效能仍輸 NVIDIA，DeepSeek 點解仍押注華為 AI 訓練晶片？

DeepSeek 明知華為晶片在最尖端模型訓練上，短期仍未必及得上 NVIDIA，仍然將其視為重要押注，關鍵在於算力供應安全同長線自主權，唔係眼前每一枚晶片跑得幾快。

換句話講，呢個唔只係一次採購決定，而係要將中國本土 AI 晶片、軟件工具鏈、模型設計同數據中心部署真正跑起來。只要長期依賴 NVIDIA，供應就會持續受美國出口管制影響；反過來，將真實工作負載交畀華為，雖然初期成本與效率代價大，卻可為晶片、編譯器、框架、核心程式（kernels）及叢集網絡累積最實際嘅改進資料。

910C 曾經失手，點解仲要再試？

據報，DeepSeek 早前嘗試用 Ascend 910C 訓練 R2 時，曾受硬件及軟件限制影響而未能成功完成訓練。市場亦流傳一個反映性能差距嘅估算：要約 4 枚華為處理器，先相當於 1 枚 NVIDIA GB300 嘅能力。呢個比例不代表所有工作負載都一樣，但確實突顯華為在前沿訓練的效率與生態成熟度上，仍有明顯追趕空間。

不過，DeepSeek 面對嘅問題唔係單純「邊粒快就買邊粒」。如果最高端 NVIDIA 加速器愈來愈難取得，一套未臻完美、但可持續改善兼能掌握供應嘅本土方案，戰略價值可以高過短期效率。大量實際部署亦能迫使整個 Ascend 生態處理最難嘅問題：大規模分散式訓練、記憶體管理、通訊、軟件兼容同模型調校。

訓練晶片供貨：最快 2026 年第 4 季，2027 年進一步擴大

據相關報道，DeepSeek 預期華為最快在 2026 年第 4 季開始供應新一批面向訓練嘅晶片，並在 2027 年初有更廣泛供應。華為亦表示，Ascend 950DT 系統預期在 2027 年更廣泛用於模型訓練；其下一代 Ascend 960DT 則計劃在 2027 年第一季推出。

但時間表唔等於能力已經追平 NVIDIA。華為本身承認，中國市場對 AI 算力產品嘅需求超過其供應能力；因此，產量、先進記憶體等零件供應，以至整套系統部署速度，都會左右 DeepSeek 實際採用進度。

16 萬枚 950DT：規模好大，但現階段主要係做推理

DeepSeek 計劃在內蒙古烏蘭察布一個約 1GW 嘅數據中心，部署至少 16 萬枚華為 Ascend 950DT 加速器。若最終落實，將屬已知規模最大的華為 AI 晶片叢集之一。12

不過，最值得留意嘅細節係：該批晶片目前計劃主要用於推理，即向用戶運行已經訓練好嘅模型、生成答案，而唔係即刻拿來進行最吃算力嘅前沿模型預訓練。報道指，安裝與啟用時間仍取決於華為產能。12

所以，16 萬枚晶片唔應被解讀成 DeepSeek 已完全由 NVIDIA 訓練平台轉投華為；更準確嘅講法係，它正先把大規模推理搬到國產平台，再逐步驗證本土硬件能否承受更高難度嘅訓練工作。

V4 的意義：由「搬模型過去」變成共同設計

DeepSeek 的 V4 推出過適配華為晶片嘅版本，華為亦曾表示其晶片參與了 V4 部分訓練流程。呢個意義唔只係「個模型可以喺 Ascend 上面跑」；而係模型公司同晶片公司可較早期協作，針對硬件特性調整模型、算子與軟件堆疊。

正正係呢種共同優化，先有機會縮窄華為 CANN 軟件生態與 NVIDIA CUDA 生態之間嘅差距。對大型模型訓練而言，晶片峰值算力只係一部分；編譯器、框架支援、通訊效率、除錯工具與大規模叢集穩定性，同樣決定一次訓練跑唔跑得成。

DeepSeek 亦唔係只押華為一條路

據路透社引述知情人士報道，DeepSeek 同時正開發自家 AI 晶片，目標是降低對 NVIDIA 與華為晶片嘅依賴。

因此，DeepSeek 與華為嘅合作可視為一項過渡與生態建設策略：華為提供現時最具規模嘅國產替代選項；DeepSeek 則透過模型適配、推理部署和未來訓練測試，培養更多自主選擇。自研晶片若有成果，長遠更可令其在供應、成本與模型硬件協同設計上掌握更大主導權。

美國出口管制改變咗中國市場嘅計算方法

美國對高端 NVIDIA AI 加速器出口中國嘅限制，令採用國產晶片由一種產業政策取向，逐漸變成企業營運上必須預備嘅方案。路透社報道指，華為的 AI 算力產品供不應求；華為輪值董事長徐直軍更稱，Ascend 在中國市場的份額已超過 NVIDIA——但要留意，這是華為自身判斷，並非獨立市場研究機構公布的統一數字。

短期而言，NVIDIA 在最高端訓練效能上仍可能佔優；但限制同時推動中國客戶更快投資本土晶片、軟件與數據中心。DeepSeek 的 V4 適配、950DT 大型推理叢集、對訓練晶片嘅後續押注，以及自研晶片計劃，拼湊出同一個方向：即使追趕過程昂貴又艱難，中國 AI 業界正嘗試建立一套較少受外部供應掣肘嘅完整算力體系。

結論： DeepSeek 並非因為華為已經在訓練能力上擊敗 NVIDIA，先作出押注；恰恰相反，正因為差距、供應風險與出口限制同時存在，它才要盡早用真實規模的部署，將國產方案由「可以展示」推向「可以持續運作和迭代」。