每日生活圈2025年08月25日 14:27消息，DeepSeek采用UE8M0 FP8标准，华为积极适配，彻底与NVIDIA决裂。
8月25日，据报道，深度求索近日正式推出DeepSeek-V3.1。其中一项重要突破和令人惊喜的进展，是新增了对UE8M0FP8的支持。
DeepSeek在其官方发布的关于DeepSeek-V3.1的文章中提到，UE8M0FP8是为即将推出的下一代国产芯片所专门设计的。
东莞证券表示，该格式通过提升灵活性，支持更复杂的模型推理，从而增强芯片的解码效率和运算能力，为国产芯片适配更大规模的模型提供了技术路径，有助于加快国产AI算力生态的建设进程。 我认为，这一技术路径的提出，不仅体现了国内在AI芯片领域持续的技术积累，也反映出产业对自主可控算力生态的迫切需求。随着更多创新技术的落地，国产芯片在性能与适配性上的短板有望逐步补齐，推动整个AI生态向更高效、更开放的方向发展。
那UE8M0 FP8到底是什么？将有何影响？
人工智能领域的企业家与技术专家、清华大学计算机系人工智能所博士梁斌表示，DeepSeek这次为什么非要强调UE8M0 FP8呢？这个和英伟达的FP8是两个东西，两套标准。
他解释称，显存的容量存在一定的限制，而模型的规模却在迅速增长，因此必须通过量化技术对每个参数进行压缩。FP32表示用32位来表示一个参数，而FP8则是用8位来表示一个参数。在可接受的精度范围内，位数越低，意味着在显存中可以存储更多的参数。
FP8格式在不同厂商的实现上存在差异，英伟达采用了E4M3和E5M2方案，而DS公司则推出了UE8M0方案。两者的主要区别在于，前者支持3位或2位的小数表示，而后者则不包含小数部分。从性能上看，英伟达的方案在精度上更具优势，而DS的方案则在功耗、运算速度以及对芯片的要求方面表现更优。这种设计上的取舍反映了不同应用场景下的需求差异。
梁斌表示，现在，DeepSeek已支持UE8M0FP8标准，同时国产芯片厂商也逐渐向这一标准靠拢，这标志着国内在AI算力生态上正逐步形成独立体系，似乎与英伟达的生态系统开始拉开距离。未来，其他推理模型或将面临选择：要么采用DeepSeek的这套技术体系，要么继续依赖英伟达的方案。国内芯片企业也在积极融入这一趋势，推动本土化技术的发展。 从行业发展趋势来看，这种技术路线的分化反映出国内对自主可控算力生态的重视。随着国产芯片性能的不断提升，其在AI领域的应用将更加广泛，未来可能形成与英伟达并行的技术格局。
现在华为为了适配这个标准，真的是全力以赴，拼尽全力去完成，成功的话就能名垂千古，这种诱惑实在太大了。同时，我也注意到DeepSeek确实有胆识，真正将国产大模型的发展推向了一个令人瞩目的高度，值得称赞。
