摘要：DeepSeek 向华为订购了 160,000 颗 AI 芯片，导致此后每一次 API 查询都需遵守中国法律的新合规要求。
总部位于杭州的人工智能实验室DeepSeek，其2025年1月发布的模型曾引发全球市场震荡，现已为内蒙古乌兰察布正在建设的一座大型数据中心订购了16万枚Ascend 950DT芯片。若该采购得以落实，这将成为历史上规模最大的国产中国AI芯片集群之一。彭博社于9月4日率先报道了这一订单，其面值约为177.6亿元人民币（约合26.4亿美元，基于2026年9月5日的汇率；换算结果仅供参考），每枚芯片单价为11.1万元人民币（约合16,500美元）。
战略意图十分明确。Ascend 950DT专为推理——即AI计算中产生收入的阶段，训练好的模型在此阶段响应用户查询——而设计。据彭博社援引知情人士消息称，DeepSeek计划仅在乌兰察布设施中将这些芯片用于生产工作负载，并不打算将其用于训练新模型，因为后者对算力的需求更为沉重。在DeepSeek最关键的技术研发领域——模型训练方面，目前仍依赖Nvidia硬件，这一依赖尚未得到彻底解决。
这一区分至关重要。它界定了这笔订单证明了什么、未能证明什么，以及基于DeepSeek API构建的开发者或企业应如何理解处理其查询的实际基础设施。
理解DeepSeek为何选择950DT，需要审视推理与训练截然不同的硬件需求。训练AI模型具有极高的计算强度：系统在数天或数周内处理海量数据集，通过重复的梯度计算调整数十亿个内部权重。这需要持续且并行的浮点吞吐量——即在原始算力方面Nvidia的Hopper和Blackwell架构擅长的领域。推理则运作方式不同。当用户提交提示词时，模型逐个标记生成响应，在每个计算步骤前从内存中加载相关权重。在生产规模下，大语言模型的推理瓶颈在于内存带宽，而非算术吞吐量。
950DT正是为了应对这一限制而设计的。它集成了华为专有的HiZQ 2.0高带宽内存（HBM），提供144 GB容量，带宽达4.0 TB/s。其兄弟型号950PR采用华为的HiBL 1.0内存，提供128 GB容量，带宽为1.6 TB/s，主要针对预填充阶段（处理初始提示词）而非解码阶段（生成后续标记）进行优化。DeepSeek偏好950DT而非现成的950PR，表明其有意针对大规模高吞吐量标记生成进行优化。华为的多芯片架构通过高速芯粒间互连将两个AI计算芯粒连接到四个HiZQ 2.0 HBM堆栈，并额外提供2 TB/s的互连带宽用于集群通信。由8,192枚芯片组成的Atlas 950 SuperPod系统最终将使用华为专有的UnifiedBus 2.0互连网络集成这些芯片——这是华为对标Nvidia NVLink的产品——以实现华为声称的峰值8 exaflops AI算力。
在接受华为的性能主张之前，必须注意其来源：所有已发布的Ascend 950DT规格均源自华为公告或中文分析师解读。没有任何西方审计机构进行的独立基准测试测量过该芯片的实际性能数据。基于华为公布的规格进行的可用对比数据显示，950DT在内存带宽方面落后于西方同类产品。Nvidia的H200在141 GB HBM3e上提供4.89 TB/s的带宽，而AMD的Instinct MI300X在128 GB HBM3上实现6.55 TB/s的带宽。DeepSeek创始人梁文锋在2026年7月泄露的投资者电话会议记录中提供了最坦率的评估：“GB300能做的所有任务，华为超节点都能做，延迟也一样。唯一的成本是：四颗华为GPU等于一颗Nvidia GPU，并且落后两年。”
在2025年华为全联接大会上，轮值董事长徐直军承认了类似的事实：单颗Ascend芯片在原始性能上落后于Nvidia，但将它们组装成大规模集群可以缩小大部分差距。乌兰察布的部署将在投入运营后，在实际生产工作负载中检验这一前提。在此之前，梁文锋披露的4:1 GPU等效比率应作为基本的工作假设。
这16万枚芯片的订单面临一个根本性的供应约束：华为目前在短期内无法制造如此数量的Ascend 950DT单元。该芯片的HiZQ 2.0 HBM是一项专有设计，专门开发用于绕过美国2024年对HBM2E和HBM3内存的出口限制。先进HBM堆栈需要在多个芯粒之间精确形成硅通孔（TSV）——这是一个固有良率较低的过程，特别是在早期生产阶段。彭博社消息人士指出，高端内存组件的短缺将使950DT的供应量在2026年全年限制在几十万台以内，同时华为还要满足国内需求并出口少量国际份额。据报道，DeepSeek已请求北京方面干预并优先分配其配额，这表明采购动态已变得如同商业一样充满政治色彩。中国政府是否会将其提升为国家战略优先事项，将是未来几个月的重要指标。
即使全部交付，该数据中心也不会立即全面运行。彭博社的报道显示，DeepSeek的目标是在2027年底或2028年初至少部分启动乌兰察布设施的运营。该地点位于乌兰察布市，距离北京西北约350公里（218英里），因其气候而被选中——年均气温约4°C（39°F）显著降低了冷却需求，以及有利的电力成本，这使得一座1吉瓦的设施的成本远低于中国沿海城市的典型价格。
硬件转换需要大量的工程努力。在华为硅片上运行DeepSeek的模型需要数月的联合开发，在此期间，DeepSeek调整了其V4模型——首个明确针对Ascend芯片优化的重大发布——以在华为的神经网络计算架构（CANN）软件框架上运行。SemiAnalysis证实，V4模型的Ascend协同设计是从头开始构建的，而不是在单独开发后进行改装。CANN充当华为对标Nvidia CUDA的角色，这一区别具有实际影响。Nvidia的CUDA生态系统受益于超过十年的发展、数十亿美元的工具投资，以及在PyTorch和TensorFlow等AI研究框架中的近乎普遍采用。CANN仍然是一个较年轻、更有限的生态系统，主要由中国开发人员支持，他们专注于国内硬件。虽然华为声称V4-Flash模型在Ascend集群上实现10毫秒延迟，V4-Pro模型达到20毫秒，但这些数据仅源自华为，缺乏独立验证。
DeepSeek此前尝试在华为硅片上训练模型因Ascend训练堆栈中持续存在的技术困难而停滞。据《金融时报》报道，训练最终在华为硬件上失败，促使该实验室恢复使用Nvidia处理该工作负载。决定仅将950DT用于推理，反映了对当前中国国产硅片真正具备竞争优势领域及其不具备优势领域的务实认知。
框定DeepSeek采购行为的更广泛市场背景十分严峻。Bernstein Research预测，到2026年底，华为将占据中国AI芯片市场约50%的份额，而Nvidia的份额预计将从2025年的约40%降至仅8%。Nvidia在2024年向中国出售了约一百万枚H20芯片，但该分销渠道此后已关闭。