DeepSeek自研AI推理芯片，减少对英伟达和华为依赖
Alina Collins
据路透报道，DeepSeek正自主研发AI推理芯片，目标是降低对英伟达和华为的依赖；这意味着这家以低成本模型闻名的AI公司，正从软件向硬件做一次高风险的战略跨越。
DeepSeek为什么要自己做芯片？
DeepSeek目前训练模型依赖英伟达H800，部署端则采购华为昇腾芯片——两条供应链都受制于人。
H800已于2023年底被美国禁止出口，华为昇腾虽可用但产能和性能仍有瓶颈。
这意味着→ 无论选英伟达还是华为，DeepSeek的算力来源都存在"断供"或"不够用"的风险，自研是试图拿回主动权。
为什么选推理芯片而不是训练芯片？
推理(模型训练完成后、向用户生成回答的环节)芯片通常成本更低、功耗更小，技术门槛也低于训练芯片。
推理是当前AI计算需求增长最快的细分市场——用户越多，推理算力消耗越大。
用大白话说＝ 训练芯片像建发电厂，推理芯片像配变压器；DeepSeek先从更容易、市场更大的那头切入。
项目进展到哪一步了？
该芯片项目约一年前启动，目前仍处于早期阶段。
DeepSeek已开始接触芯片设计、晶圆代工及存储器企业，同时以私下方式扩充芯片设计工程师团队。
这反映出 项目尚未进入流片阶段，但公司在人员和供应链上已做实质性布局，不是纸上谈兵。
华为会受多大冲击？
华为目前占据中国约500亿美元AI芯片市场的约一半份额，DeepSeek是其重要客户。
今年4月DeepSeek发布了适配华为昇腾的V4模型，华为也表示其处理器参与了V4-Flash轻量版的部分训练。
但阿里巴巴、百度等巨头已在自研芯片，若DeepSeek再加入，华为的潜在市场空间将进一步被压缩。
这意味着→ 华为昇腾的护城河不是技术本身，而是"客户没有替代选项"；每多一家自研，这道护城河就浅一层。
自研芯片最大的障碍是什么？
设计端：做一款有竞争力的AI芯片通常需要数年时间和大量资本。
制造端：美国出口管制限制中国设计商使用境外最先进晶圆厂；高带宽存储器(HBM，AI芯片的关键组件)同样受限。
用大白话说＝ 就算芯片设计出来了，能不能找到工厂造、能不能买到关键零件，每一步都卡着脖子。
全球AI公司都在走同一条路吗？
OpenAI上月发布了与博通联合开发的首款自研推理芯片"Jalapeno"；Anthropic也据报道正评估自研方案。
这反映出 全球头部AI公司正形成共识：长期依赖英伟达的单一供应链是战略风险，自研芯片是对冲手段。
DeepSeek创始人梁文锋曾在2024年一次罕见采访中表示，芯片出口管制是公司面临的重要挑战。
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