面向推理、旨在控制计算成本的芯片
据三名知情人士透露，DeepSeek正在研发自有人工智能推理芯片。推理是指利用训练好的模型生成答案。报道称，这项工作已持续约一年，这家中国AI开发商正在招募半导体工程师，并与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储器供应商讨论生产要求。
眼下的目标是减少对英伟达和华为的依赖。DeepSeek此前一直使用这两家供应商的处理器来构建和运行其系统。该项目仍处于早期阶段。DeepSeek尚未公开证实此事，也未公布制造合作伙伴、生产计划或芯片规格。
据报道，该硬件项目正与规模大得多的基础设施扩张计划同步推进。一则消息称，DeepSeek计划建设一座配备至少16万颗华为AI芯片的数据中心；融资消息则从最初拟筹资70亿美元，到随后可能接近150亿美元的一轮融资不等。这些说法涉及不同融资阶段，不能视为一笔已确认的交易。
自研处理器将延续DeepSeek降低AI运营成本的努力。DeepSeek-V3和R1模型让外界注意到，该公司能够以提升计算效率为重点，推出性能出色的系统。硬件设计则带来另一种挑战：DeepSeek需要将这一效率策略转化为一款能够量产、获得软件支持并在大规模运行中保持可靠的处理器。
目前，这仍是一个研发项目，而非现有设备的替代方案。它的意义在于反映DeepSeek的资金和工程资源投向，而非任何已经展现的芯片性能，或供应商业务即将受到冲击。
DeepSeek为何瞄准推理
拟议中的芯片主要用于推理，而非训练。训练是通过处理大量数据创建或更新模型。推理则发生在之后：每当用户提交问题，训练好的模型就会生成回答。
这一区别关系到成本。训练可能涉及集中进行的大规模计算，而热门服务必须全天候持续回答请求。持续支出取决于每颗处理器能处理多少工作、耗电量有多大，以及系统能否始终稳定提供服务。
在许多AI公司，计算成本可能占总支出的过半，不过DeepSeek尚未披露自身成本的可比明细。其模型需求不断增长，使基础设施成为公司最大的运营支出之一。针对实际服务负载设计的处理器，理论上有望降低生成每个答案的成本。
目前还没有公开证据表明拟议中的芯片能够实现这类节省。要进行有效比较，必须将制造成本、存储器、电力、软件开发以及系统能够以可接受速度处理的请求数量一并纳入考量。处理器价格较低，并不一定意味着服务成本更低；如果需要更多设备，或运行模型的效率较差，整体成本仍可能上升。
该项目也不应被解读为DeepSeek打算替换所有正在使用的处理器。面向请求响应设计的芯片，可能无法满足训练新模型的需求，也可能无法支持该公司需要的其他任务，因此DeepSeek仍需依赖其他硬件。
华为仍是扩张计划的核心
DeepSeek一直依赖英伟达和华为的硬件，据报道，近期其重心转向了华为。2026年早些时候发布的一个V4模型版本基于华为昇腾处理器打造。另有消息称，V4-Pro和V4-Flash于4月推出预览版。
据报道，DeepSeek计划建设一座配备至少16万颗华为AI芯片的数据中心。这表明，采购现有处理器与开发自有硬件正在同步进行。这也符合芯片项目仍处于早期阶段的情况：在工程师研发尚未确认投产的设计期间，DeepSeek仍需设备为用户提供服务。
华为的地位意味着，这不只是一个关于英伟达的故事。一项市场估算称，中国国内AI芯片市场规模约为500亿美元，华为所占份额约为一半。按此估算，华为的市场份额约为250亿美元。这是对整体市场的粗略估算，并不代表DeepSeek的采购额，也不是其自研芯片可能取代多少营收的预测。
如果设计成功，DeepSeek或许能更好地掌控自身计算能力，同时减少对任一供应商的采购。但这款芯片未必会成为面向其他公司的产品。DeepSeek尚未披露商业销售策略，而专为其内部工作负载打造的处理器也可能只作为内部工具使用。
这项工作延续了中国AI芯片发展浪潮。2025年10月的相关报道指出，当时华为、阿里巴巴和其他国内开发商正在拓展英伟达的替代方案。DeepSeek据称采取的行动让一家模型开发商也加入了这场竞争，其硬件需求由自身运营的服务所决定。
芯片设计只是挑战的第一步
据报道，DeepSeek增加了芯片架构、验证和软件适配方面的招聘。这些职位对应研发流程中的不同环节：架构师决定处理器如何执行任务；验证工程师检查设计是否能按预期运行；软件工程师则确保模型和应用能够使用该硬件。
据称，该公司还与芯片设计企业、晶圆代工厂和存储器供应商进行了洽谈。晶圆代工厂根据其他公司的设计制造处理器。存储器供应商则提供用于存储模型数据、并能以足够快的速度将数据传送至处理器的组件，从而保障系统高效运行。
这些洽谈并不能证明DeepSeek已 확보生产产能。晶圆代工厂或制造合作伙伴均未获确认，也没有公布流片日期。流片是指将完成的芯片设计提交制造的环节。
从架构设计到流片，再到大规模生产，通常需要一年多时间；打造一款有竞争力的AI处理器则可能需要数年。即使初始样片到手，公司仍需测试、排查缺陷并建立稳定可靠的生产能力。在芯片承担大量服务流量之前，软件也必须做好准备。
美国出口限制让这一过程更加复杂。据报道，中国获取英伟达最先进处理器、海外先进芯片制造服务和高带宽存储器的渠道受到限制。AI处理器需要这类存储器以高带宽传输数据。无论制造环节还是存储器受到限制，都可能影响最终设计的性能，或延误部署。
融资消息涉及不同阶段
融资情况尤其需要谨慎解读。最初的消息称，DeepSeek正在寻求首轮外部融资，目标规模约为70亿美元，估值在520亿至590亿美元之间。当时，外部投资被视为该公司改变此前不愿接受投资态度的举措。
另一则消息称，这首轮融资已于6月完成，融资额约为74亿美元，估值超过500亿美元。该消息还称，DeepSeek随后寻求至少120亿美元的新一轮融资，金额可能接近150亿美元；此前该轮融资的目标约为75亿美元，估值约为750亿美元。
因此，这些消息对首轮融资是否已完成，以及后续融资的规模都有不同说法。它们可能反映了接连发生的进展，但DeepSeek尚未公开说明其中的差异。若不提及后来有关交易已完成的报道，就不应将拟议中的70亿美元融资描述为仍在等待落实。
在有关后续大规模融资的报道中，电池制造商宁德时代和腾讯将贡献最大份额。该报道还称，DeepSeek计划在融资完成后进行重组，并于2027年初首次公开募股。宁德时代拒绝置评，腾讯和DeepSeek则未作回应。
据报道，这些计划将为数据中心、处理器以及自研芯片所需的工程团队提供资金空间，但并未说明会有多少资金用于芯片项目。DeepSeek尚未披露预算、投资者资金分配或已确认的上市时间表。
如何看待这些进展
相关报道将芯片研发与模型发布、融资计划联系起来，但多个日期仍不明确。按目前信息，较清晰的时间线应区分已报道的事项与尚未确认的计划：
- 2024年：创始人梁文锋在一次采访中表示，芯片出口管制确实带来了挑战。
- 芯片消息发布前约一年：据报道，DeepSeek启动了这项研发工作，并开始与潜在的设计、制造和存储器合作伙伴洽谈。
- 2026年4月：一则融资消息称，V4-Pro和V4-Flash于4月推出预览版。另有报道说，2026年早些时候发布的一个V4版本基于华为昇腾处理器打造。
- 6月：后续融资消息称，DeepSeek已完成首轮外部融资，融资额约74亿美元，估值超过500亿美元。
- 2027年初：据报道，DeepSeek正考虑在完成后续融资和重组后首次公开募股。
这条时间线没有列出芯片投产日期。DeepSeek尚未宣布原型芯片、流片进度或上市计划。有关2027年初上市的报道属于财务计划，并非处理器的开发期限。
这一区分也能避免将模型进展误认为硬件进展。模型在华为处理器上运行，体现的是DeepSeek在该平台上的工作，并不代表其自研芯片已经准备就绪。
这对英伟达和芯片市场意味着什么
据报道，该项目的消息传出后，英伟达股价在盘前交易中下跌约0.5%。这只是小幅市场反应，并不能证明订单或营收已经出现可衡量的变化。芯片尚未准备好部署，任何商业影响都仍只是未来可能发生的情况。
DeepSeek的尝试符合AI开发商转向自研硬件的大趋势。报道称，OpenAI也与博通合作开发推理芯片，Anthropic则在探索芯片研发。它们的共同动机是更好地控制模型运行所带来的持续成本，不过各项目的成熟度和获取制造资源的能力各不相同。
DeepSeek还面临一项额外限制：拥有芯片设计并不能消除制造方式或存储器供应方面的限制。即便减少对英伟达的依赖，该公司仍可能需要依靠外部制造、存储器和其他组件供应商。
接下来值得关注的进展包括：制造合作伙伴是否得到确认、芯片架构细节、流片进度，以及该芯片运行DeepSeek模型时的性能表现。融资完成情况将有助于明确可用资源。目前这些硬件里程碑均未公布日期。
因此，最有把握的结论应比“竞争格局即将迎来突破”更为审慎。据报道，DeepSeek正尝试加强对AI服务底层基础设施的掌控，同时仍依赖成熟供应商。这项努力能否降低成本，取决于最终系统的表现，而非仅仅取决于处理器设计的所有权。
要点
- 据报道，DeepSeek经过约一年的研发，正在开发推理芯片，但尚未公开证实该项目。
- 这项工作有望减少对英伟达和华为的依赖，但晶圆代工厂、生产合作伙伴和上市日期均未公布。
- 涉及先进制造和高带宽存储器的出口限制，可能影响项目性能或进度。
- 融资消息提及最初拟筹资70亿美元、据称已完成的74亿美元融资，以及可能接近150亿美元的后续融资。
- 另有扩张计划涉及至少16万颗华为AI芯片，以及据报道拟于2027年初上市。
- 目前没有公开基准测试或生产里程碑能够证明DeepSeek自研芯片可以降低模型服务成本。
