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DeepSeek與華為從採購走向晶片共設計，訓練能否脫離輝達仍待驗證
據報DeepSeek不只採購華為昇騰晶片，也開始提供未來晶片設計回饋，並計畫最快於2026年底以昇騰950DT進行預訓練。 昇騰開源軟體工具與由128顆晶片組成的超節點，讓模型需求、軟體和硬體得以協同測試；但晶片與高頻寬記憶體供應仍是限制。
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研究答案
重點整理
- 據報DeepSeek不只採購華為昇騰晶片，也開始提供未來晶片設計回饋，並計畫最快於2026年底以昇騰950DT進行預訓練。
- 昇騰開源軟體工具與由128顆晶片組成的超節點，讓模型需求、軟體和硬體得以協同測試；但晶片與高頻寬記憶體供應仍是限制。
- 讓模型在昇騰晶片上執行推論，和不依賴輝達訓練前沿模型，是兩件不同的事；後者目前仍未獲證實。
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is DeepSeek’s collaboration with Huawei evolving beyond a conventional chip supplier–customer relationship into co-designing future AI c. Article summary: DeepSeek and Huawei are moving toward hardware–software co-design: rather than simply buying Ascend chips and adapting its models afterward, DeepSeek is reportedly influencing how future Huawei chips perform calculations. Topic tags: general, news, general web, user generated, academic. 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
DeepSeek與華為的合作，據報正從晶片供應關係走向更緊密的共同設計。根據媒體轉述《The Information》10月19日的報導，華為工程師已與DeepSeek合作，將模型如何執行運算、如何在處理器間傳輸資料等需求，納入未來晶片設計考量。8
11 DeepSeek也據報計畫最快於2026年底開始使用華為昇騰950DT進行預訓練。
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這種合作的重點，是把晶片、程式工具與模型工作負載一起調校，讓華為硬體更貼近DeepSeek及其他中國AI開發者的實際需求。不過，相關計畫仍屬未來規劃；目前可見的報導，尚不能證明昇騰晶片已能以與輝達硬體相當的穩定度或成本，訓練前沿模型。
從買晶片，走向影響晶片設計
一般供應商與客戶的分工，是晶片廠打造處理器，客戶再調整軟體來配合。10月的報導則描述了更密切的合作：DeepSeek提供模型運算需求，華為工程師據此考量運算方式，以及處理器之間如何交換資料。8
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這種回饋機制，可能讓華為未來的昇騰晶片更貼近大型模型訓練的實際需求。報導也指出，DeepSeek計畫以昇騰950DT進行預訓練，而華為打算將下一代昇騰960DT初期的大部分供應優先分配給DeepSeek。8
11 但這些仍是據報的規劃，並不代表大規模訓練已經成功完成。
軟體是合作的重要一環
晶片本身並不足以構成可用的AI運算平台，開發者還需要程式工具和軟體函式庫，才能有效執行工作負載。9月30日，DeepSeek宣布為華為昇騰晶片推出開源程式基礎設施，包含運算與通訊函式庫；路透社報導指出，華為也提供了開發支援。1
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雙方也共同推進由128顆昇騰950組成的超節點。1 這些軟體與系統工作，提供了測試模型及多晶片運算在華為硬體上表現的實際基礎。更適合把它們視為打造替代生態系的一部分，而非輝達CUDA平台已可被直接取代的證據。
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能做推論，不等於能獨立訓練
模型可以在晶片上生成回覆，這稱為「推論」；但模型不一定是在同一款晶片上訓練的。評估DeepSeek在華為硬體上的進展時，這個區別尤其重要。
DeepSeek的V4已針對華為昇騰進行適配，華為也表示其處理器曾用於V4-Flash部分訓練工作。不過，相關報導同時指出，DeepSeek訓練仍依賴輝達生態系。 這些進展顯示DeepSeek正累積使用國產硬體的經驗，但尚不足以證明它已能把所有高強度訓練工作都移出輝達平台。
另有報導稱，DeepSeek計畫在內蒙古資料中心部署至少16萬顆昇騰950DT晶片，用途是推論。 這項規劃不應被視為前沿模型訓練叢集的證明。據報以950DT進行預訓練，是另一項不同、也更直接的硬體訓練能力測試。8
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新品時程與供應量，將左右後續發展
《海峽時報》報導，華為已將昇騰960DT的推出時間提前至2027年第一季，另一款960PR則預計於同年第三季推出。24 新品提早上市，可能讓華為和DeepSeek有更多機會把工作負載回饋納入平台設計；但公布上市時程，不代表已有足夠晶片可供大規模部署。
供應量是另一項限制。一則關於950DT推出進度的報導指出，高階記憶體短缺正限制產量，若要滿足DeepSeek據報提出的訂單，可能需要一年以上。 若供貨吃緊，即使軟體與晶片設計有所改善，也未必能迅速累積足夠的運算能力來進行大規模訓練。
合作帶來的可能性，與尚未證明的部分
共同設計有望協助DeepSeek更有效運用中國本土AI加速器，讓晶片特性、程式工具與模型工作負載彼此配合。在美國對先進晶片及晶片製造設備設下出口限制之際，中國企業也正尋找輝達以外的選項。1
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目前證據呈現的是一項仍在發展中的布局，而不是已完成的替代方案。950DT預訓練計畫、未來晶片設計合作與開源軟體，都是值得觀察的進展；但能否以具競爭力的速度、穩定性與成本訓練前沿模型，仍未獲證實。關於10月19日合作內容的資訊，目前來自對《The Information》報導的二手轉述，而非該報完整原文。8
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「DeepSeek與華為從採購走向晶片共設計，訓練能否脫離輝達仍待驗證」的簡短答案是什麼？
據報DeepSeek不只採購華為昇騰晶片，也開始提供未來晶片設計回饋，並計畫最快於2026年底以昇騰950DT進行預訓練。
最值得優先驗證的重點是什麼？
據報DeepSeek不只採購華為昇騰晶片，也開始提供未來晶片設計回饋，並計畫最快於2026年底以昇騰950DT進行預訓練。 昇騰開源軟體工具與由128顆晶片組成的超節點，讓模型需求、軟體和硬體得以協同測試；但晶片與高頻寬記憶體供應仍是限制。
接下來在實務上該怎麼做？
讓模型在昇騰晶片上執行推論，和不依賴輝達訓練前沿模型，是兩件不同的事；後者目前仍未獲證實。