DeepSeek 正開發自家嘅 AI 推理晶片,目標係長遠減低對 Nvidia 同華為兩間硬件供應商嘅依賴。[2][6] 呢個策略分三條時間線:長遠研發自家晶片、中期將推理工作負載轉移至華為 Ascend 950 系列(正如 V4 模型所做)、短期則靠演算法效率提升。[1][4] 晶片項目嘅資金嚟自 DeepSeek 首次外部融資,2026 年 6 月完成,籌得超過 500 億人民幣(約 74 億美元),公司估值突破 500 億美元。[7]

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What is DeepSeek's strategy to develop its own proprietary AI inference chip, and how does this e. Article summary: ## DeepSeek's Proprietary AI Inference Chip Strategy. Topic tags: general, government, news, education, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
DeepSeek,呢間曾經以低成本高效能模型震驚全球市場嘅中國 AI 實驗室,而家正密謀確保自己嘅硬件未來。據三位知情人士透露,DeepSeek 正開發一款專門用於推理——即係已訓練模型生成回應嘅階段——嘅自家 AI 晶片 。呢個項目仍然處於早期階段,係 DeepSeek 多層次策略嘅一部分,目標係同時減低對 Nvidia(其最頂級晶片正逐步被禁運到中國)同華為(雖然係國內夥伴,但始終係第三方供應商)嘅依賴
。響 2026 年 6 月完成咗歷史上首次、金額高達 74 億美元嘅融資之後
,DeepSeek 嘅硬件野心標誌住呢間中國領先 AI 公司打算點樣喺一個處處受限嘅硬件環境中突圍而出。
DeepSeek 嘅晶片獨立計劃唔係單一動作,而係一個分三個時間線執行嘅階段性策略。
長線:自家推理晶片。 最雄心勃勃嘅係開發 DeepSeek 自家嘅定制晶片,專為推理任務由零開始設計 。公司正同外部晶片設計夥伴合作,並一直擴充內部晶片設計團隊,不過項目仍然處於早期規劃同開發階段
。如果成功,自家晶片將為 DeepSeek 帶嚟策略性自主權,令佢唔再受供應鏈中斷或者單一硬件供應商嘅掣肘
。
中線:轉移至華為 Ascend。 喺中短期內,DeepSeek 已經將大量推理工作負載遷移到華為嘅 Ascend 950 晶片系列上。佢哋嘅 V4 模型,一個擁有萬億參數嘅混合專家模型,就係特別優化到可以完全喺華為 Ascend 950PR 硬件上運行 。DeepSeek 甚至提前將 V4 模型提供俾華為等國內供應商,但就刻意唔畀 Nvidia 同 AMD 呢啲美國晶片製造商使用,呢個做法完全顛覆咗行業常規
。呢個舉動證明咗 DeepSeek 係可以喺唔依靠美國硬件嘅情況下大規模部署生產級 AI
。
短線:演算法效率。 DeepSeek 嘅模型由始至終都強調演算法同架構效率,從而大大降低訓練同推理所需嘅運算能力 。混合專家模型、選擇性激活同遷移學習等技術,令 DeepSeek 能夠喺效能較低嘅晶片上實現頂尖水平,令轉用國產硬件變得更加可行
。呢種對推理效率嘅專注,正係中國國產 AI 處理器同美國更強勁晶片之間效能差距得以收窄嘅關鍵原因
。
推動 DeepSeek 硬件策略嘅核心動力,係美國出口管制嘅疊加效應。華盛頓由 2022 年 10 月起就禁止向中國出口等同或優於 Nvidia A100 嘅 AI 晶片,之後限制範圍更擴大到 Blackwell 系列,以及對 H20 晶片實施特定許可要求 。甚至有一位特朗普政府高級官員指控 DeepSeek 用 Nvidia 最新嘅 Blackwell 晶片嚟訓練模型,違反咗美國嘅出口管制
。
DeepSeek 已經證明,憑藉工程技術嘅智慧,佢哋即使喺呢啲限制下仍然可以達到頂尖嘅 AI 表現 。不過,依賴單一供應商——就算係華為呢類國內巨頭——依然係一個策略性風險。早期 DeepSeek 嘗試喺華為 Ascend 硬件上訓練模型嘅時候,就曾經遇到過持續嘅失敗同延誤,最後焗住要用返 Nvidia 晶片嚟訓練,只係將華為嘅晶片用喺推理上
。呢段唔係咁順利嘅歷史正好說明咗,點解 DeepSeek 最終想掌握自己嘅命運。
DeepSeek 嘅晶片野心背後,係公司歷史上首次嘅外部融資,呢輪融資喺 2026 年 6 月完成。公司籌得超過 500 億人民幣(約 74 億美元),估值超過 500 億美元,成為中國最有價值嘅 AI 初創企業 。呢輪融資由創辦人梁文鋒主導,佢個人出資 200 億人民幣(約 29 億美元),而錨定投資者包括科技巨頭騰訊(100 億人民幣)同電池製造商 CATL(50 億人民幣)
。其他參與者仲有京東、網易同 IDG 資本
。
呢個融資結構相當特別:投資者嘅資金係放入一個由梁文鋒管理嘅有限合夥企業,佢哋响 DeepSeek 冇任何直接投票權,而且需要遵守五年嘅鎖定期 。呢個結構令梁文鋒即使喺吸納大量外部資金嘅情況下,依然可以保留策略性控制權。
時間點好關鍵。設計、流片同量產一粒定制 AI 晶片係一個需要幾年時間嘅過程,成本通常係幾億到十幾億美元。呢筆 74 億美元嘅資金正正提供咗足夠嘅財政能力去支持呢個項目,同時繼續開發下一代 AI 模型同建設所需嘅數據中心基礎設施 。
DeepSeek 嘅晶片策略係一個喺壓力下進行防禦性創新嘅經典案例。面對每季都越嚟越嚴峻嘅硬件環境,公司正從三條戰線同步推進:透過演算法改進喺現有硬件上榨取更多效能、將現有工作負載轉移到國內合作夥伴華為身上,以及長遠透過設計自家晶片嚟實現獨立。嗰筆 74 億美元嘅融資正正為 DeepSeek 提供咗必要嘅財政支持去完成呢個目標,將硬件策略由一個應急方案,變成一個潛在嘅決定性競爭優勢。
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DeepSeek 正開發自家嘅 AI 推理晶片,目標係長遠減低對 Nvidia 同華為兩間硬件供應商嘅依賴。[2][6]
DeepSeek 正開發自家嘅 AI 推理晶片,目標係長遠減低對 Nvidia 同華為兩間硬件供應商嘅依賴。[2][6] 呢個策略分三條時間線:長遠研發自家晶片、中期將推理工作負載轉移至華為 Ascend 950 系列(正如 V4 模型所做)、短期則靠演算法效率提升。[1][4]
晶片項目嘅資金嚟自 DeepSeek 首次外部融資,2026 年 6 月完成,籌得超過 500 億人民幣(約 74 億美元),公司估值突破 500 億美元。[7]