抢不到英伟达、挤不上昇腾产能?DeepSeek下场造芯自救
算力供应紧缺、推理成本持续走高,头部大模型企业 DeepSeek 正式入局芯片自研赛道。据路透社 7 月 7 日消息,知情人士透露其推理芯片项目已悄然推进一年,目前仍处于早期研发阶段,企业同步对接芯片设计、晶圆代工、存储厂商,大规模扩招芯片研发人才。
不同于行业认知里对标英伟达训练芯片的赛道,DeepSeek 锁定轻量化推理专用芯片,核心逻辑清晰易懂。训练芯片需支撑万卡级集群、配套成熟通用软件生态,研发投入与技术门槛极高;推理芯片仅负责模型前向运算,适配中小集群部署,可针对性贴合自家 MoE、MLA 模型架构,剔除冗余算力单元,实现单 Token 推理成本大幅压缩。

AI生成
自研造芯的背后,是行业双重现实困境。海外高端 AI 芯片受出口管制持续断供,存量 GPU 坐吃山空;国产昇腾芯片产能供不应求,国内一众 AI 企业同台争抢资源。同时行业算力需求结构发生翻转,全球推理算力增速远超训练算力,长期调用带来的推理开销已成企业核心成本负担。DeepSeek 推出峰谷定价调节流量,也侧面印证算力资源长期紧张。
尽管手握 70 亿美元融资缓解资金压力,但 DeepSeek 造芯四道难关难以绕开:先进制程代工受限、HBM 高带宽内存供给不足、自研软件生态从零搭建、流片试产耗时耗钱。
放眼行业,自研推理芯片已成全球 AI 大厂共识,OpenAI、Meta、谷歌均推出专属推理硬件。国内赛道同样加速分化,阿里、百度自研芯片落地,智谱 AI 也在评估定制化芯片方案。
出口管制本意限制国内 AI 发展,反倒倒逼上下游垂直整合。DeepSeek 此番布局,不追求对外售卖芯片,只为自给自足掌控算力供给。这场由算力短缺催生的造芯浪潮,正在彻底改写国内大模型产业底层竞争逻辑。
发布于:福建
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