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Deepseek决定自造“芯脏”
2026年7月，路透社报道DeepSeek正在开发自有AI推理芯片，项目已启动约一年。这标志着这家以模型技术闻名的公司，在算力供应链上从依赖英伟达、转向华为昇腾，最终走向自研。文章分析了其背后的三重驱动力：高端算力被禁运、推理成本随用户规模急剧膨胀、以及现有国产芯片（如昇腾）在纯推理场景下的效率不足。作者认为，DeepSeek造芯是中国AI企业算力自主化的必然一步，也是一场基于真实海量推理场景的豪赌，可能改变国内AI芯片市场格局。适合关注AI产业趋势、算力供应链、以及中国科技自主化进程的读者。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍DeepSeek自研推理芯片是其算力路线从依赖进口、转向国产、最终走向自研的必然结果，核心驱动力是高端算力禁运、高企的推理成本和现有专用芯片的效率不足。
- 01路透社报道，DeepSeek正在开发自有AI芯片，定位专攻推理，项目约一年前启动，已与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储器供应商接洽。
- 022026年6月，DeepSeek完成约510亿元人民币首轮外部融资，投后估值520-590亿美元，资金明确用于扩建国产芯片算力中心、自研AI芯片和扩充人才团队。
- 03DeepSeek的V4 Flash模型定价极低，每百万Token输出仅2元人民币，导致推理调用量巨大（连续六周登顶OpenRouter平台），推理成本成为吞噬利润的长期账单。
- 04转向华为昇腾后，由于昇腾芯片兼顾训练任务，硬件配置在纯推理场景下利用率不足，导致冗余成本和迁移工作量。
- 05DeepSeek-V3论文中设有《硬件设计建议》章节，明确提出了对芯片的具体需求，如卸载通信任务、提高张量核累加精度等，可视作对芯片厂商的“甲方需求书”。
- 06消息传出后，英伟达盘前股价下跌约1.6%，显示市场认为此举可能冲击其“卖铲子”的商业模式。
反方 / 局限
- — 自研芯片成本高昂，设计一款先进AI芯片成本可能达5亿美元，且不保证能量产或性能优于英伟达。
- — 英伟达的CUDA软件生态是真实存在的壁垒，自研芯片需解决软件适配问题，短期内难以撼动其地位。
- — 投资人的70亿美元融资并非免费，他们押注的是DeepSeek从模型公司升级为软硬一体AI平台的可能性，存在巨大不确定性。
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