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DeepSeek秘密自研AI推理芯片已一年，要在英伟达和昇腾之外走第三条路

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07-15 11:32

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DeepSeek偷偷自研芯片了，梁文锋三年前就布好了局

芯核笔记 2026-07-09

来自今日头条

传DeepSeek自研AI芯片路透社消息DeepSeek正在开发自研AI芯片。这款自研芯片专为AI推理（Inference）设计，而非用于模型训练。推理指的是模型训练完成后，为用户生成回答的阶段。随着AI应用大规模铺开，推理算力需求正成为行业重心。据知情人士透露，该项目大约在一年前启动，目前仍处于早期阶段。公司已与芯片设计、代工制造及存储芯片等外部合作伙伴展开接洽与讨论。但DeepSeek官方截至目前尚未正式回应#人工智能 #DeepSeek #芯片 #半导体 #传DeepSeek自研AI芯片深圳竟业电子IC片供应商

roger017 2026-07-09

来自今日头条

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1. DeepSeek偷偷自研芯片了，梁文锋三年前就布好了局

2. 传DeepSeek自研AI芯片路透社消息DeepSeek正在开发自研AI芯片。这款自研芯片专为AI推理（Inference）设计，而非用于模型训练。推理指的是模型训练完成后，为用户生成回答的阶段。随着AI应用大规模铺开，推理算力需求正成为行业重心。据知情人士透露，该项目大约在一年前启动，目前仍处于早期阶段。公司已与芯片设计、代工制造及存储芯片等外部合作伙伴展开接洽与讨论。但DeepSeek官方截至目前尚未正式回应#人工智能 #DeepSeek #芯片 #半导体 #传DeepSeek自研AI芯片深圳竟业电子IC片供应商

3. DeepSeek自研芯片：英伟达跌约2%，但能撼动华为约62%份额吗？

4. 【DeepSeek自研推理芯片即将问世】7月7日，路透社消息显示，DeepSeek正在自主研发AI推理芯片，该项目约于一年前启动，目前已与相关厂商展开接触。这无疑是国产AI“去英伟达化”的关键一步。倘若自研芯片能够成功落地，API价格有望下降，开发者在运用AI Agent完成复杂任务时，便无需过度担忧token消耗问题。然而，芯片自研之路充满挑战。芯片设计不仅投入高昂、周期漫长，而且风险巨大，从设计到量产或许需要两到三年时间，一次流片失败就可能损失数千万美元。目前，芯片的具体架构、制程工艺等信息均未披露，项目仍处于早期阶段。但无论如何，DeepSeek的这一尝试值得我们满怀期待！（附图摘编今日头条自媒体号）

5. 面对美日欧的技术封锁，DeepSeek宣布自研芯片，能否最后成功？

6. Deepseek 自研芯片落地，国产半导体替代再掀主升浪

7. DeepSeek被曝自研芯片：秘密布局一年，专攻推理赛道，打响算力自主关键一战一、事件核心：路透社独家爆料，造芯项目已潜行一年 2026年7月7日，路透社援引三位行业知情人士独家披露，国产头部大模型厂商DeepSeek（深度求索）正在秘密推进自研AI推理专用芯片项目，整个研发计划早在一年前正式启动，目前处于早期设计阶段，尚未进入流片量产环节，官方暂未对外发布任何官宣回应。不同于传统大厂高调立项，DeepSeek全程低调运作：通过猎头、内部推荐隐秘招募芯片架构、前端设计工程师，没有在公开招聘平台放出岗位；同时已经陆续对接芯片设计服务商、国内晶圆代工厂、存储芯片企业，敲定上下游协作链路，稳步推进硬件落地规划。二、关键定位：不做训练芯片，聚焦推理场景这次自研并非对标英伟达全能GPU，路线非常务实，核心只做推理芯片，放弃投入极高、风险更大的训练芯片研发：用途区分：训练芯片负责大模型从零学习、迭代权重，多用于实验室集群；推理芯片面向日常用户对话、API调用、智能体运行，是C端、企业服务最核心的算力消耗场景，也是DeepSeek日常营收的最大成本项。场景适配：芯片完全围绕DeepSeek自家V4系列大模型定制，针对性优化对话生成、长文本解析、Agent运行，相比通用GPU，能够压低推理延迟、提升能效比，理论上可以大幅削减单Token调用成本。路线选择：现阶段自研推理芯片门槛更低、试错成本更小，契合当下AI行业“推理算力需求爆发”的行业现状，也是国内大模型厂商落地软硬协同的最优起步方向。三、为什么一定要自研芯片？三大核心动因 1. 破解供应链依赖，对冲出口管制风险此前DeepSeek旗舰模型训练主要依托英伟达H800系列GPU，受海外芯片出口限制影响，后续主力转向华为昇腾生态，完成了DeepSeek-V4对八大国产芯片的全适配。但外购芯片始终存在供货周期、配额、定价约束，自研芯片意在走出英伟达、华为双依赖的第三条算力路线，掌握硬件自主权。 2. 压缩核心成本，巩固低价服务优势 DeepSeek素有AI行业“价格屠夫”之称，依靠极致算法把API调用价格压到行业低位，但长期以来算力硬件成本占据运营开支大头。参考OpenAI自研推理芯片可降低近50%推理成本的案例，自研定制芯片落地后，能够进一步压低云端服务成本，强化全球市场竞争力。 3. 软硬深度绑定，放大大模型性能上限通用GPU需要兼容上万种模型，无法针对单一大模型做极致优化。自研芯片可以从硬件层级适配自家模型算子、内存调度逻辑，在响应速度、并发承载、功耗控制上，实现外购GPU难以达到的效果，支撑大规模C端用户同时在线调用。四、行业连锁反应：全球大厂集体下场造芯 DeepSeek并非孤例，本轮爆料恰逢全球AI企业集体向芯片上游延伸： OpenAI联合博通推出自研推理芯片Jalapeño，计划2026年底大规模部署；同期国内智谱AI也被曝出评估自研推理芯片，头部大模型企业同步开启算力自主化浪潮；消息曝光当日，英伟达盘前股价短暂下跌约2%，资本市场开始担忧通用GPU的垄断格局被定制化推理芯片打破。五、现状与后续看点当前阶段：项目仍在早期设计，距离流片、测试、规模化上架还有较长周期，短期不会立刻替换现有英伟达、昇腾算力集群；资金支撑：DeepSeek近期完成超500亿元首轮大额融资，资金储备足以支撑长期芯片研发、流片投入；未来影响：如果推理芯片顺利落地，将带动更多国产大模型企业跟进定制硬件，重塑国内AI算力采购、部署格局，加速AI产业从“软件内卷”走向“软硬一体化竞争”。 DeepSeek被曝自研芯片

8. DeepSeek、智谱被曝自研芯片

9. 爆料：DeepSeek自研芯片！

10. DeepSeek自研芯片：大模型公司为什么必须"自己造脑子"？

11. DeepSeek自研芯片了！为何只做推理芯片？

12. DeepSeek、智谱同日曝光自研芯片

13. DeepSeek 自研芯片：大模型巨头为何必须自己做硬件？

14. DeepSeek自研芯片，瞄准“昇腾替代”？

15. DeepSeek 秘密推进自研芯片计划，大模型公司造芯成趋势

16. DeepSeek自研芯片：推理算力70%倒逼大模型造芯

17. 摆脱算力卡脖子！DeepSeek自研芯片，战略布局藏三年

18. DeepSeek自研芯片！已偷偷干了一年，摆脱对华为依赖

19. DeepSeek自研芯片：一场从"算法突围"到"算力自主"的战略升维

20. 曝：deepseek自研芯片！

21. DeepSeek被曝自研芯片：AI公司为什么都在烧钱做硬件？

22. DeepSeek自研芯片

23. 效仿OpenAI，DeepSeek秘密自研芯片布局算力自主

24. DeepSeek被曝自研AI推理芯片

25. 三大原因促使DeepSeek自研芯片

26. DeepSeek自研芯片+V4倒计时5天：教育AI产业链一场看不见的地震

27. 智谱和DeepSeek布局自研芯片

28. DeepSeek要造芯片了？

29. DeepSeek自研「芯片」，准备硬刚英伟达？

30. DeepSeek被曝自研AI推理芯片，一年前已启动，正对接代工与存储厂商

31. 黄仁勋最怕中国AI的事 DeepSeek刚刚做到了黄仁勋最害怕事还是发生了：DeepSeek V4发布，华为昇腾超节点深度适配，全球AI圈等待已久的大事落定，聊一聊背后的三大核心真相 #ai #deepseek v4 #deepseek #黄仁勋 #梁文锋

32. 刚刚！又一领域中国企业追平国际顶尖水准太燃了！新一代百核通用计算平台落地，出自中科曙光，国产计算首次跑进百核时代。这件事让我想起东吴证券最近的一个判断：DeepSeek V4首次使用国产算力参与训练，标志着国产算力由政策驱动走向“产业自证”的重要拐点。什么叫产业自证？就是不再靠政策硬推，而是

33. 深圳国产芯片成功训练万亿级AI大模型

34. 日前，DeepSeek-V4上线国家超算互联网，强强联合将百万token上下文应用成本降至最低。不管是算力产业还是大模型赛道，从来都没有弯道超车，所有顶尖突破，都离不开日复一日的深耕与积累。DeepSeek拒绝跟风内卷，跳出盲目参数竞赛，专注算法优化、场景落地和国产化适配，慢慢打磨产品实力。国

35. DeepSeek为什么选择在内蒙古自建数据中心，而不是租用阿里云、腾讯云等大厂的算力资源？

36. 新突破！全国首个万卡级全栈自主可控智算集群点亮

37. 如何评价消息称 DeepSeek V4 打破常规优先适配华为，冷落英伟达 AMD？会带来什么影响？

38. 午后，国产芯片直线爆发！DeepSeek、华为，大消息！

39. 如何评价 deepseek最新发布的deepseek v4模型？

40. deepseek4训练用的华为还是英伟达？

41. 如何评价 Deepseek V4 因为缺少昇腾芯片而不得不抬高价格？

42. DeepSeek V4要搞大事！不用英伟达GPU，国产算力能撑起顶级大模型？ 2026年4月，DeepSeek V4要上线。这次它不只是要比V3更好，是要破掉AI行业的“算力枷锁”：之前所有顶级大模型都得靠英伟达GPU，而V4要完全跑在国产芯片上。为什么这步棋关键？算力是AI的“燃料”，依赖英伟达

43. 如何评价DeepSeek与智谱均声明将在下半年大规模使用华为昇腾950超节点？

44. 如何评价 DeepSeek-V4 的价格？

45. 中国AI就该走自己的路！今天凌晨，针对DeepSeek发布最新旗舰AI模型，《玉渊谭天》发文称：当国产芯片能稳稳接住原本外国芯片的计算任务，中国的企业就不用再盯着特定进口型号，中国AI发展，更要活在自己的节奏里。很多人光看着AI模型迭代、功能升级，觉得只要好用就行，压根没看懂背后的生死命题——咱

46. 如何评价DeepSeek刚刚发布的DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash？

47. DeepSeek狂吞17万亿Tokens？国产AI算力，最关键一战来了！

48. DeepSeek掀起换芯潮！这个局，国产算力半壁江山全来了

49. 摆脱海外依赖，国产AI 终于掌控主动权！4 月 24 日，DeepSeek-V4 上线国家超算互联网平台，加速推进 AI 产业全面国产化替代。长期以来，国内大模型高度依赖海外算力生态，不仅成本高昂，还暗藏供应链安全隐患。而伴随此次上线，DeepSeek-V4 深度适配国产异构硬件，实现全流程国产化运

50. OpenAI和Anthropic都要“自研芯片”，除了成本，更重要的是算力控制权

51. 刚刚，DeepSeek V4 双版本正式上线！

52. 第一时间，寒武纪原生适配DeepSeek-V4！两大国产之光再次强强联合

53. 仅用38分钟！深圳一初创企业跑通DeepSeek新模型国产芯片适配

54. 彻底火了！多家AI巨头，上线DeepSeek-V4

55. DeepSeek-V4：华为昇腾适配、性价比王者、最新底层技术

56. DeepSeek引爆算力圈！华为拼推理，曙光靠万卡集群把训练门槛打下来了最近DeepSeek彻底杀疯了，不仅拿下国家级定价权逆势降价，还悄悄放出大招，用Engram模块把千亿模型的部署成本打到了原来的十分之一！大家都在吹梁文锋的算法牛，但硬件老兵看到的却是另一层深意：这波国产算力的“平民革命”，

57. DeepSeek V4适配华为"这件事，如果真的发生，对普通人到底有什么影响？

58. DeepSeek V4 为什么还不发布？

59. 最新的DeepSeek V4来了！一文带你读懂DeepSeek最新模型

60. 消息称DeepSeek V4打破常规：优先适配华为，冷落英伟达AMD

61. DeepSeekV4推出，竟让国产芯片一次性解决AI产业痛点！

62. 国产算力崛起！DeepSeek V4让英伟达坐不住了

63. DeepSeek自曝短板

64. 芯片买不到、抢不到、等不起，DeepSeek自己动手了

65. 摆脱算力卡脖子！DeepSeek自研芯片，战略布局藏三年

66. DeepSeek也开始造芯片：AI公司为何都想“摆脱”英伟达？

67. 梁文锋再抛王炸！DeepSeek正秘密自研AI芯片

68. DeepSeek、智谱被曝造芯，国产大模型绕开英伟达

69. DeepSeek偷偷自研芯片了，梁文锋三年前就布好了局

70. 面对美日欧的技术封锁，DeepSeek宣布自研芯片，能否最后成功？

71. Deepseek 自研芯片落地，国产半导体替代再掀主升浪

72. 【DeepSeek自研推理芯片即将问世】7月7日，路透社消息显示，DeepSeek正在自主研发AI推理芯片，该项目约于一年前启动，目前已与相关厂商展开接触。这无疑是国产AI“去英伟达化”的关键一步。倘若自研芯片能够成功落地，API价格有望下降，开发者在运用AI Agent完成复杂任务时，便无需过度担忧token消耗问题。然而，芯片自研之路充满挑战。芯片设计不仅投入高昂、周期漫长，而且风险巨大，从设计到量产或许需要两到三年时间，一次流片失败就可能损失数千万美元。目前，芯片的具体架构、制程工艺等信息均未披露，项目仍处于早期阶段。但无论如何，DeepSeek的这一尝试值得我们满怀期待！（附图摘编今日头条自媒体号）

73. DeepSeek被曝自研芯片：秘密布局一年，专攻推理赛道，打响算力自主关键一战一、事件核心：路透社独家爆料，造芯项目已潜行一年 2026年7月7日，路透社援引三位行业知情人士独家披露，国产头部大模型厂商DeepSeek（深度求索）正在秘密推进自研AI推理专用芯片项目，整个研发计划早在一年前正式启动，目前处于早期设计阶段，尚未进入流片量产环节，官方暂未对外发布任何官宣回应。不同于传统大厂高调立项，DeepSeek全程低调运作：通过猎头、内部推荐隐秘招募芯片架构、前端设计工程师，没有在公开招聘平台放出岗位；同时已经陆续对接芯片设计服务商、国内晶圆代工厂、存储芯片企业，敲定上下游协作链路，稳步推进硬件落地规划。二、关键定位：不做训练芯片，聚焦推理场景这次自研并非对标英伟达全能GPU，路线非常务实，核心只做推理芯片，放弃投入极高、风险更大的训练芯片研发：用途区分：训练芯片负责大模型从零学习、迭代权重，多用于实验室集群；推理芯片面向日常用户对话、API调用、智能体运行，是C端、企业服务最核心的算力消耗场景，也是DeepSeek日常营收的最大成本项。场景适配：芯片完全围绕DeepSeek自家V4系列大模型定制，针对性优化对话生成、长文本解析、Agent运行，相比通用GPU，能够压低推理延迟、提升能效比，理论上可以大幅削减单Token调用成本。路线选择：现阶段自研推理芯片门槛更低、试错成本更小，契合当下AI行业“推理算力需求爆发”的行业现状，也是国内大模型厂商落地软硬协同的最优起步方向。三、为什么一定要自研芯片？三大核心动因 1. 破解供应链依赖，对冲出口管制风险此前DeepSeek旗舰模型训练主要依托英伟达H800系列GPU，受海外芯片出口限制影响，后续主力转向华为昇腾生态，完成了DeepSeek-V4对八大国产芯片的全适配。但外购芯片始终存在供货周期、配额、定价约束，自研芯片意在走出英伟达、华为双依赖的第三条算力路线，掌握硬件自主权。 2. 压缩核心成本，巩固低价服务优势 DeepSeek素有AI行业“价格屠夫”之称，依靠极致算法把API调用价格压到行业低位，但长期以来算力硬件成本占据运营开支大头。参考OpenAI自研推理芯片可降低近50%推理成本的案例，自研定制芯片落地后，能够进一步压低云端服务成本，强化全球市场竞争力。 3. 软硬深度绑定，放大大模型性能上限通用GPU需要兼容上万种模型，无法针对单一大模型做极致优化。自研芯片可以从硬件层级适配自家模型算子、内存调度逻辑，在响应速度、并发承载、功耗控制上，实现外购GPU难以达到的效果，支撑大规模C端用户同时在线调用。四、行业连锁反应：全球大厂集体下场造芯 DeepSeek并非孤例，本轮爆料恰逢全球AI企业集体向芯片上游延伸： OpenAI联合博通推出自研推理芯片Jalapeño，计划2026年底大规模部署；同期国内智谱AI也被曝出评估自研推理芯片，头部大模型企业同步开启算力自主化浪潮；消息曝光当日，英伟达盘前股价短暂下跌约2%，资本市场开始担忧通用GPU的垄断格局被定制化推理芯片打破。五、现状与后续看点当前阶段：项目仍在早期设计，距离流片、测试、规模化上架还有较长周期，短期不会立刻替换现有英伟达、昇腾算力集群；资金支撑：DeepSeek近期完成超500亿元首轮大额融资，资金储备足以支撑长期芯片研发、流片投入；未来影响：如果推理芯片顺利落地，将带动更多国产大模型企业跟进定制硬件，重塑国内AI算力采购、部署格局，加速AI产业从“软件内卷”走向“软硬一体化竞争”。 DeepSeek被曝自研芯片

74. DeepSeek、智谱被曝自研芯片

75. DeepSeek自研芯片：大模型公司为什么必须"自己造脑子"？

76. DeepSeek自研芯片了！为何只做推理芯片？

77. DeepSeek 自研芯片：大模型巨头为何必须自己做硬件？

78. DeepSeek自研芯片，瞄准“昇腾替代”？

79. DeepSeek 秘密推进自研芯片计划，大模型公司造芯成趋势

80. DeepSeek自研芯片：英伟达跌约2%，但能撼动华为约62%份额吗？

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