财中社1月6日电西部证券发布AI行业跟踪45期。文中写到DeepSeek-V3训练和使用成本大幅降低，或有望助力商业端落地算力优化。

　　引入FP8训练和细粒度量化策略，大幅降低计算时间。相比于Meta的Llama3需要16384块上半年00 GPU训练，DeepSeek-V3仅需2048块H800 GPU即可完成相同规模的任务，训练成本低至约557万美元。

　　用户使用门槛降低：1）软硬件一体化支持，提升推理效率。DeepSeek首发支持国内昇腾平台（Ascend）和MindIE推理引擎，这种软硬件一体化的支持使得用户能够在不同的硬件环境中灵活高效地部署模型。2）支持多种主流框架、全面开源策略。模型支持SGLang、LMDeploy和TensorRT-LLM等多个主流框架，开发者可以根据自身需求选择合适的开发工具和框架。3）灵活的API定价模型，降低每百万token的处理成本。

　　西部证券认为，DeepSeek-V3的表现给前沿LLM训练降本带来新的解决路径和可能性，模型端使用成本的下降有助于推动商业端落地的闭环。