DeepSeek押注華為晶片，擬最快四季度獲訓練晶片供貨
nashnova research
DeepSeek創辦人梁文鋒在閉門投資者會議上稱，用華為晶片訓練模型是公司最大的賭注之一，預計最快今年四季度拿到新一批昇騰晶片。這意味著中國頭部AI公司正將算力自主化從口號推向實戰驗證。
梁文鋒說了甚麼、在甚麼場合說的？
上週日的閉門會議要求投資者親赴DeepSeek北京或杭州辦公室，交出手機、只留紙筆，梁文鋒本人以線上方式接入。
他明確表示：用華為或其他國產晶片訓練模型是公司最重要的戰略優先項之一，並且「必須成功」。
這意味著→ DeepSeek已把國產晶片從「備選方案」升級為核心戰略路線，而非僅在制裁壓力下被動應對。
模型要做多大、為甚麼晶片永遠不夠用？
DeepSeek正在訓練一個2萬億參數模型，大於現有旗艦V4的1.4萬億參數，並計劃進一步開發8萬億參數的更大模型。
簡單來說＝ 參數越多，模型越聰明，但吃掉的算力也成倍增長——這就是晶片需求急劇攀升的直接原因。
梁文鋒5月曾估算：訓練與OpenAI同等規模的系統，需要約5萬顆英偉達GB300，或20萬顆華為昇騰950。這反映出國產晶片在單顆性能上與英偉達仍有約4倍差距，必須靠數量彌補。
華為晶片甚麼時候能到、卡在哪裡？
梁文鋒預計華為最早在今年四季度或明年一季度交付可用於訓練的新一批晶片，但未透露具體供貨規模。
華為產能瓶頸主要卡在高帶寬存儲器（HBM）等關鍵零部件短缺，不是晶片設計本身的問題。
這意味著→ 即便華為晶片架構就緒，供應鏈上游的存儲和封裝環節才是決定交付節奏的真正瓶頸。
錢從哪來、英偉達晶片還在用嗎？
DeepSeek目前仍用英偉達晶片訓練新模型，據報道這些晶片可能來自二級市場渠道。
公司正投入約300億元人民幣擴充算力；今年6月已完成500億元融資，第二輪同等規模融資正在推進，對應估值5000億元。
簡單來說＝ DeepSeek一邊砸重金囤英偉達存貨撐住當下訓練，一邊押注華為晶片作為長期替代——兩條腿走路，但華為那條腿必須跑起來。
這件事對中國AI算力意味著甚麼？
華為昇騰晶片能否按期交付並在大規模訓練中達到預期效果，是中國AI算力自主化能否實質推進的關鍵驗證節點。
如果成功，這將是國產晶片首次在萬億參數級別的前沿模型訓練中得到實戰檢驗。
這意味著→ 這不只是DeepSeek一家公司的賭注——它將為整個中國AI產業鏈回答一個根本問題：國產晶片到底能不能扛住最頂級的訓練負載？
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。