DeepSeek 即將推出的新一代大語言模型 V4 已完成基於華為昇騰及寒武紀等國產 AI 晶片的深度最佳化，並打破行業慣例拒絕向 Nvidia 及 AMD 開放預先發佈測試，正式宣告中國 AI 算力生態從被動適配轉向主動協同的歷史性拐點。
打破慣例：去 Nvidia 化的硬件轉向
過去相當長時間裡，全球主要 AI 模型開發者在預先發佈階段均習慣優先與 Nvidia 工程師合作，共同完成 CUDA 底層最佳化。此慣例確保 Nvidia GPU 在模型推出首日便能獲得最佳效能表現，也使全球算力市場長期形成預設 Nvidia 的生態依賴。
然而 DeepSeek 這次做出截然不同選擇。據路透社報導指出，DeepSeek 並未向 Nvidia 及 AMD 開放 V4 模型預先發佈測試權限，而是將華為昇騰與寒武紀思元系列列為優先適配對象，賦予國產廠商數週先發最佳化窗口期。路透社科技記者指出這是重要 AI 實驗室首次如此操作，標誌著中國 AI 產業在硬件層面正式開始構建一套獨立於西方供應鏈的自主算力體系。
此戰略轉向背後有著清晰技術邏輯。軟件最佳化能顯著縮小硬件效能差距。經過專項適配後，搭載昇騰 950PR 的華為 Atlas 350 在算力指標上已達 Nvidia H20 近 3 倍。一旦 V4 從推出首日即對昇騰架構深度最佳化，國產算力在實際部署的競爭力將得到質的飛躍。正如 AI 研究機構 ainvest.com 分析所指，軟件最佳化能戲劇性縮小硬件差距，V4 推出之時昇騰生態系統將已擁有穩定運作的生產部署。
華為昇騰 950PR：對標旗艦的算力底座
DeepSeek V4 國產晶片優先策略能夠在此時落實，與華為昇騰新一代旗艦晶片正式亮相密不可分。
華為於 2026 年 3 月 21 日在中國合作夥伴大會上，正式發佈搭載昇騰 950PR 處理器的 Atlas 350 加速卡。昇騰 950PR 的 FP8 算力達 1 PFLOPS 及 FP4 算力達 2 PFLOPS，支援 FP32、FP16、BF16、FP8、MXFP8 及 FP4 等多種精度數據格式。其互聯頻寬高達 2 TB/s，記憶體容量 128 GB 及頻寬達 1.6 TB/s。Atlas 350 整卡在 FP4 精度下實測算力達 1.56 PFLOPS，頻寬 1.4 TB/s 及功耗 600 W，相較 Nvidia H20 具備顯著算力優勢。
值得注意的是在昇騰 950PR 亮相前，DeepSeek V4 在早期訓練階段曾因華為昇騰 910B 硬件故障遭遇嚴重延誤，被迫切換至 Nvidia GPU 架構才完成訓練。此挫折正是 DeepSeek 這次提前向華為開放 V4 存取權限並攜手推進深度協同核心動因。雙方透過充裕聯合測試窗口徹底彌補軟件生態歷史欠帳，確保 V4 在昇騰 950PR 實現完整商業落實。
科技巨頭搶籌：阿里、字節、騰訊提前佈局
DeepSeek V4 推出預期已在商業層面觸發連鎖反應。據媒體報導指出，阿里巴巴、字節跳動和騰訊等科技巨頭已提前大規模預購華為新一代 AI 晶片。訂單規模達數十萬顆，以應對未來基於 V4 模型的雲端服務啟用需求。科技分析人士指出相關需求急劇增加已帶動國產 AI 晶片市場持續升溫，國產算力生態自我造血能力正加速形成。
這場搶購潮背後折射出業界對算力供應鏈安全高度重視。自美國持續升級對華晶片出口管制以來，主要科技企業均加速佈局去 Nvidia 化替代方案。DeepSeek V4 優先適配國產晶片明確訊號進一步強化市場信心，促使各大廠商加快與昇騰生態深度連結戰略部署。這情況亦令此前處於觀望態度的中小型 AI 企業，開始重新評估自身硬件選型策略。
從補課到超車：自主算力的全球意義
DeepSeek 這次與華為深度合作意義早已超越單一模型發佈節點，而是標誌著中國 AI 產業鏈在演算法定義硬件層面獲得系統性升級。過去中國 AI 廠商雖則在模型演算法層面取得重大突破，但訓練及推理基礎設施仍高度依賴 Nvidia GPU，形成結構性供應鏈脆弱問題。
透過將國產晶片廠商置於優先適配位置，DeepSeek 實際上向整個行業傳遞出清晰訊號。中國頂尖 AI 模型可以且應當優先在本土算力上運作與迭代，並持續強化此生態自主閉環能力。中國資訊通訊研究院數據顯示，2026 年 2 月國產大模型 Token 使用量首次超越美國，在全球前五名中佔據四席。這在一定程度上印證國產算力生態正從量變走向質變。
展望未來若 DeepSeek V4 最終在商業層面驗證國產算力可行性，有望在全球範圍內加速算力格局深度重塑，也將倒逼 Nvidia 重新審視其在中國市場長期定位。在這場算力自主化浪潮中，誰能率先建立起從晶片到模型的完整閉環，或將在下一輪 AI 競爭中搶佔真正制高點。
資料來源：
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