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DeepSeek自研AI芯片最可能由中芯国际代工,首批样片12-18个月出

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路透社2026年7月的一则报道,把DeepSeek推到了一个它一直回避的位置上:据三位知情人士透露,这家公司已秘密启动自研AI推理芯片项目约一年,并已与芯片设计公司、晶圆代工厂、存储厂商展开多轮接洽。


DeepSeek品牌标志性鲸鱼视觉标识

截至2026年10月3日,DeepSeek官方从未确认过该项目的具体阶段、流片计划或目标节点,公开信息始终停留在"早期"阶段。

如果这件事真在推进,在美国卡住先进制程代工和HBM进口两条脖子的前提下,它到底能怎么落地?结论先摆出来:可行的路径大概率不是从零建团队自己流片,而是"模型厂商主导软硬协同架构设计、国内晶圆代工厂成熟制程承接"的定制模式。

最可能的代工方是中芯国际,首批工程样片或需12-18个月,从流片到规模化商用约2-3年。但这个判断有前提,每个前提背后都站着一个卡脖子的现实。

从DeepSeek自己的角度看,软件牌已经打出去了

DeepSeek为芯片做的准备,最实在的一块不在硬件,而在软件。2026年9月30日,它把面向华为昇腾的全套基础设施组件整体开源,涵盖TileLang编程语言、计算库和分布式通信库。

这套东西的价值在于"不绑定硬件"——只要任何一家芯片厂商完成一次底层对接,基于TileLang写的算子就能直接在它的芯片上跑,迁移成本从"企业重写全部代码"变成"芯片厂商完成一次适配"。

翻译一下就是:等自研芯片出来,DeepSeek不需要从零适配一套新生态,算子库是现成的。更早的铺垫还有2025年8月V3.1首次采用的UE8M0 FP8数据格式,官方说明该设计专门面向下一代国产芯片。

钱的问题也给出了答案。2026年6月DeepSeek完成约510亿元人民币融资,媒体报道其中60%-70%计划投向自建算力基础设施。国家大基金正洽谈领投,双方接触属实,但最终条款尚未敲定。


企业注册资本变更信息查询页面截图

约束同样清楚。核心研发人员这两年流失较多,覆盖基座模型、推理、OCR、多模态四条线;成规模的AI芯片设计团队尚未见公开的招聘落地信息。芯片不是想造就能造的,DeepSeek手里缺的正是物理设计、流片验证这类硬功夫。


企业股东股权变更历程查询页面截图

从中芯国际的角度看,产线上挤不下所有人

假设芯片设计出来了,下一关是去哪里造。国内唯一能稳定支撑等效7nm AI芯片量产的,是中芯国际的N+2产线。这条线2026年底目标月产能7万片,折算成AI芯片全年约260万颗——而当年国产AI芯片总需求约420万颗,等于每两颗需求里就有一颗造不出来。

更麻烦的是排队的人已经满了。华为拿走了43%份额,寒武纪占11%,剩下要分给海光、地平线、壁仞等十多家长期客户。DeepSeek作为新入局者,能拿到的排期空间极其有限。



产能扩张也不轻松:没有EUV,全靠DUV多重曝光,单片制造成本比台积电高40%-50%,2025年良率才刚爬过50%的盈亏线。

所以,中芯是最合理的代工承接方,但"已选定中芯国际为独家代工厂"目前只是产业推演,没有任何公开权威信源证实协议已经签署。

从存储配套的角度看,HBM是更短的那块板

制造之外还有一道关:内存。AI芯片要跑起来,得配上高带宽内存HBM,而这一环的国产化程度更低。全球HBM市场95%以上的份额握在SK海力士、三星、美光三家手里。

国内方面,远见智存2026年4月才发布自研HBM3/3e芯片,长鑫存储虽已具备HBM3量产能力、2027年或出货300万颗24GB等效产品,但这个量按单卡96-144G规格测算,最多只能支撑50-75万颗国产GPU的配套需求。

而按机构预测,2027年寒武纪、海光、华为等国产AI芯片对应的高带宽内存总需求量约3900万颗。供需之间的口子就摆在那里。另一层是先进封装,HBM堆叠需要2.5D/3D高阶封测,而国产化率目前不足10%,高端键合机、光刻设备的海外供货周期仍然紧张。

从管制和政策的角度看,最大的变数在外部

前面几关都是自己能想办法的,最后一关不是。2026年9月,美国科技政策研究机构techstatecraft发布报告,建议将DUV浸没式光刻机对华出口从"部分限制"升级为"全面禁止",理由是DUVi是多层曝光工艺的命门,而中国在2030年代中期之前很难实现大规模国产替代。

这一条若落地,中芯现有的先进制程扩产路径会被直接掐断。

政策扶持则在另一侧托底。深圳对28nm及以下工艺首次全掩模流片项目按费用30%资助、最高1000万元;北京经开区"AI4Chip 20条"用算力券、模型券等方式降低企业设计、流片、封测全链条成本。

但这类资金的共同要求是项目能形成可规模化量产的落地成果,而不是纯技术试错。

三条路摆在一起,最可行的是哪条

把上面几个角度拼起来,DeepSeek能走的路其实不多,按可行性排序大致是三条:

  • 合作定制路线(最优):自己定义架构,由芯片设计公司和代工厂完成硅实现,先做自用推理芯片。OpenAI与博通从设计到流片仅用9个月,百度昆仑、阿里真武走的都是这条路。
  • 纯外部采购加软件适配(过渡):继续用昇腾等国产芯片,靠TileLang把软件栈迁移成本压到最低,芯片项目慢推。这也是DeepSeek 2026年实际在做的事。
  • 全流程自研(最慢):从零搭完整芯片团队,周期最长、风险最高,国内大厂从立项到规模化部署普遍经历了数年爬坡。

参照同类案例的节奏:OpenAI从设计启动到流片9个月,但那是能自由选择台积电最先进制程的前提下;国内百度、阿里走过的则是数年的完整周期。DeepSeek夹在两者之间——既有AI辅助设计和现成算子生态的加速红利,又受制于本土成熟制程的产能天花板。

综合看,若没有出现DUVi全面禁运这类极端管制升级,比较可信的落点是:首批工程样片12-18个月,从流片到规模化商用约2-3年,代工最可能是中芯国际。

至于"2028-2029年实现百万颗级规模商用""大基金定向投入数百亿"这类说法,目前都属于预测和市场传闻,没有官方信息支撑。

这盘棋真正的胜负手,或许不在DeepSeek能不能设计出一款好芯片,而在于中芯的产线能不能给它腾出位置、国产HBM的爬坡能不能跟上它的节奏。芯片设计是可以加速的,产能和供应链的爬坡,急不来。

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