DeepSeek开发内部AI芯片,在美国出口管制和成本压力下减少对英伟达依赖。

据路透社报道，DeepSeek正在开发自己的AI芯片，专门用于推理而非训练，以降低对Nvidia和华为硬件的依赖。该芯片项目始于大约一年前，目前仍处于早期阶段。该公司一直在与外部合作伙伴沟通，包括芯片设计、代工和内存公司，并在最近几个月增加了芯片设计工程师的招聘，采用私下招聘方式而非公开职位发布。

战略理由很明确。DeepSeek目前同时使用Nvidia和华为芯片，但美国出口管制已严重限制了中国对Nvidia最先进GPU的获取。该公司在Nvidia的H800上训练了其R1基础模型，这是一款面向中国市场的芯片，后来被华盛顿禁止。随后该公司转向华为的Ascend平台，并相应调整了其模型。政府压力强烈倾向于供应链中的中国供应商。

这一举措与大型AI模型公司的更广泛趋势一致——包括OpenAI、Anthropic、Alibaba和百度等——这些公司都在寻求对其硬件堆栈的更大控制权。其动力不是主要出于性能考虑（美国供应商在这方面仍保持领先），而是出于供应安全和控制的需要。

成本压力正在重塑市场。DeepSeek在2025年1月发布的模型曾一度将全球关注力转向更廉价的中国替代品，中国模型在全球网络流量中的份额在两个月内从约3%上升到13%。美国实验室也推出了自己的低成本产品来应对，但信号很明确：如果性能相当，价格决定选择。在Ramp追踪的70,000家美国公司中，DeepSeek的采用率在2026年前五个月从0.1%增长到0.3%——虽然仍然很小，但在规模效应下经济意义重大。

直接的竞争威胁可能指向华为，华为曾从Nvidia在中国的受限地位中获益，但如果中国超大规模企业开发专有AI处理器，华为可能面临侵蚀。

设计具有竞争力的AI推理芯片既昂贵又耗时。制造工艺构成额外障碍，因为中国芯片设计师仍受限于先进代工厂和高带宽内存的有限获取，这两者都受到美国限制的影响。然而，这一战略表明中国AI领导者日益将硬件视为模型战略的核心，且不期望供应链压力会减轻。

超越中国边界，这代表了AI向更广泛垂直整合方向的转变。在非洲和亚洲成本受限的地区，运行在国内硅芯片上的低成本中国模型可能很有吸引力，这些地区面对美国前沿AI时存在成本、云访问和主权控制等采用障碍。欧洲面临不同的动态：美国最近限制访问Anthropic最先进模型的行为突显了依赖性。欧盟的主权模型仍然过于专业化，主要服务于国防和科学领域。信任和自主权——不仅仅是能力——正在成为国际采用的决定因素。

中国的长期价值可能不会主要流向芯片出口商，而是流向使地区参与者能够构建国内硅芯片的IP供应商。像Imagination Technologies这样的公司——虽然不是成品芯片供应商，但支持本地中国GPU和加速器开发——可能会越来越多地在这个中间层获取价值。

最终，DeepSeek说明了市场的发展方向：AI趋向更多的垂直整合，模型公司寻求更大的硬件控制权，芯片公司拓展进入AI价值链，IP供应商作为赋能基础设施的重要性不断提升。