華為有自家的昇騰晶片和軟體堆疊，DeepSeek 有模型、工程團隊與能實際考驗硬體的 AI 工作負載。SemiAnalysis 的分析指出，兩家公司各自都缺少對方擁有的關鍵條件：華為需要尖端 AI 工作負載來驗證硬體，DeepSeek 則需要運算資源與可針對模型調校的平台。1

這種互補關係可能有助華為逐步補強晶片之外的軟體與應用生態系，也讓 DeepSeek 多一個運算平台選項。不過，生態系正在建立，不代表華為已消除與輝達的整體差距。12

合作的關鍵：不只是一顆晶片

半導體規格只是 AI 平台的一部分。開發工具是否支援、軟體能否有效呼叫硬體，以及實際模型能否在平台上運作，都會影響晶片是否真正派得上用場。

SemiAnalysis 認為，華為雖有盤古模型，卻缺少能以尖端訓練與推論工作負載驗證晶片的前沿 AI 實驗室；DeepSeek 有模型和工程能力，卻需要運算資源。華為提供硬體及原生軟體，DeepSeek 則帶來工作負載與工程經驗，讓平台有機會在實際使用中變得更成熟。1

換句話說，這不只是 DeepSeek 把模型搬到另一款晶片上，而是雙方都可能從合作中取得各自欠缺的條件。

六項專案加入昇騰支援，但當時仍有使用限制

DeepSeek 已為六項專案加入華為昇騰支援，包含 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA 和 DeepSelect。7 不過，報告彙整指出，撰寫當時只有 TileLang 可用，因為 CANN 9.2.0 尚未推出。7

因此，這些更新可以視為 DeepSeek 擴大昇騰軟體相容性的進展，卻不能解讀為六項工具當時都已全面就緒。現有資料也不足以證明六個專案原本全是以輝達平台為目標；較穩妥的說法是，DeepSeek 正將昇騰支援擴展到一系列 AI 軟體工具。7

99.7% 的數字，代表什麼？

一份整理 SemiAnalysis 報告的二手摘要指出，華為昇騰 950PR 的核心程式，在 BF16 矩陣運算測試中達到理論效能上限的 99.7%；同一摘要將其整體效能定位在輝達 A100 與 AMD MI300X 之間。6

兩種比較的意義不同。接近理論上限，表示程式能有效運用這款晶片執行特定運算；它不代表晶片在絕對效能上勝過或追平其他產品，也不代表面對各種 AI 工作負載都能有相同表現。因此，99.7% 是值得注意的效率指標，但不能當成華為已達到輝達同級水準的證明。6

2027、2028 年轉向華為？目前仍是預測

《南華早報》引述 SemiAnalysis 的預測指出，DeepSeek 到 2027 或 2028 年可能主要依賴華為技術堆疊。2 這描述的是一種可能的未來方向，不代表 DeepSeek 已經完成轉移，也不保證轉移一定會發生。

目前較有根據的結論是：華為有硬體與原生軟體，DeepSeek 的模型、工作負載、工程能力和昇騰支援工作，則可能協助這套平台持續發展。基準測試顯示，昇騰 950PR 能有效執行特定矩陣運算；軟體更新則反映相容性工作的推進。但這些證據都不足以證明華為在整體效能或生態系成熟度上已追上輝達。1267

華為有自家的昇騰晶片和軟體堆疊，DeepSeek 有模型、工程團隊與能實際考驗硬體的 AI 工作負載。SemiAnalysis 的分析指出，兩家公司各自都缺少對方擁有的關鍵條件：華為需要尖端 AI 工作負載來驗證硬體，DeepSeek 則需要運算資源與可針對模型調校的平台。1

這種互補關係可能有助華為逐步補強晶片之外的軟體與應用生態系，也讓 DeepSeek 多一個運算平台選項。不過，生態系正在建立，不代表華為已消除與輝達的整體差距。12

合作的關鍵：不只是一顆晶片

半導體規格只是 AI 平台的一部分。開發工具是否支援、軟體能否有效呼叫硬體，以及實際模型能否在平台上運作，都會影響晶片是否真正派得上用場。

SemiAnalysis 認為，華為雖有盤古模型，卻缺少能以尖端訓練與推論工作負載驗證晶片的前沿 AI 實驗室；DeepSeek 有模型和工程能力，卻需要運算資源。華為提供硬體及原生軟體，DeepSeek 則帶來工作負載與工程經驗，讓平台有機會在實際使用中變得更成熟。1

換句話說，這不只是 DeepSeek 把模型搬到另一款晶片上，而是雙方都可能從合作中取得各自欠缺的條件。

六項專案加入昇騰支援，但當時仍有使用限制

DeepSeek 已為六項專案加入華為昇騰支援，包含 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA 和 DeepSelect。7 不過，報告彙整指出，撰寫當時只有 TileLang 可用，因為 CANN 9.2.0 尚未推出。7

因此，這些更新可以視為 DeepSeek 擴大昇騰軟體相容性的進展，卻不能解讀為六項工具當時都已全面就緒。現有資料也不足以證明六個專案原本全是以輝達平台為目標；較穩妥的說法是，DeepSeek 正將昇騰支援擴展到一系列 AI 軟體工具。7

99.7% 的數字，代表什麼？

一份整理 SemiAnalysis 報告的二手摘要指出，華為昇騰 950PR 的核心程式，在 BF16 矩陣運算測試中達到理論效能上限的 99.7%；同一摘要將其整體效能定位在輝達 A100 與 AMD MI300X 之間。6

兩種比較的意義不同。接近理論上限，表示程式能有效運用這款晶片執行特定運算；它不代表晶片在絕對效能上勝過或追平其他產品，也不代表面對各種 AI 工作負載都能有相同表現。因此，99.7% 是值得注意的效率指標，但不能當成華為已達到輝達同級水準的證明。6

2027、2028 年轉向華為？目前仍是預測

《南華早報》引述 SemiAnalysis 的預測指出，DeepSeek 到 2027 或 2028 年可能主要依賴華為技術堆疊。2 這描述的是一種可能的未來方向，不代表 DeepSeek 已經完成轉移，也不保證轉移一定會發生。

目前較有根據的結論是：華為有硬體與原生軟體，DeepSeek 的模型、工作負載、工程能力和昇騰支援工作，則可能協助這套平台持續發展。基準測試顯示，昇騰 950PR 能有效執行特定矩陣運算；軟體更新則反映相容性工作的推進。但這些證據都不足以證明華為在整體效能或生態系成熟度上已追上輝達。1267