Deepseek自研AI芯片 减少对英伟达依赖

DeepSeek自研AI芯片引发行业关注

这两天，一条关于DeepSeek的消息在行业内引发热议——他们正在自研AI芯片。如果这一项目真正落地，意味着国内大模型厂商在“去英伟达化”的道路上，又迈出了重要一步。

推理芯片成重点，不与英伟达正面竞争

实际上，这一动向并不令人意外。随着生成式AI进入深水区，产业需求已经从“如何训练模型”转向“如何让模型运行更快、成本更低”。推理环节正成为AI芯片市场中增长最快的板块。据多位知情人士透露，DeepSeek自研芯片瞄准的正是推理场景，而非与英伟达争夺训练芯片的市场。这一定位十分关键，表明他们更关注模型在实际应用中的落地，而非一味追求百分之百的性能差距。

项目启动约一年，低调招募芯片人才

具体项目启动时间大约在一年前。目前仍处于早期阶段，距离量产落地还有一定距离，但这一信号已足够引起行业重视。更值得注意的是，近几个月来DeepSeek一直在低调招募芯片设计工程师，且这些岗位并未在公开招聘网站上线，而是通过非公开渠道进行。这表明DeepSeek在这件事上保持着高度的信息管控。

同步推进70亿美元融资，估值超500亿

与此同时，DeepSeek正在推进其第一轮外部融资。计划募资70亿美元，估值区间在520亿至590亿美元之间。在当前市场环境下，这一规模无论横向还是纵向对比，都具有相当分量。在融资和芯片两条线上同时发力，显示出其战略节奏正在加快。

供应链早有布局，英伟达与国产芯片并行

回顾DeepSeek的供应链布局可以发现，他们很早就采取了“两条腿走路”的策略——同时使用英伟达和国内芯片方案。例如，推理模型R1背后的底层基座模型，就是在英伟达专为中国市场设计的H800芯片上完成训练的。这一背景也为如今自研芯片的决策埋下了伏笔。

自研芯片成头部厂商标配，降低成本是核心

从产业趋势来看，自研芯片正成为头部大模型厂商的标准配置。背后的逻辑很清晰：并非要完全替代英伟达，而是针对自身模型进行硬件层面的深度优化，在推理阶段降低成本和能耗，同时保留供应链上的主动权。对于DeepSeek这样体量的公司而言，这不是一道选择题，而是一道迟早要回答的必答题。

官方尚未正式回应，行业静待下一步

截至发稿，DeepSeek官方尚未就自研芯片的传闻作出正式回应。按惯例，此类级别的战略动作，在未取得实质性进展之前大概率不会公开表态。但只要项目在推进，消息便难以完全掩盖。行业内部，各方都在等待下一步动向。