DeepSeek的NSA技术：AI大模型迈向算法效率竞争新时代

国泰君安最新研报指出，DeepSeek公司发布的原生稀疏注意力机制（NSA）技术，为AI大模型的长文本处理难题带来了突破性进展。

NSA技术通过三条并行注意力分支（压缩注意力、选择性注意力和滑动窗口注意力）高效地处理长文本，在保证模型性能的同时，显著提升了处理效率。这与传统的softmax架构相比，大幅降低了注意力计算的延迟，解决了大模型在长上下文处理方面面临的瓶颈问题，其效果在通用基准测试中得到了验证。

更重要的是，NSA技术降低了AI模型训练的算力需求。通过端到端的稀疏训练，该技术减少了对高性能GPU的依赖，降低了开发大模型的资金和技术门槛，这将加速AI技术的民主化进程，推动AI技术从少数科技巨头手中向更广泛的市场普及，中小企业将有机会参与到AI底层开发中。

NSA带来的长文本处理能力的提升，也为AI应用场景的拓展带来了新的机遇。模型能够直接处理书籍、代码库或大量的客服对话等长序列数据，这将极大地扩展AI在文档分析、代码生成等领域的应用边界，并在边缘计算等低延迟场景中催生出新的商业模式，为硬件厂商和解决方案提供商带来新的市场机会。

然而，技术竞争加剧和商业化进程不及预期仍然是潜在的风险因素。