四川
外媒爆料：DeepSeek正在秘密開發自研AI芯片，專攻推理，項目大概一年前就啟動了。
一家靠算法出名的AI公司，突然要自己下場造芯片了。
不是玩玩，是認真的
這消息不是空穴來風。三位知情人士證實，DeepSeek近幾個月一直在低調招聘芯片設計工程師。不是通過公開平臺，是私下挖人。公司已經跟芯片設計企業、晶圓代工廠和存儲廠商開始接洽。
更關鍵的是，2026年6月，DeepSeek完成了成立以來的首輪外部融資，籌集約510億元人民幣（約74億美元），投后估值在520億至590億美元之間。這筆錢明確要砸向三個方向：自研AI芯片、擴建國產算力中心、擴充全球頂尖人才。
錢到位了，人到位了，供應鏈也在談了。這不是“想想而已”，是已經開干了。
國內還有誰在做AI推理芯片？
DeepSeek不是第一家，也不會是最后一家。國內專攻AI推理芯片的公司，已經形成了一條完整的賽道。
華為昇騰是繞不開的名字。昇騰950PR已經量產，推理性能是英偉達H20的2.87倍，成本只有四分之一。DeepSeek的V4模型已經適配了昇騰架構，華為甚至確認昇騰參與了V4-Flash的部分訓練。昇騰走的是“訓練+推理”全場景路線，是目前國內AI芯片的頭號玩家。
寒武紀是另一家重要玩家。它走的是“輕量化、高性價比”路線，思元370推理能效比行業領先，同等算力下價格僅為英偉達A10的三分之一。字節跳動是寒武紀的大客戶，2026年Q2要交付12萬到16萬顆580芯片。寒武紀的推理芯片主要用在搜索推薦、金融風控這些高頻場景——不需要最強算力，需要“夠用且便宜”。
再加上沐曦、天數智芯、燧原科技等出貨已超萬卡的AI芯片公司，以及阿里平頭哥、百度昆侖芯等互聯網大廠的自研芯片——國內AI推理芯片賽道，已經不止一兩個玩家了。
為什么DeepSeek要自研芯片？
原因不復雜，但每一條都很硬。
第一，降低對英偉達的依賴，也降低對華為的依賴。
第二，推理是持續性消耗，訓練是“一次性”投入。
訓練大模型是一錘子買賣，訓練完了就不怎么再花錢了。但推理是持續性消耗——每個用戶的每一次提問，都需要推理算力來響應。隨著AI應用大規模鋪開，算力需求的重心正在從訓練向推理快速傾斜。推理專用芯片比通用GPU功耗更低、單位成本更低，這對一家正在商業化的AI公司來說，是生死攸關的事。
第三，軟硬件協同優化，效率更高。
DeepSeek在模型設計層面早就為硬件協同做了鋪墊。V3.1引入的FP8數據格式，就被認為是為下一代國產芯片的硬件特性而設計的。算法團隊在寫模型的時候就在想芯片的事——你寫代碼的時候知道硬件長什么樣，寫出來的代碼效率自然更高。這種“軟硬一體”的打法，英偉達玩了幾十年，OpenAI和Anthropic也在學。DeepSeek只是跟著走，但走得很快。
從算法公司到硬件玩家，DeepSeek走了一條很多AI公司都在走的路。510億融資落袋，推理芯片啟動，算力中心在建。DeepSeek正在從一個“模型公司”，變成一家“AI基礎設施公司”。
國內做推理芯片的公司已經不少了。華為昇騰、寒武紀、曲速科技、曦望、中昊芯英……賽道擠滿了人。DeepSeek選擇這個時候進場，挑戰不小，但機會也大。AI推理市場正在爆炸式增長，萬億級的蛋糕，誰都不想只看著別人吃。
OpenAI在做自己的推理芯片，Anthropic也在評估自研芯片的可能性。全球頭部AI大模型公司都在做同一件事：自己造芯片。DeepSeek只是中國跑得最快的那一個。
DeepSeek的芯片能不能成，現在沒人能打包票。但有一點是確定的：當一個靠算法吃飯的公司決定自己造芯片的時候，它就不再只是“寫代碼的”了。它要自己定義硬件，自己掌控算力，自己決定命運的走向。
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