DeepSeek把華為國產AI晶片放到優先位置，關鍵並非認定它已能在短期內勝過輝達（Nvidia），而是要在美國出口限制持續收緊的環境下，先建立一套可運作、可擴充的本土算力與訓練體系。即使現階段的成本與效率代價不小，真正在大型工作負載中部署，才能讓晶片、軟體與供應鏈累積改進所需的經驗。

910C受挫後，為何仍要再試？

先前DeepSeek嘗試以華為Ascend 910C訓練R2，據報因硬體與軟體限制而未能成功。另有估算指出，約需4顆華為處理器才可對應1顆輝達GB300的效能，凸顯中國國產方案在最尖端模型訓練上的效能與能源效率差距。

但對DeepSeek而言，問題不只是哪一款晶片在今天跑得最快。若高階輝達AI加速器的供應進一步受美國政策限制，能否取得硬體、長期維護系統，以及在本土環境持續訓練模型，都將是實際營運風險。投入真實工作負載可換取供應安全，也能讓華為及其生態系取得優化編譯器、框架、核心程式、網路互連與模型架構所需的回饋。

訓練晶片何時供貨？

據報，DeepSeek預期華為最快可在2026年第四季開始交付專為訓練設計的晶片，較廣泛的供應則可能落在2027年初。華為另表示，Ascend 960DT預定於2027年第一季推出，並預期Ascend 950DT系統將在明年廣泛用於模型訓練。1

這些時程仍須區分「晶片交付」、「系統可大規模取得」與「能穩定執行前沿模型預訓練」三件事。前兩者不必然表示華為平台已可立刻全面取代輝達的訓練叢集。

16萬顆Ascend 950DT：規模很大，但主要先做推論

DeepSeek計劃在內蒙古烏蘭察布一座約1GW的資料中心，部署至少16萬顆華為Ascend 950DT加速器。若計畫落實，將是已知規模最大的中國國產AI晶片叢集之一。

不過，目前報導指出，這個部署的首要用途是推論，也就是執行已訓練完成的模型來回應使用者請求，而非立即拿來取代輝達進行最吃重的前沿預訓練。實際安裝與啟用進度，還要取決於華為的產能。2

這也說明DeepSeek的路線並不是一夕之間全面轉換：先讓國產晶片大規模承接模型運行，再逐步把訓練工作推向更成熟的本土平台。

V4適配華為，重點在軟硬體共同設計

DeepSeek推出針對華為晶片適配的V4版本，意義不只是把既有模型「移植」到另一套硬體；它更像是模型、軟體工具鏈與晶片平台的共同設計。這類合作有助於建立大規模訓練不可或缺的生態能力，包括編譯器、框架、底層核心程式、網路通訊，以及模型架構的調校。3

換言之，推論相容性是第一步；真正的目標是讓本土硬體未來能可靠支援大型訓練任務。

不是只押華為：DeepSeek也在研發自家晶片

DeepSeek並未把未來完全繫於華為。路透社報導，該公司也在開發自有AI晶片，可能降低對輝達與華為兩方的依賴。4

因此，華為對DeepSeek而言既是現階段的重要合作夥伴，也是建構國產生態的過渡與加速器；自研晶片則保留了更高程度的技術與供應選擇權。

出口管制改變了中國AI晶片市場的誘因

美國對最強輝達AI加速器的出口管制，已使採用國產晶片不再只是產業政策上的偏好，而逐漸成為企業維持算力供給的營運需求。華為表示，其AI運算產品需求超過供應，並稱Ascend在中國市場的市占率已超越輝達；這是華為自身的判斷，並非獨立發布的市占統計。1

短期內，輝達在頂尖訓練效能上仍可能保有優勢；但限制也促使中國客戶更快投資國產晶片、軟體與資料中心基礎設施。DeepSeek的V4華為適配、950DT大規模推論部署、預計到來的訓練晶片供應，以及自研晶片計畫，共同指向同一件事：中國正試圖建立更自給自足的半導體與AI運算堆疊。34

DeepSeek把華為國產AI晶片放到優先位置，關鍵並非認定它已能在短期內勝過輝達（Nvidia），而是要在美國出口限制持續收緊的環境下，先建立一套可運作、可擴充的本土算力與訓練體系。即使現階段的成本與效率代價不小，真正在大型工作負載中部署，才能讓晶片、軟體與供應鏈累積改進所需的經驗。

910C受挫後，為何仍要再試？

先前DeepSeek嘗試以華為Ascend 910C訓練R2，據報因硬體與軟體限制而未能成功。另有估算指出，約需4顆華為處理器才可對應1顆輝達GB300的效能，凸顯中國國產方案在最尖端模型訓練上的效能與能源效率差距。

但對DeepSeek而言，問題不只是哪一款晶片在今天跑得最快。若高階輝達AI加速器的供應進一步受美國政策限制，能否取得硬體、長期維護系統，以及在本土環境持續訓練模型，都將是實際營運風險。投入真實工作負載可換取供應安全，也能讓華為及其生態系取得優化編譯器、框架、核心程式、網路互連與模型架構所需的回饋。

訓練晶片何時供貨？

據報，DeepSeek預期華為最快可在2026年第四季開始交付專為訓練設計的晶片，較廣泛的供應則可能落在2027年初。華為另表示，Ascend 960DT預定於2027年第一季推出，並預期Ascend 950DT系統將在明年廣泛用於模型訓練。1

這些時程仍須區分「晶片交付」、「系統可大規模取得」與「能穩定執行前沿模型預訓練」三件事。前兩者不必然表示華為平台已可立刻全面取代輝達的訓練叢集。

16萬顆Ascend 950DT：規模很大，但主要先做推論

DeepSeek計劃在內蒙古烏蘭察布一座約1GW的資料中心，部署至少16萬顆華為Ascend 950DT加速器。若計畫落實，將是已知規模最大的中國國產AI晶片叢集之一。

不過，目前報導指出，這個部署的首要用途是推論，也就是執行已訓練完成的模型來回應使用者請求，而非立即拿來取代輝達進行最吃重的前沿預訓練。實際安裝與啟用進度，還要取決於華為的產能。2

這也說明DeepSeek的路線並不是一夕之間全面轉換：先讓國產晶片大規模承接模型運行，再逐步把訓練工作推向更成熟的本土平台。

V4適配華為，重點在軟硬體共同設計

DeepSeek推出針對華為晶片適配的V4版本，意義不只是把既有模型「移植」到另一套硬體；它更像是模型、軟體工具鏈與晶片平台的共同設計。這類合作有助於建立大規模訓練不可或缺的生態能力，包括編譯器、框架、底層核心程式、網路通訊，以及模型架構的調校。3

換言之，推論相容性是第一步；真正的目標是讓本土硬體未來能可靠支援大型訓練任務。

不是只押華為：DeepSeek也在研發自家晶片

DeepSeek並未把未來完全繫於華為。路透社報導，該公司也在開發自有AI晶片，可能降低對輝達與華為兩方的依賴。4

因此，華為對DeepSeek而言既是現階段的重要合作夥伴，也是建構國產生態的過渡與加速器；自研晶片則保留了更高程度的技術與供應選擇權。

出口管制改變了中國AI晶片市場的誘因

美國對最強輝達AI加速器的出口管制，已使採用國產晶片不再只是產業政策上的偏好，而逐漸成為企業維持算力供給的營運需求。華為表示，其AI運算產品需求超過供應，並稱Ascend在中國市場的市占率已超越輝達；這是華為自身的判斷，並非獨立發布的市占統計。1

短期內，輝達在頂尖訓練效能上仍可能保有優勢；但限制也促使中國客戶更快投資國產晶片、軟體與資料中心基礎設施。DeepSeek的V4華為適配、950DT大規模推論部署、預計到來的訓練晶片供應，以及自研晶片計畫，共同指向同一件事：中國正試圖建立更自給自足的半導體與AI運算堆疊。34