罕见的大利好！

突发重大利好！

市场望眼欲穿的DeepSeek模型V4的预览版本，今天终于正式上线，并同步开源。

DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上，均实现大幅度提升，再一次在开源模型上站到了业界C位。

这推动自主可控芯片板块应声大涨，大量资金涌入中芯国际、海光信息、寒武纪、摩尔线程、华虹公司等个股。

DeepSeek-V4这代版本，让市场等得太久了。

上一代，DeepSeek-V3，还是2024年12月26日发布的，离现在已经有整整484天了。

也就是1年3个月29天。

要知道，大模型发展日新月异，竞争异常激烈，很多顶尖模型每2-3个月就更新一个版本。

DeepSeek这次更新，为什么花了这么久呢？

主要有两个原因：第一是目标定的高，第二是芯片国产化的大迁徙。

先说目标。

当初的V3，是个很精简的小模型，总参数只有671B（6710亿），预训练数据14.8T token，上下文128k。

我们看这一次发的V4‑Pro（旗舰版），总参数提升到了1.6T（16000亿），是V3的2.38倍；

预训练数据32T～33T token，约V3的2.2倍，上下文1M（100万）token，约V3的7.8倍。

这就像是一辆经济型代步车，升级成跑车，还是自研发动机的那种。

这可不是简单的“放大”尺寸，必须是整个底层架构都要重新设计。

它们之间，需要用到的技术、材料、工艺，完全不是一回事，自然就需要花大量的时间去重新设计。

再说第二个芯片国产化的迁徙。

当下我国的大模型训练，有一个说一个，主力芯片全都是用的英伟达。

而DeepSeek，是第一个，下决心完全抛弃海外芯片，只用国产货的企业。

众说周知，英伟达的CUDA生态经过20年的发展，已经相当成熟了。

转向用国产芯片，底层代码又要全部重写一遍去适配，还要去解决芯片不成熟带来的各种bug导致的崩溃。

这就相当于把一辆汽油车改成电动车，还要保证续航和速度不变，这工程量是大到难以想象的。

由于国产算力的不足，为了提升模型竞争力，DeepSeek不得不搞出大量的本土化创新。

比如上FP8全链路训练，这东西就像国产模型当初搞出的MOE专家模型一样，属于在算力受限情况下，为提升竞争力而进行的创新。

但用海外芯片的，都不需要搞这么复杂。

于是就相当于别人开着成熟的生产线造零件，它非要自己研发生产线，还要保证零件精度，光调试代码、校准精度，就耗掉了两个多月。

就这样，好事多磨，花了比别人多几倍的时间去更新版本。

不过，好饭不怕晚，如今终于端上来了。

我们看看，这个版本有哪些亮点：

1，百万字超长上下文。

跟OpenAI GPT‑5.4、Google Gemini 3.1 Pro、Anthropic Claude Opus 4.6、通义千问 Qwen 3.5 Plus等大厂处于同一水平。

而遥遥领先于kimi、智谱、minimax等国产创企的模型，后者的长度通常在200k左右。

这个能力在法律文书审核、金融财报分析、科研文献研读、多轮智能对话等专业场景中非常重要。

2，Agent能力领跑国内开源。

相较于普通大模型只能被动响应指令，DeepSeek-V4具备完整的自主规划、工具调用、多智能体协同、复杂任务拆解闭环能力。

无需人工过多干预，就能独立完成代码全流程开发、办公自动化全流程处理、行业解决方案定制、复杂数据推演等高阶任务。

这意味着，V4真正从“工具型AI”升级为“协作型AI”，在国内开源模型中一骑绝尘。

3，推理与知识性能登顶。

在MMLU、GSM8K、C-Eval等全球权威AI模型评测基准中，DeepSeek-V4的通识知识准确率、数学逻辑推理、代码编写、中文语义理解能力，均位列国内开源模型首位。

核心指标媲美国际顶尖闭源模型，且针对中文语境、本土行业规则做了深度优化，落地实用性远超海外通用模型。

DeepSeek-V4终于又一次站回到了行业C位，实在是可喜可贺！

但更重要的是，DeepSeek-V4全程采用去美化研发路线，模型训练、推理优化、生态适配全流程，均基于华为昇腾、寒武纪、海光信息等国产AI芯片完成。

完全不依赖任何海外芯片架构、软件工具与编译生态，真正实现“中国模型、中国算力、中国生态”的全链路自主可控。

这意味着，国产算力完全有能力支撑世界顶级大模型的全流程运作。

海外芯片，终于可以被国内AI产业抛弃了。

这无疑是给国产自主可控产业链打了一剂强心针。

回到A股，DeepSeek-V4直接利好的，主要是芯片制造和AI芯片两大环节。

相对来说，AI芯片的业绩增速，明显要强于芯片制造。

对比一季度数据：

中芯国际：2025年营收+16.49%，净利润+36.29%；

华虹公司：2025年营收+20.18%，净利润-1.04%.

海光信息：2026年Q1营收+68.06%，净利润+35.82%；

寒武纪：2025年营收+453.21%，净利润+555.24%；

摩尔线程：2025年Q3营收+181.99%，净利润+18.71%；

沐曦股份：2025年营收+121.26%，净利润+43.97%；

很明显，从营收增速来看，AI芯片环节的四大龙头跑的快很多。

净利润增速上，除了寒武纪已经进入规模化拐点，迎来业绩大爆发以外，其它几家行业竞争力较弱，利润增速落后于营收增速。

值得注意的是，今天股价表现最出色的，是华虹公司和海光信息。

主要是美股传导效应的影响。

昨晚，全球模拟芯片巨头德州仪器，发布了超预期的一季报和第二季度指引，隔夜股价大涨19.43%，创2000年10月以来最大单日涨幅。

德州仪器是全球模拟芯片龙头，市占率约19%-20%，过去几年被中国企业发起的价格战打得节节败退，股价自2021年之后都没有涨过。

因此，市场对德州仪器的预期是很低的。

但最新一季度财报，公司营收同比增长19%，净利润同比增长31%，大幅超出市场预期。

且受益于芯片涨价潮，公司今年一季度也开始提价了，带来利润率的上扬，净利润率从28.28%提升到32.02%。

华虹公司主营成熟芯片和模拟芯片代工，是德州仪器的最直接传导标的。

另外，昨晚英特尔也发布了一季报，盘后股价大涨近20%，创下近年单日最大涨幅。

财报显示，英特尔一季度营收同比增长7%，剔除股权薪酬、重组费用等非经常性损益后，非GAAP净利润15亿美元，同比大增156%。

英特尔这番业绩大爆发，一方面跟新CEO陈立武的铁血改革有很大关系，他通过大规模裁员、剥离非核心资产，让公司得以止血。

另一方面，也跟AI行业从“训练”转向“推理”的风口变化有关。

由于AI 推理、智能体（Agent）的爆发，相关需求更吃CPU，让英特尔的服务器芯片（至强CPU）营收大幅增长了40%，并提价10–15%。

海光信息主营通用CPU和GPU芯片，是英特尔的最直接传导标的。

我们来看看近几年的中国AI芯片行业变化。

根据伯恩斯坦（Bernstein）的报告，2023年中国AI芯片市场规模约780亿元，英伟达份额约95%，国产芯片只有可怜的5%。

而到了去年，2025年，这一市场的规模大幅增长至1530–1780亿元。

AI芯片总出货约401.6万张，其中英伟达220万张，份额下降至55%。

国产出货约165万张，提升至45%。

其中——

华为昇腾：81.2万张，占国产49%，断层第一；

阿里平头哥：26.5万张，占国产16%，排名第二；

百度昆仑芯：11.6万张，占国产7%，排名第三；

寒武纪：11.6万张，占国产7%，排名第四；

海光信息（DCU）：约8.3万张，占国产5%，排名第五；

摩尔、沐曦、天数、壁仞：合计约25万张，占国产15%，平均每家4%左右。

这里面，阿里平头哥和百度昆仑芯，都是自用为主的专用芯片，类似谷歌的路线。

华为昇腾和寒武纪，在独立第三方的市场中，相对领先，类似于英伟达和AMD的地位。

海光信息，更偏重CPU业务，类似于英特尔。

摩尔、沐曦、天数、壁仞这些创企，当下市场份额较小，竞争力较弱，未来的不确定性还是比较大的。

我们重点分析一下华为和寒武纪。

华为毫无疑问是国产AI芯片的实力最强者，占据了行业一半的份额，且研发实力领先，自研达芬奇架构、拥有CANN软件栈（对标CUDA）。

一来是钱多、投入多，二来是产业生态搭建的早，目前已拥有开发者80万，远超过寒武纪的10万。

三来是在利润率最高的政企市场上，拥有垄断地位，市场份额在60%-70%左右。

四是产能稳定，由于在自主制造、先进制程研发中投入了大量资源，像中芯国际的N+2/N+3产线，会优先服务、配套华为的需求。

这让华为的芯片产能得以稳定增长，2024年产量50.7万张，2025年80.5万张。

今年预计产能不会大幅增长，维持在80-85万张左右，但主力产品将从910C切换向950PR（推理）、950DT（训练），这两款芯片配套了自研的HBM存储芯片，性能大幅提升。

明年，2027年，预计随着新一代国产先进光刻机的量产，中芯国际的先进节点产能将大幅提升，推动华为AI芯片出货量提升至110-120万张。

说白了，华为昇腾的核心竞争力，靠的是 “全栈生态 + 政企垄断 + 产能稳定”，强者通吃效应下，未来市场份额预计提升至80%。

华为昇腾生态标的：

拓维信息（政企运营）、软通动力（软件外包）、神州数码（分销）、中芯国际（代工）、兴森科技（PCB配套）

寒武纪，即没有华为的强大生态，也没有阿里、百度的大厂资源，能够突围而出。

肯定是有两把刷子的。

寒武纪最大的竞争力是什么呢？

差异化的技术路线。

根据业内报告，寒武纪的技术有以下特点：

1，自研MLU架构（思元系列）。

国内唯一全栈指令集 + 微架构自主，思元590支持50B参数模型推理，能效比是主流GPU的2倍。

2，Chiplet技术（思元370）。

双芯粒封装，LPDDR5内存带宽3倍于上代，访存能效达GDDR6的1.5倍，成本比华为低30%+。

3，稀疏计算硬件加速。

跳过零值运算，推理能效提升40%，适配DeepSeek等稀疏化大模型，互联网推理场景优势明显。

4，MagicMind推理引擎。

基于MLIR图编译，训推一体、开发成本低，适配主流框架，推理性能接近 CUDA。

这里面，最核心的就是基于互联网创企的需求进行优化，推出了稀疏计算硬件加速等独特技术。

而且，不做云、服务器、终端，不与阿里 、腾讯、字节等大厂业务竞争，自然更获互联网巨头信任。

另外就是价格优势，思元590价格为昇腾910B的60%，性价比还是可以的。

从市占率来看，寒武纪在2025年国内AI芯片市场的份额约5%–7%，云端推理12%–15%，互联网推理20%+。

在互联网行业的市场份额，与华为相比，明显差距最小。

据业内传言，2025年字节跳动采购了20多万张订单，用于推理集群，是其最大客户；

由于针对长文本推理做了专项优化，性价比出色，DeepSeek、MiniMax等互联网创企也会选择寒武纪的芯片。

过去十几年，国产AI芯片产业崛起，最大的阻力从来不是单颗芯片的性能，而是软件生态的垄断。

英伟达CUDA生态历经近二十年深耕，和全球开发者进行了深度绑定，成为其最深的护城河，也是国产芯片最难突破的壁垒。

现在，随着DeepSeek V4模型全面适配国产AI芯片，并成功站上来源大模型的C位，以后肯定会有越来越多的国产大模型追随着走上这条路。

这意味着英伟达芯片生态的霸权，正在一步步被瓦解。