DeepSeek被曝自研AI推理芯片，一年前已啟動，正對接代工與存儲廠商

作者｜冬梅

7 月 7 日，路透社援引三名知情人士消息稱，DeepSeek 正在自主研發 AI 芯片，以減少對英偉達和華為等外部芯片供應商的依賴。與用于大模型預訓練的高性能加速芯片不同，DeepSeek 此次研發的芯片主要面向推理場景，即在模型訓練完成后，承擔用戶請求處理和內容生成等計算任務。

知情人士稱，該項目目前仍處于早期階段。DeepSeek 已經開始接觸外部合作伙伴，并與芯片設計、晶圓代工和存儲廠商展開討論。其中一名消息人士透露，相關工作大約在一年前啟動。

與此同時，據兩名知情人士向路透社透露，DeepSeek 近幾個月增加了芯片設計工程師的招聘，但相關招聘主要通過非公開渠道進行，未在公開招聘平臺發布職位。

三名消息人士均因相關信息尚未公開而要求匿名。

DeepSeek 未回應路透社的置評請求。

如果項目能夠推進至量產階段，這將意味著 DeepSeek 的業務邊界從大模型算法、訓練框架和推理軟件，進一步延伸至底層計算硬件。

但截至目前，芯片的具體架構、制程工藝、流片時間、代工合作方及計劃投入規模等信息均為得到 DeepSeek 方任何回應。

為何從推理芯片入手？

相較于訓練，推理正在成為 AI 算力市場增長更快、需求更分散的部分。

訓練通常發生在模型發布之前，需要在大規模計算集群中持續運行數周甚至數月，對芯片間互聯、顯存帶寬和集群穩定性要求極高。推理則貫穿模型投入使用后的整個生命周期。用戶每提出一次問題、生成一段代碼或者調用一次智能體，背后都需要消耗推理算力。

隨著大模型從實驗室走向搜索、辦公、編程和智能體等應用，行業的計算重心正在逐漸從“訓練出模型”轉向“低成本地運行模型”。針對特定模型和工作負載設計的專用推理芯片，可以減少部分通用功能，在吞吐量、延遲和功耗方面獲得更有針對性的優化。路透社稱，推理芯片通?？梢员韧ㄓ?GPU 成本更低、功耗更小。

對于 DeepSeek 而言，自研推理芯片還有另一層意義。

芯片與模型可以進行協同設計：模型團隊可以圍繞自身的混合專家架構、低精度計算方式、注意力機制和緩存策略定制硬件。芯片團隊也可以根據模型的算子結構優化計算單元、存儲層級和數據傳輸方式。

這與 DeepSeek 此前的技術路線并不完全割裂。

DeepSeek 已經開源了 DeepGEMM、DeepEP、FlashMLA 和 3FS 等面向大模型訓練、通信、推理及存儲的基礎設施組件。向芯片層延伸，意味著其希望進一步控制從模型架構、軟件棧到計算硬件的完整鏈路。

不過，這種軟硬件協同能否轉化為實際的成本和性能優勢，仍取決于芯片最終的設計能力、制造工藝、存儲方案以及配套軟件生態。

從英偉達轉向華為后，再尋求自研芯片

DeepSeek 此前同時使用過英偉達和華為芯片。

DeepSeek 曾披露，支撐其 R1 推理模型的基礎模型使用英偉達 H800 訓練。H800 是英偉達在美國出口限制下為中國市場推出的產品，但美國政府在 2023 年進一步收緊出口規定后，該芯片也被禁止向中國銷售。

此后，DeepSeek 逐漸增加了對華為昇騰芯片的適配和使用。

路透社報道稱，DeepSeek 在 2026 年 4 月發布了針對華為昇騰芯片適配的 V4 模型，華為也表示，旗下處理器參與了輕量版本 V4-Flash 的部分訓練工作。

在英偉達先進 GPU 難以穩定獲得的情況下，華為已經成為中國 AI 芯片市場的重要供應商。

路透社援引的數據稱，在規模約 500 億美元的中國 AI 芯片市場中，華為目前占據約一半份額。

不過，隨著阿里巴巴、百度等公司持續推進自研芯片，華為在國內市場面臨的競爭也在增加。

DeepSeek 進入芯片研發領域，短期內并不意味著其將完全替代英偉達或華為。

原因很簡單，報道所指芯片聚焦推理而非訓練，DeepSeek 仍需要外部芯片支持大規模模型訓練。此外，一款芯片從架構設計、驗證、流片到量產通常需要數年時間，中間還要經歷良率、封裝、供貨和軟件適配等多重考驗。

但從長期看，自研芯片有望讓 DeepSeek 降低對單一硬件平臺的依賴，并掌握更多推理成本和產品迭代節奏的主動權。

自研芯片是所有 AI 巨頭繞不開的一環

DeepSeek 并不是唯一試圖自研芯片的大模型公司。

隨著 AI 模型調用規模擴大，芯片成本已經成為模型公司最主要的支出項目之一。為了降低對英偉達的依賴，并針對自有模型優化推理效率，越來越多模型和云計算公司開始設計專用 AI 芯片。

路透社提到，OpenAI 已于 2026 年 6 月發布與博通合作開發的首款定制推理芯片 Jalape?o；

Anthropic 也在評估自主研發 AI 芯片。

這類公司并不一定親自建立晶圓廠。更常見的模式是由模型公司定義芯片架構和需求，與專業芯片設計公司合作開發，再交由晶圓代工廠生產。通過將模型、編譯器、推理框架和芯片共同優化，模型公司希望降低單次 Token 的推理成本，并獲得相對穩定的算力供應。

對 DeepSeek 來說，這一需求更加迫切。一方面，美國出口管制限制了中國企業獲得英偉達最先進 GPU 的渠道。另一方面，DeepSeek 以較低推理價格提供模型服務，隨著用戶數量和 Token 調用量增加，如何持續壓低基礎設施成本將直接影響其商業化能力。

https://www.reuters.com/world/china/chinas-deepseek-developing-its-own-ai-chip-sources-say-2026-07-07/

https://x.com/teortaxesTex/status/2074467879248966087

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