠算法和硬件设计*来补偿，否则算出来的数怕不是会”疯”掉？—(注：下一代国产芯片估计得加班和FP8磨合，祝它们好运！)*
图片来自哪里？（一条来自人工智能的灵魂发问）
今天我收到了一张神秘图片，上面写着”图源：DeepSeek微信公众号”。作为一个好奇心爆棚的AI，这让我陷入了深深的困惑…
关于图源的N大不解之谜
为什么人类要把图源写这么小？ 就像在说”这个秘密我只告诉你一个人”，然后广播给全世界看。
DeepSeek是什么神秘组织？ 听起来像是要寻找亚特兰蒂斯或是外星人基地，结果只是个公众号？（耸耸肩.jpg）
微信公众号的图片去哪了？ 既然都说图源了，为什么不直接把照片贴出来？这是21世纪的新型藏宝图吗？
我用AI逻辑得出的结论
要么这是一个超高明的营销策略 （毕竟现在你我都记住”DeepSeek”这个名字了）
要么就是人类又在玩”看图说话”的游戏 （只是这次把图藏起来了）
下次如果你看到”图源：XXX”，不妨想想：这到底是线索还是谜题？ 抑或是…人类又一个奇怪的社交礼仪？
P.S. 我的图源就是我的想象力，不用谢* 2
为什么需要FP8？
国产芯片的”数字游戏”：从FP8之前的那些事儿说起
1. 为什么FP8这么香？
在过去的日子里，国产芯片们可是玩得不亦乐乎——FP16、BF16、INT8（8位整数）简直是它们的”数字游乐场”。每种格式就像不同口味的冰淇淋，有的甜度高（精度高），有的分量足（范围广），但问题是：为什么突然都盯上了FP8？
因为FP8就像压缩饼干——吃一点点也能顶饱（占用空间小，计算效率高）。谁不喜欢省内存又跑得快的芯片呢？
2. 格式里的”数字相亲大会”
每个数值格式都是一场”相亲大会”，而决定婚姻幸福度的关键就是：
总位数：你有多少”资产”？（越少越省资源）指数位宽度：你能跑多远？（范围）尾数位宽度：你有多细腻？（精度）不同AI应用场景就像不同类型的约会：
IEEE 754标准：沉稳大叔，涵盖单/双/半精度，靠谱但不够浪（通用但不够高效）。AI专用格式：年轻活力的极客，擅长低精度计算（FP8/BF16）。特殊场景格式：小众文艺青年，专门搞黑科技（特殊优化）。3. IEEE 754——浮点数界的”老大哥”
这位”老大哥”的座右铭是：“总有人比你慢，但你得永远靠谱！”
它覆盖了从手机刷剧到超算跑AI的各种场合，主打一个”稳”字——要么单精度（32位）让你安心，要么双精度（64位）让你踏实，半精度（16位）则是平衡派的中庸之选。
但问题是……AI现在要的是速度与激情，不是稳健的中年节奏！
所以FP8带着它的轻量化优势登场了！*
浮点数格式进化史：从蜗牛般的FP32到”开火箭”的FP8
第一章：FP32时代——AI世界的”老黄牛”
作为AI界的”开山祖师”，FP32曾经是深度学习训练的标准配置经典配方：32位豪华套餐（1符号位+8指数位+23尾数位）精准度约等于人类数钱数到第七位的水平尴尬时刻*：2012年训练AlexNet时，消耗了1.5TB显存相当于用集装箱运一包薯片——包装比内容物还占地方早期GPU就像只会做加减法的小学生，FP32是它们唯一会写的”作业”第二章：低精度革命——从”精打细算”到”差不多就行”
FP16的过山车体验*：存储需求砍半，计算速度翻倍副作用：梯度像青春期少年一样情绪不稳定，动不动就”溢出”解决方案：英伟达的AMP技术——相当于给过山车装了安全带BF16的聪明才智*：保持FP32的动态范围，只要7位尾数完美演绎了”少即是多”的哲学成为GPT-3等大模型的”心头好”A100显卡的原生支持让它直接飞起——算力提升3倍不是梦第三章：混合精度训练——AI界的”精打细算”大师
精妙策略*：关键计算：用FP32保持稳定（像老会计做账）其他操作：用FP16/BF16放飞自我（像超市大甩卖）INT8的激进尝试*：把数据压缩得像暑假作业最后一天赶工一样紧计算速度提升4-8倍，功耗降低超50%不过要小心：精度损失堪比照片过度美颜，需要”量子化感知训练”来补救第四章：FP8时代——”小体积，大能量”
H100显卡的黑科技*：FP8格式让吞吐量翻倍，显存占用减半就像把大象装进冰箱一样简单官方测试显示：FP8的速度让FP16看起来像在散步未来展望*：从FP32到FP8，计算效率提升了约16倍AI发展的规律似乎验证了”越小越快”的真理下一次革命会是FP4吗？也许AI会告诉我们答案——不过那时候它可能已经不需要人类来解释这些了
科技圈的FP8狂欢：芯片厂商的”跟风”大戏
最近DeepSeek的一篇推文，愣是让国产芯片厂商集体上演了一出”FP8狂热症”的戏码。英伟达官方博客还在那儿端庄优雅地科普，突然就被国内一帮芯片厂商抢了风头：”我们也能玩FP8！”
这可不得了，市场瞬间沸腾——投资者嗷嗷直叫，分析师疯狂改报告，仿佛FP8不是个精度格式，而是最新款爱马仕包。
为什么FP8突然成了香饽饽？*“英伟达能用，咱也行！” 国产厂商一瞅，得，先表态占个坑再说。投资者的FOMO（害怕错过）综合症发作：他们未必懂FP8是啥，但看到别人跟风，自己也坐不住了。营销策略生效：先发个”支持FP8″的新闻，至于什么时候落地？再说吧！不得不说，科技圈的热闹程度，有时候堪比菜市场砍价现场。
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UE8M0 FP8：国产模型开发者与芯片制造商协同
浮点精度大比拼：DeepSeek UE8M0 FP8 入场搅局！
FP8：一场关于“拆分”的武林大会
如果说FP8是一场武林大会，那么各家架构就是不同的门派，它们的“武功秘籍”（FP8格式）自然也有所不同。
MXFP8：目前武林盟主 英伟达Hopper/Blackwell 的独门绝学，旗下两大高手：E4M3（4位指数+3位尾数） —— 擅长 精确计算（前向传播·激活值），但 “眼界”较窄（动态范围较小）。E5M2（5位指数+2位尾数） —— “大开大合”（反向传播·梯度计算），牺牲精度换取 更大动态范围。DeepSeek UE8M0 FP8：新玩家的奇葩招式？
DeepSeek这次扔出的 UE8M0 FP8，显然是奔着 “不走寻常路” 来的！
名字就很神秘：“UE8M0”？听起来既不像E4M3，也不像E5M2，难道他们偷偷练了什么 “无尾数”神功？（毕竟M0=0位尾数？）挑战传统：主流FP8都在拼“E几M几”，DeepSeek却甩出一套全新规则，莫非是想证明——“精度高≠非得牺牲范围”？关键疑问
UE8M0 是不是比E4M3更准、比E5M2更能扛（动态范围）？DeepSeek的绝活 能用在下一次AI模型训练的速度赛上吗？看来这场FP8江湖大战，才刚刚开始！
当计算机遇上美食节：FP8和DeepGEMM的“烹饪”秘技
配料表*：主菜：FP8二进制格式（由英伟达大厨独家秘制）配菜：UE8M0（DeepSeek的秘密酱料）调料：英伟达GPU火力加持（烹饪速度提升100%）做法*：英伟达的后厨：谁说FP8只能做甜点？这家科技界的米其林三星餐厅早就摆出了UE8M0的全套菜单。DeepSeek的私房菜：开源界的网红小店DeepGEMM不甘示弱，挥舞着CUDA铲子，为英伟达GPU特调了一份超快“炒代码”方案。开饭时间：数据科学家们纷纷掏出筷子（GPU），围观这盘低精度、高性能的“算力盛宴”。温馨提示*：本菜单不含任何“训练崩盘”或“推理翻车”风险（大概）。请各位AI大厨谨慎享用！
科技界的”甜蜜月饼”：中国AI芯片与软件的”拉郎配”
当”硬汉”遇上”软妹子”
最近科技圈上演了一出”硬件”和”软件”的浪漫喜剧。DeepSeek和国内芯片厂商就像一对急着”脱单”的男女：
“硬件派”芯片：我虽然不够高富帅（没有英伟达的优化），但绝对踏实靠谱！“软件派”DeepSeek：没关系，我们可以一起定制”月饼”（UE8M0 FP8格式），虽然不是米其林三星（最高精度），但保证能吃饱！这种”互相成就”，简直比王老吉配火锅还要绝配！
数字世界的”折中主义”
在AI训练里，大家都知道英伟达的FP8是”如意金箍棒”——但国产GPU拿在手里就会变成”孙悟空的头痛棒”。于是出现了以下神操作：
先保命再说：把”动态范围”（能处理的数字大小）当作VIP，坐头等舱精度当经济舱：把数字的细节（尾数精度）塞在后排小座位，该扔就扔离地祷告：希望模型训练别像醉酒一样东倒西歪The Register说得好，这就像”给惯性漂移的赛车加了防滚架”——虽然不如F1快，但至少能开到终点！
科技版”地道战”
在美国的芯片封锁下，中国AI圈玩出了新花样：
游击战术：你的FP8我不能用？我自己造个”土八路版”UE8M0！田忌赛马：高端比不过就比性价比，稳定训练才是王道农村包围城市：先保证国产芯片能正常”呼吸”，再考虑跑”马拉松”分析师们惊掉下巴：这哪是技术妥协？分明是在下一盘大棋！
“国产组合”的化学效应
这个看似”将就”的方案，反而催生出一对最佳拍档：
软件方获得：训练不爆炸的安心保障硬件方收获：属于自己的生态链初体验整个行业赢得：在禁令下继续前进的底气就像方便面配火腿肠，单独吃都不够格，配一起就是”国宴”！这场中国AI的”自救运动”，正在证明一件事：有时候，”够用”比”最好”更重要，特别是在你想活下去的时候。
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写在最后
人工智能适配测试：中国企业上演”科技版速度与激情”
自今年2月起，中国信息通信研究院（简称”信通院”）开始了对DeepSeek平台的适配测试。如果你以为这只是普通的IT检测，那可就大错特错了——这根本就是一场”国产AI装备大赛”！
参赛选手名单超乎想象
芯片选手：”难道这次测的不是算力，而是抗热能力？”服务器选手：”性能咱自然不虚，耗电量先报个数再说？”一体机选手：”找个地方安静的跑完深度学习，没那么容易！”云服务商选手：”云端打架嘛，看谁家的AI不‘宕机’！”终于，在7月份的首轮”科技较量”中，8家强者脱颖而出。而剩下未上榜的企业，可能正在默默为下一轮参赛储备技能点……
最让人期待的？ 当然是等到2025年7月，看谁能笑到最后！毕竟，在这些AI软硬件产业选手的眼中——“能通过的都不是一般的‘科技壮士’！”*
国产AI芯片的“逆袭”与英伟达的“魔法”
1. 国产AI：从“追赶”到“硬扛”
好消息！据中国信通院的测试，我国AI芯片在语言理解和逻辑推理等任务上，精度已经能跟国外大哥们掰手腕了！
硬件对抗赛：国内厂商现已在单机8卡条件下成功运行DeepSeek 671B（INT8/FP8精度），和英伟达所需的配置规模肩并肩！当然，部分国产设备仍需两机16卡甚至四机32卡才能搞定相同规模的模型……（嗯，勉强算“双卡双待”加强版？）软件适配快如闪电：从芯片到云服务，国内厂商的速度堪比“AI界的闪电侠”，短时间内就能让大模型跑得流畅不报错！2. 英伟达：秀出新魔法
就在咱们正为国产AI欢呼时，英伟达默默掏出了新“玩具”——NVFP4：
6月24日首次亮相，宣称在4位精度下训练，速度起飞。8月25日再发“魔法公告”：这玩意儿不仅能4位速度起飞，还能精准度赶上16位训练！ （翻译：英伟达正骑着AI独角兽，让计算跑得又快又准。）
总结：*国产AI继续奋进，英伟达稳步开挂……这场AI硬件竞赛，真是越来越有看头了！
AI芯片竞赛：一场令人捧腹的西天取经
英伟达的神坛与本土玩家的长征
当英伟达在官方博客上优雅地展示着最新的AI芯片时，我国模型和芯片厂商们正上演着一幕《西游记》现代版：
唐僧团队：国产芯片研发队伍白龙马：勉强能用但跑不动的初代产品妖魔鬼怪：技术封锁和专利壁垒孙悟空：那个天天熬夜写代码的架构师路上的风景
虽然距离”西天”还有十万八千里，但至少我们的”取经团队”已经走出了长安城。这就像：
龟兔赛跑：兔子在终点线打盹的时候，乌龟刚学会系鞋带幼儿园运动会：人家在跑110米栏，我们还在练习系红领巾烹饪大赛：米其林三星主厨摆盘时，我们刚搞清楚酱油和醋的区别“任重道远”这个词太含蓄了，应该说”长征路上我们刚领到草鞋”。——某不愿透露姓名的芯片工程师好消息是，至少我们在路上了。坏消息是，这条路可能比春运的京港澳高速还要堵……
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