DeepSeekV4终于来了！黄仁勋最担心的事，还是来了

等了一年多，DeepSeekV4终于来了。

4月24日，DeepSeek正式发布V4预览版，同步开源。

两个版本：V4-Pro，总参数1.6万亿，激活490亿；V4-Flash，总参数2840亿，激活130亿。两个版本都标配100万token的超长上下文。

也就是说，从现在起，你用它家的网页、App或API，默认就能一次性上传一整本《红楼梦》、整个项目的代码库——AI会全部读完，不用你自己拆文件。

01

核心亮点

这次DeepSeek在技术路线上做了一个关键选择。

百万上下文在2026年4月已不算绝对领先，Gemini、Qwen都到了这个量级。V4真正要回答的不是“能不能做到百万上下文”，而是“做到了之后，成本撑不撑得住”。

V4给出的答案是一套全新的混合注意力架构。

它在token维度引入压缩机制，结合自研的DSA稀疏注意力，处理百万token的算力消耗只有前代V3.2的27%，KV缓存占用只有10%。

注意，这不是“优化了一点点”，而是把同一个任务需要的计算资源直接砍掉了将近四分之三。

Agent能力也被大幅加强。在AgenticCoding评测中，V4-Pro已超过所有开源模型，企业版内部评测反馈，使用体验优于ClaudeSonnet4.5，交付质量接近Opus4.6非思考模式。

世界知识方面，V4-Pro大幅领先其他开源模型，仅次于谷歌的Gemini-Pro-3.1。数学、STEM、竞赛型代码的评测里，超过了所有已知开源模型。

最刺激的部分来了，价格。

V4-Flash版输出价仅为GPT-5.5Pro的1.55‰。数字摆在面前时，给人的冲击力是巨大的——这不是便宜，是便宜到了完全不在同一个量级。

来源：公开查询/汇总

02

黄仁勋担心的事，还是发生了

今年4月15日，英伟达CEO黄仁勋在接受DwarkeshPatel播客采访时说了这么一句话：“如果DeepSeek先在华为平台上发布，那对我们国家来说将是灾难性的。”

仅仅9天后，4月24日，华为同步宣布DeepSeek-V4在昇腾首发。黄仁勋的预言变成了一半的现实。

为什么说一半？因为V4同时在英伟达和华为两套平台上做了适配。但从技术报告来看，DeepSeek的设计之初就优先围绕华为昇腾AI体系做了适配。

定价说明中还有一行灰色小字：受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。

这是国内首个在昇腾平台上原生适配的前沿大模型。寒武纪也完成了Day0适配。一个围绕国产算力的先进模型运行体系正在成型。

黄仁勋担心的不是某个具体模型。他担心的是有一天，全球顶尖的AI模型不再是“默认识别并优先跑在英伟达GPU+CUDA上”。

如果模型为了在华为芯片上达到最优性能而调整了核心架构，那么英伟达这些年靠CUDA建立的软件生态护城河，就被绕过去了。

这件事的影响正在现实中发生。

美国商务部长卢特尼克在听证会上承认，美国政府放宽H200芯片对华出口后，“一块也没卖出去”，自获批以来对华销量始终为零。中国市场的逻辑变了，曾经英伟达占据中国高端AI芯片市场90%以上份额的时代，结束了。

与此同时，国产GPU与AI芯片厂商的市场份额攀升至41%，年出货量约400万张。HW排名第一，占总量近半。

黄仁勋自己也在4月20日说，中国已经具备相当规模的算力资源，美国芯片出口管制背后的主张“极其愚蠢”，是典型的“失败者心态”。

03

对全球AI行业意味着什么

DeepSeek从V3到R1到V4，画出了一条陡峭到近乎刺眼的成本下降曲线。

V2训练成本是GPT-4Turbo的1/70，V3是GPT-4的1/14，R1是GPT-4o的1/20。现在V4的API定价，大约是GPT-5.4和ClaudeOpus4.6的1/50。

奥尔特曼自己说过，AI成本每12个月降10倍。即便你把OpenAI背后几十亿美元的算力基础设施都算进去，DeepSeek在单次训练成本上的优势依然是数量级的。

OpenRouter平台的报告显示，2025年中国开源模型已占全球约三分之一的使用份额。DeepSeek在其中领跑。

所以V4意味着什么？意味着大模型这个赛道的竞争规则变了。

以前玩这个游戏的前提是“至少有几亿美金买H100”。现在门槛被拉低了，低到更多玩家可以入场。而且V4是MIT协议完全开源，权重可下载，任何组织只要有足够的硬件就能本地部署。

华为昇腾一天比一天成熟，天数智芯、寒武纪等厂商陆续跟上。

中国正在建立起一条完整的“国产模型+国产算力”闭环。黄仁勋担忧的“两个生态系统”的局面，正在从可能变为现实。

中信证券的判断是有道理的：模型平权会带动整个AI产业链。算力成本降下来→用量升上去→AI应用层加速落地→基础设施层跟着受益。

第一波受益的是模型厂家本身，第二波是AI-nativeSaaS公司。

04

接下来会怎样?

接下来说几个确定性比较高的事。

第一，AGI竞赛的玩法变了。以前基本靠堆算力，谁手上H100多谁说了算。V4证明了一条新路径，架构创新可以替代相当一部分算力堆叠。

接下来这个赛道会分成两派：一派继续堆参数烧钱走暴力美学路线，一派走效率优先的轻量路线。

第二，国产算力生态会加速成熟。V4是第一个在昇腾上深度适配的前沿大模型，但不会是最后一个。

现在已经看到端倪：DeepSeek绑定HW，腾讯混元在内部生态跑通，阿里通义Qwen也在适配自家芯片。

三条线各自形成闭环的同时还在互相竞争。IDC数据显示国产芯片市场份额已经41%，这个数字在未来一两个季度还会涨。

第三，开源vs闭源的分化会加剧。V4的输出价比GPT-5.5Pro便宜100多倍。这个价差摆在这里，大量开发者会流向哪一边，基本不用猜。

一个基本的商业规律：当性能差距缩小到感知不明显的程度时，成本就成为决定性因素。

DeepSeek证明了开源模型可以靠极致的工程效率跑出顶级性能，而闭源派还在依赖高昂的订阅费和API调用来覆盖训练和营销成本。

接下来两年，这条路线之争可能比芯片层面的竞争更值得关注。

第四，DeepSeek自身的商业模式面临选择。它已经跟资本开始接触，洽谈融资，估值超过200亿美元，腾讯和阿里被传都在入局。

这也透露出一个信号：靠幻方自己填钱，可能撑不起下一阶段的竞赛了。开源意味模型不要钱，算力需要成本。

V4算力消耗比V3少73%，但规模大了之后，总账单不是一个数量级。

它需要在开源理想和商业现实之间，找到一个平衡点。

2026年的竞局这张牌桌上，中国玩家不只DeepSeek一家。

阿里Qwen下载量过10亿，字节跳动2024年一年投了110亿美元搞AI基础设施。

开源模型让全球开发者都有了更便宜的选择，马来西亚去年已公开宣布本国主权AI将建在DeepSeek技术之上。

这种扩散速度，比单纯比拼benchmark分数要可怕得多。

当然，挑战依然存在：高端算力产能不足、部分核心技术仍需突破、国际竞争与地缘政治压力持续加大。

但可以确定的是，中国 AI 已经跨过 “追赶门槛”，站在了全球舞台的中央。

黄仁勋担心的 “灾难性结果”，对美国而言是挑战，对中国而言，却是百年难遇的历史机遇。

声明：本文仅为财经热点分析，观点仅供参考，不构成任何投资或消费建议。

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