Deepseek开源FlashMLA的意义。
Deepseek本周密集开源多项技术，第一天开源了FlashMLA，目前已经引起轰动，引起轰动的主要原因是把H800卡的性能做到英伟达官方给出的2-3倍，而一般来说H100的性能是H800的2倍，也就是说用H800干出了H100的性能。前一段时间Scale AI的创始人亚历山大·王（华裔）说Deepseek搞到了5万张H100卡才训练出Deepseek R1等，可以说他并不清楚Deepseek的具体工作才得出那样的结论。目前Deepseek开源了FlashMLA，可以说在一定程度上回答了亚历山大·王的疑问。
开源FlashMLA的意义非常重大，首先是相当于国内目前采购的H800的算力普遍提高2-3倍，相当于拿H800当H100用，这对未来的人工智能的发展和普及有很大的意义。
其次，开源FlashMLA后，相关技术也可以用在国产芯片上，有文章提到“当前国产GPU（如壁仞、摩尔线程）正试图兼容CUDA生态，但缺乏深度优化案例。FlashMLA的开源为国产GPU厂商提供了参考模板：若能针对国产芯片实现类似优化，或可打破英伟达的生态壁垒。”如果这个文章中提到的技术用在国产GPU上的说法是对的，那么可以预料国产芯片将会获得更大的发展空间，国产算力的实际发挥也能大大增强。
FlashMLA在大量释放GPU性能后，也会降低部署大模型部署成本，进而进一步推动大模型在各行各业的应用，进一步激发出更多创新应用的出现。
考虑到国内大量的工程人员，国内齐全的工业体系，大模型在各行各业的应用必然是加快的，这将使得中国在人工智能发展方面和美国竞争中出现你打你的，我打我的局面，而且“我打我的”涉及到点比“你打你的”更广，这会形成更多差异化竞争，美国所谓卡算力来影响中国人工智能的发展思路基本落空，而在各行各业竞争人工智能方面美国可能会落后于国内。
联想到几天前上海的GDC上Deepseek参与的闭门会议，再早是民营企业家会议，那么开源释放GPU的能力有可能是这些会议的结果，这个开源促进的发展能力在后续是有很大的意义的，以前认为部署Deepseek可能是亏本的生意有可能会赚钱，可以说：
人工智能发展竞争已经进入新的阶段。
期待Deepseek后续开源能够带来更多惊喜。
