作為中國人工智能領域的新銳力量，DeepSeek的技術突破始終伴隨著硬件配置的關注。根據公開信息及行業分析，其顯卡布局呈現“訓練精簡、部署分層”的特征，既體現技術創新優勢，也反映算力資源的戰略調配。

在模型訓練階段，DeepSeek以高效算力利用著稱。其R1模型初期僅使用2000塊英偉達H800 GPU完成訓練，預算控制在600萬美元，卻實現與OpenAI等機構相當的性能。這種效率源于“測試時擴展”技術，通過動態調整計算資源分配，在推理階段突破傳統訓練框架限制。相比之下，OpenAI訓練GPT-4需動用2.5萬塊A100芯片，凸顯DeepSeek在算法優化上的優勢。值得注意的是，盡管英偉達證實DeepSeek符合出口管制規定，但市場推測其可能通過多卡并行技術彌補單卡性能差距。

部署環節的硬件需求呈現梯度化特征。根據CSDN披露的配置清單，不同參數規模的模型對應差異化的顯卡方案：輕量級版本（如1.5B參數）可在單張RTX 3090/4090運行，滿足基礎問答需求；企業級應用（如32B參數）需配備A100或四張RTX 4090，支撐長文本生成；旗艦級模型（671B參數）則要求雙節點8卡A100服務器，總顯存需求達1200GB。這種分層策略既保證核心業務的穩定性，又降低邊緣場景的部署成本。

硬件采購數據顯示其規模化布局。2025年3月公布的算力服務器采購項目，由北京華夏盈遠科技有限公司中標，雖未公開具體顯卡數量，但結合行業慣例，單臺8卡A100服務器成本約260萬-320萬元，可反推其集群規模。更值得關注的是，DeepSeek通過混合部署策略，在C端服務中采用“冰山架構”——將6萬張顯卡中的大部分保留給研發與企業業務，僅小部分用于公共服務，從而在春節用戶高峰期仍能維持基本運營。

技術路線選擇進一步優化資源利用。DeepSeek支持NVIDIA與AMD雙平臺，本地部署既可使用CUDA加速，也可通過ROCm軟件棧調用AMD顯卡算力。對于消費級顯卡，其采用8bit量化技術將7B模型顯存占用從13GB壓縮至4.2GB，使RTX 4060 Ti等中端卡也能運行中等規模模型。這種靈活性在顯卡市場價格波動背景下顯得尤為重要。

DeepSeek的顯卡配置策略本質是技術效率與商業成本的平衡術。通過算法創新降低訓練門檻，以分層部署適配多元場景，再輔以混合架構應對供應鏈風險，其硬件實踐為AI行業提供了算力優化的新范式。這種“以智馭算”的模式，或許正是破解“大模型軍備競賽”困局的關鍵鑰匙。