DeepSeek联手华为，黄仁勋最担心的事发生了

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（来源：科技头版）

英伟达独大的日子要一去不返了。

出品 | 科技头版 作者 | 李新

“DeepSeek如果选择在华为芯片上完成首发，对美国来说将是一场灾难。”

这话是英伟达CEO黄仁勋不久前在公开场合亲口说的。

这番话背景是，DeepSeek已经提前好几周在跟华为做软件适配和优化，新一代旗舰模型DeepSeek V4转向了华为昇腾AI芯片。

在此之前，DeepSeek一直用的是英伟达的芯片，底层跑的也是英伟达主导的CUDA平台。

这次切换，意味着“国产最强模型”加上“国产自主算力”这套组合，正式拉出来实战了。

因此，黄仁勋说这话的时候，大概心里已经有了不好的预感。

然而仅仅过了九天，华为昇腾官方就宣布，DeepSeek V4在昇腾平台完成首发适配。

黄仁勋的噩梦，还是成真了。

DeepSeek遇上华为，新一代大模型来了

上周五，DeepSeek V4正式发布并开源。这次发布最让人关注的，除了模型能力的大幅提升，还有一个关键信息：它是第一个在华为昇腾NPU上完成首发的万亿参数级大模型。

先来看看这个新模型本身。

这次发布了两个版本，旗舰版叫V4-Pro，轻量版叫V4-Flash。两个版本都支持100万token的超长上下文，并且采用MIT协议完全开源。

架构方面，DeepSeek V4采用了混合专家架构，同时引入了混合注意力机制，通过token维度的压缩技术，KV缓存的内存占用比上一代降低了大约90%。

也就是说，在百万上下文这种极端场景下，每个token的算力消耗只有V3.2的27%。

在Agent能力、数学推理、代码生成这些核心指标上，V4都达到了开源模型的领先水平，拿出来跟全球顶级的闭源模型比，也不落下风。

价格方面，下手更狠。

V4-Flash的定价是输入1元每百万token，输出2元；V4-Pro输入12元，输出24元。

与同期OpenAI的GPT-5.5来对比一下，它的输出定价是30美元每百万token。换算下来，两边差了一百多倍。

能把价格压到这个程度，本质上靠的是技术突破。

DeepSeek在模型架构上做了大量创新，刚才提到的混合注意力机制和token压缩技术，让推理时的内存占用和计算量都大幅下降。

同时，混合专家架构配合细粒度的专家并行策略，让模型可以根据任务需求动态调用部分算力资源，不用每次把整个模型都跑满，避免了大量无效计算。

再加上训练和推理环节针对国产硬件做了深度优化，整体效率提升非常明显。

所以与其说这是在打价格战，不如说这是技术进步带来的成本结构变了。

在官方技术报告中，有这样一句话：“我们在英伟达GPU和华为昇腾NPU两个平台上均验证了细粒度EP（专家并行）方案。”

这种事放在以前，是很难想象的。一个万亿参数级别的顶级大模型，头一回在全球范围内彻底跑通了英伟达CUDA之外的生态路径。

还有一个细节值得注意。V4发布前，DeepSeek没有像往常那样提前把模型给到英伟达和AMD做适配，而是打破惯例，让华为提前好几周就开始做软件优化。

态度的转变，已经很明显了。

不过这也不是临时起意。

DeepSeek V3.1发布的时候，特意支持了一个叫UE8M0 FP8的数据格式，官方当时明确说了，这个格式是为“即将发布的下一代国产芯片”准备的。

换句话说，DeepSeek至少在一年前就开始为这次转向铺路了。

“DeepSeek时刻”，又一次出现了

2025年初，DeepSeek R1模型发布，整个行业都被震了一下。

一家中国AI初创公司以极低成本，实现了比肩美国顶尖大模型性能的事实，从而彻底颠覆了“AI研发必须烧钱”的行业共识的时刻。

因此，全球科技与金融界也将此命名为“DeepSeek时刻”。

而这次，DeepSeek搭上了华为芯片，靠架构优化在国产算力平台上跑出了亮眼的性能。

从某种意义上说，这或许可以看作是又一个“DeepSeek时刻”。

DeepSeek为什么会投入时间研发适配华为芯片的架构？原因不难理解。

首先是美国对我国高端GPU的出口管制越来越紧。

A100和H100基本上断供了，英伟达专门给中国市场定制的“阉割版”H800，后来也一步步被收紧。

去年年中，H20芯片在中国内地一度供应短缺，直接拖慢了DeepSeek R2模型的开发进度。

对一家做AI大模型的公司来说，最要命的不是对手有多强，而是你根本不知道手上的芯片供应能撑到哪一天。供应链就是命脉，命脉攥在别人手里，这就不是技术问题了，是生存问题。

所以DeepSeek转向华为，与其说是一次主动的战略选择，不如说是一道必须做的生存题。英伟达的芯片再强，当它变成一把悬在头顶的剑时，性能再好也不如供应稳定来得踏实。

其次，华为在芯片这个领域确实扎得够深。

这次跟DeepSeek V4搭档的，是昇腾950PR。搭载这款芯片的Atlas 350加速卡，单卡FP4算力达到1.56P，是英伟达H20的2.87倍。

而且，这是目前国内唯一支持FP4精度的推理产品。

因为受到制裁，华为拿不到最先进的芯片制程工艺，单颗昇腾芯片的算力确实还追不上英伟达的旗舰产品。

但华为换了一个打法，走的是“超节点加集群”的路线，把多颗芯片高效地连在一起，用系统集成的力量来弥补单颗芯片的差距。

简单说就是，单个打不过，那就群殴。

市场反应也很能说明问题。

IDC数据显示，2025年中国市场AI加速卡总出货量大概400万张。英伟达虽然还排在第一，大概220万张，但市场份额已经从制裁前的95%跌到了55%。

三年时间，丢了40个百分点。

国产AI加速卡出货165万张，市场份额约41%，其中华为一家就占了约81.2万张，拿下国产阵营的半壁江山，整体市场份额大概20%。

格局已经变了。英伟达不再是唯一的选择，华为正在逐渐变成主选项之一。

格局变了，AI的故事才刚刚开始

黄仁勋在行业里一向说话很直，他对DeepSeek和华为态度的变化，很能说明问题。

去年年中他访华的时候，在媒体会上公开夸DeepSeek，说R1这个架构很创新、很革命性，是世界上第一个开源的推理模型，每个token的算力消耗比其他模型低很多。

当时被问到华为芯片能不能替代英伟达，他也坦率承认：“这只是时间问题。我们做了三十年，他们才做了几年，但华为已经能够证明自己有多强大了。”

到了去年底，他的调子变了，开始带有警告的意味。

他公开说，“中国市场的地位无可替代，我们不应该把整个市场拱手让人，应该主动参与竞争。”但事情或许已经不是他能左右的了。

等到V4发布前不到十天，他的表态逐渐转向了悲观。

他直言，如果顶尖AI模型被优先优化用于华为芯片而不是英伟达平台，“对我们而言将是灾难性的”。

这句话里，大概已经透露出他看到了某种正在靠近的未来。

DeepSeek跟华为这次的联手，还释放了一个更深层的信号。未来的AI竞争，正在从企业跟企业之间的比拼，变成生态跟生态之间的角力。

这次事件说明，当外部压力足够大的时候，一个市场完全可以孵化出一整套不依赖西方技术的算力闭环，从芯片测试到模型部署，从底层代码到商业应用，整个链条正在快速闭合。

这也能解释为什么华盛顿那边反应那么激烈。

V4发布当天，美国国务院就给全球使馆发了外交电报，指控DeepSeek等中国AI公司涉嫌“窃取知识产权”和“模型蒸馏”。

当一个市场开始用自己的腿走路时，原来制定规则的一方会突然发现，手里的牌好像没那么多了。

而当中国用自己的芯片跑起了自己的顶尖模型，这场AI竞赛的下半场，或许才算真正开始。