日前，DeepSeek-V3.1宣布使用了UE8M0 FP8 Scale参数精度，并表示后者针对即将发布的下一代国产芯片而设计。周五资本市场芯片股大涨，国内GPU企业摩尔线程对媒体表示，该公司目前已经原生支持FP8，并支持DeepSeek的相应功能。

此前，7月底上海举行的世界人工智能大会期间，摩尔线程重磅披露其完整AI技术布局。据摩尔线程介绍，其支持从FP64至INT8的完整精度谱系，是国内极少数具备FP8大模型训练平台的厂商，通过FP8混合精度技术，有效提升训推一体能力，在主流前沿大模型训练中实现20%~30%的性能跃升。

指数级增长的模型算力需求，宣告了大智算集群作为训练基础设施的“刚需”时代已然来临。‌ 面对动辄10^26 FLOPS级的计算量和长达数十天的万卡训练周期，单纯扩充集群规模已非良策。破局的关键在于多管齐下：‌深挖低精度训练（尤其是FP8）带来的巨大潜力以提升单卡效率；同时，构建高可靠、高可用的集群环境以保障大规模训练的持续稳定运行‌。这不仅关乎成本，更决定着大模型研发的节奏与成败。