黄仁勋担心的事发生了：DeepSeek牵手华为，国产算力要闭环

文/王新喜

AI芯片格局正在发生变化。

2026年一季度，中国AI芯片战场，格局发生微妙变化，据路透社4月29日报道，DeepSeek-V4发布后，字节跳动、腾讯和阿里巴巴正在抢购华为国产芯片。

推动这轮增长的核心是AI芯片需求上升，这是一场低调但不可逆的集体转身，国产芯片加速落地，依托本土硬件搭建的算力底座，正在加速成型。

国产算力要闭环

过去两年，中国企业高端芯片买不到，只能将就美国“阉割版”的H20，但谁也没想到？美国政客和英伟达，亲手帮中国踢出了“临门一脚”。

后来特朗普政府批准更高端H200对华销售，附加了苛刻条件：首先是数量封顶，中国客户能买到的H200总量，连美国本土客户采购量的一半都不到，后来特朗普政府又爆出了要定7.5万颗采购上限的消息。

此外，所有运往中国的H200芯片，都得先送到美方指定的第三方实验室“体检”，这样确保芯片没有任何可以被中方自行升级、改造的空间，甚至还要接受美方的各种核查，相当于买一颗芯片，就要被美方全程盯着。

结果就是中国企业直接集体拒单。首席执行官黄仁勋在过去的一年里频繁走访上海、深圳，甚至在财报会上直言不讳地提醒，中国市场曾贡献了英伟达四分之一的营收，失去这个市场是难以承受的。

如今，对英伟达而言，更难受的事情是，中国本土AI企业DeepSeek正式发布新一代大模型V4，宣布将全面开源，向全球开发者开放使用。

华为官方同步官宣，其最新研发的AI芯片，已成功实现与DeepSeek V4模型的全链路适配，可稳定流畅运行该模型。

大模型有着上万亿个参数，每个参数本质上是一串数字，这些数字全都要存放在芯片的储存空间里；目前英伟达的整个生态体系，主流用 FP8，靠 8 位比特记录一个数字，FP4 只需要 4 位比特就行。

DeepSeek V4 训练时，用了一种叫 mxFP4 的精度方案。

FP4 的优势，是更少的存储空间，更低的计算成本，跑差不多效果的模型。如果这套方法论能在华为芯片平台上进一步打磨成熟，美国通过硬件封锁建立的护城河，就会比想象中浅得多。

此外是，随着DeepSeek那套极致压缩算力需求的技术，与华为不断成熟的本土芯片生态深度绑定，中国的AI产业链就有可能在不依赖任何美国硬件的前提下，实现自给自足的高速发展。

英伟达的护城河，从来不是芯片本身。是CUDA。

CUDA作为“事实标准”的软件生态位，过去近二十年里，几乎所有主流AI框架、算子库、开源模型的首发优化，都把CUDA作为默认起点。英伟达的CUDA就跟当年的Windows一样，软件、工具、教程、开发者全围着它转。

但华为走出了另一条路：昇腾芯片配套CANN生态系统，全面开源、开放。

DeepSeek V4 在训练阶段选了 FP4，昇腾 950 恰好是国内唯一支持 FP4 的芯片，这根本不是模型做完再临时去兼容国产芯片，而是在模型训练起步阶段，选择精度规格的时候，已经专门为这颗芯片量身铺路了。

据彭博社此前的独家报道，为了实现与国产算力的完美适配，DeepSeek特意推迟了V4模型的发布时间，花费数月时间重新编写底层代码，实现从英伟达CUDA框架，向华为自研CANN框架的全面切换，彻底摆脱了对英伟达软件生态的依赖。

黄仁勋在一档节目中直言：“如果DeepSeek率先在华为平台上发布，对我们国家来说将是可怕的结果。全球AI模型都将运行在非美国硬件上。”

黄仁勋担心的事情已经发生了。

过去几年，中国AI产业的底色一直是「用英伟达的芯片，追美国的模型」，V4 释放的信号已经是开始用自己的芯片跑自己的模型了，芯片和模型从一开始就在一起长。

与此同时，算力竞赛的背后，还是电力的较量，数据中心属于高耗能设施，电力保障能力直接决定了算力的上限。

而中国在这一领域，早已握有坚实的底牌。2025年，中国全社会用电量早已突破10.4万亿千瓦时，是美国全年用电量的2.5倍，充足且低成本的电力供应，为中国算力产业的快速扩张，提供了不可替代的坚实支撑。

英伟达担心的事发生了

今天中国AI芯片的突破，值得振奋。但远未到庆祝的时候，首先是产能。

芯片产能一直是决定芯片出货的一个重要变量。

在手机Soc芯片领域，2023年8月Mate60的麒麟芯片回归的时候，手机销量就被芯片产能问题严重掣肘，直到三年后也就是今年，华为麒麟芯片产能问题才得以解决。

在AI芯片领域，昇腾 950 的产能也是另一个未知数，全年75万颗的出货计划，光字节和阿里两家就要走一半以上，后面排队的还有腾讯、百度和一众中小厂商。

供不应求的局面下，产能能不能跟上，直接决定这条新链路的传导速度。

其次，AI突破要看生态的突破，国产芯片目前接住的是推理侧，训练侧的硬骨头、CUDA 生态十几年积累的护城河，这些都是真的。

全球生态的突破与渗透非朝夕之功，开源只是第一步，开发者对开源模型生态的拥抱与稳定性，才是决定持久战输赢的关键。

当然，还有一点是光刻机的自主突破。只有国产光刻机跑通，芯片成本才能大幅下降，算力才能真正飞入千家万户。

在光刻机方面，美方禁令现在直接扩大到所有DUV浸没式光刻机，中国囤的光刻机用5-10年不是问题，国产28nm浸没式光刻机也在工艺验证阶段。

无论是磁悬浮双工件台还是193纳米准分子激光器，其核心零部件的技术都在逐步突破，可以说，再给中国几年时间，将逐步实现全链条自主。

国产算力闭环，英伟达焦虑到公开失态——这只是一个开始，因为中国科技企业采购华为芯片，不是单纯的情怀选择，而是兼顾成本核算、供应链安全、产业自主的理性决策。

等到2030年，随着国产芯片的产能与规模上来，成本持续下降，自主可控的算力底座持续完善，到那时回头看，美国的禁令反而助推了中国AI芯片产业的历史进程的加速，一旦中国在顶级模型层面跑通国产算力闭环，一切就云淡风轻了。