AI巨頭集體造芯片，梁文鋒布局不止于芯片

值得一說(shuō)的是，該公司已經(jīng)在一年前就完成了布局。那么問(wèn)題來(lái)了，從DeepSeek公司戰(zhàn)略發(fā)展考慮，為什么要自研AI推理芯片？

訓(xùn)練芯片用來(lái)干什么？訓(xùn)練大模型，好比蓋一棟大樓，需要幾年時(shí)間、成千上萬(wàn)工人、巨額投資。訓(xùn)練芯片的難度像造F1賽車——需要在連續(xù)數(shù)月的滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)中不出差錯(cuò)，一次中斷造成的損失可能高達(dá)數(shù)百萬(wàn)美元。英偉達(dá)的CUDA生態(tài)積累了二十年，全球超過(guò)600萬(wàn)開發(fā)者都在這個(gè)體系上工作。這不是一家創(chuàng)業(yè)公司短期能挑戰(zhàn)的。

推理芯片完全不同。 推理是你訓(xùn)練完模型之后，每一次用戶提問(wèn)、每一次AI回答，都在跑推理。訓(xùn)練是一次性投入，推理是持續(xù)性消耗。用戶越多、調(diào)用越頻繁，推理成本就越像水電費(fèi)一樣，月月交、年年交。

DeepSeek的模型以極低成本的高性能吸引了海量全球API調(diào)用，但推理算力的消耗正在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。有機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，生產(chǎn)環(huán)境中推理可占模型生命周期計(jì)算成本的80%到90%。

訓(xùn)練可以忍受等待，推理不行。因?yàn)橛脩舨粫?huì)等你。

2026年6月，DeepSeek完成成立以來(lái)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。資金用途已經(jīng)明確：擴(kuò)建以國(guó)產(chǎn)芯片為主的算力中心、自研AI芯片、擴(kuò)充全球頂尖人才團(tuán)隊(duì)。

錢到位了，人才也在招了。近幾個(gè)月DeepSeek大幅增加芯片設(shè)計(jì)工程師的招聘名額，但所有崗位都不走公開招聘平臺(tái)，全部依靠行業(yè)內(nèi)推和私下邀約。同時(shí)，DeepSeek已與芯片設(shè)計(jì)公司、晶圓代工廠和存儲(chǔ)廠商展開多輪接洽。這不是“想想而已”，是已經(jīng)在干了。

還有一個(gè)很少有人提到的細(xì)節(jié)：DeepSeek在模型設(shè)計(jì)層面，早就為硬件協(xié)同做了鋪墊。

算法團(tuán)隊(duì)在寫模型的時(shí)候，就在想芯片的事了。這不是“先做模型再找芯片適配”，這是“模型和芯片一起設(shè)計(jì)”。

一旦自研芯片成功，DeepSeek得到的將不只是更低成本，而是對(duì)底層算力的完整控制權(quán)。圍繞自己的算子結(jié)構(gòu)、KV Cache管理、Prefill/Decode特征和內(nèi)存訪問(wèn)做定向優(yōu)化，效果會(huì)比任何通用芯片都好。

谷歌的TPU迭代到第八代時(shí)，首次把訓(xùn)練和推理拆成兩條獨(dú)立產(chǎn)品線。連谷歌都認(rèn)為推理值得一條單獨(dú)路線，DeepSeek走的路，方向是對(duì)的。

成本賬：訓(xùn)練是一次性投入，推理是持續(xù)消耗。月活幾千萬(wàn)，每一句對(duì)話都在燒錢。專用推理芯片能比通用GPU實(shí)現(xiàn)更低的功耗和更低的單位成本。

安全賬：英偉達(dá)買不到，華為產(chǎn)能不夠分，靠別人永遠(yuǎn)不踏實(shí)。自己造芯片，才能把命運(yùn)攥在自己手里。

效率賬：模型設(shè)計(jì)階段就已經(jīng)在考慮硬件特性了，軟硬協(xié)同優(yōu)化的空間，比買現(xiàn)成芯片大得多。

當(dāng)然，挑戰(zhàn)也很大。設(shè)計(jì)一款有競(jìng)爭(zhēng)力的AI芯片通常需要數(shù)年時(shí)間和巨額資金投入，目前還不能保證成功。路透社的分析也指出，設(shè)計(jì)先進(jìn)AI芯片的成本可能高達(dá)約5億美元，這還只是設(shè)計(jì)、工程與驗(yàn)證階段的投入，不意味著一定能順利量產(chǎn)。