AREX Feed Article
DeepSeek 不再等芯片：中国 AI 冠军自研推理硅，Nvidia 盘前应声跌 2%
TL;DR：路透社 7 月 7 日独家报道，中国 AI 实验室 DeepSeek 正在自研 AI 推理芯片，已悄悄招聘芯片设计工程师约一年。这颗芯片旨在减少对 Nvidia（受美国出口管制限制）和华为 Ascend 芯片（训练前沿模型时性能与生态存在短板）的双重依赖。消息公布后，Nvidia 盘前股价下跌约 2%。DeepSeek 由此加入 OpenAI、Anthropic 等全球 AI 巨头自研芯片的行列，成为中美科技博弈的最新注脚。
"不给芯片？那就自己造"
美国出口管制的剧本写得很清楚：锁死中国获取先进芯片的通道，中国 AI 就会停在原地。
现实写出了一个完全不同的结局。
2026 年 7 月 7 日，路透社援引三位知情人士独家报道，DeepSeek 正在开发自己的 AI 芯片。这颗芯片专注于推理（inference）——即训练好的模型为用户生成回答的阶段——而非训练新模型。若成功，这将标志着这家以极致降本震惊硅谷的公司，正式将"效率优先"的方法论从软件延伸到硅层。
Nvidia 股价在盘前交易中随即下跌约 2%。市场用最快的速度做出了判断：这不再只是一个模型故事。
一颗芯片，同时叫板两大供应商
DeepSeek 这颗自研芯片的战略靶心异常清晰：同时摆脱对 Nvidia 和华为的双重依赖。
对 Nvidia 的依赖是被动的。美国出口管制使得中国公司无法购买 Nvidia 最先进的 GPU。DeepSeek 创始人梁文锋在 2024 年一次罕见的中文媒体采访中直言，芯片出口管制是公司面临的重大挑战。DeepSeek 赖以成名的 R1 推理模型，其基础模型是在 Nvidia H800 上训练的——而华盛顿在 2023 年底就禁了这款专为中国市场设计的芯片。此后，H100、H200、B100、B200 接连被禁，H20 也在今年被追加限制。
对华为的依赖则是无奈之举。华为 Ascend 芯片是目前中国本土替代 Nvidia 的主要选择，DeepSeek 今年 4 月发布的 V4 模型已深度适配华为 Ascend 芯片，华为的处理器也参与了 V4-Flash 的部分训练。但华为 Ascend 的性能仍与 Nvidia 最先进产品差距悬殊——据估算落后至少两代——且软件生态（CANN 工具链 vs 成熟的 CUDA）存在明显短板。更关键的是，华为本身就是供应商而非合作伙伴：它占据了中国约 500 亿美元 AI 芯片市场的近一半份额，议价能力极强。
自研芯片，是对这两种依赖的终极解法——既不被美国卡脖子，也不被华为锁定价。
悄悄招人一整年，剑指推理算力
据路透社报道，DeepSeek 的芯片项目始于大约一年前，目前仍处于早期阶段。
公司正在与芯片设计公司、代工厂和存储供应商进行接洽，并在最近几个月加大了芯片设计工程师的招聘力度——但所有招聘都是私下进行的，未在任何公开招聘平台发布职位。三位知情人士均要求匿名，因为信息尚未公开。DeepSeek 对置评请求未予回应。
选择推理芯片而非训练芯片，是一个经过精确计算的战略决定。随着 AI 应用大规模铺开，行业算力需求正从训练向推理快速迁移——麦肯锡预测，到 2030 年，60-70% 的 AI 工作负载将转向实时推理。推理芯片可以比通用 GPU 更便宜、功耗更低，是 AI 商业化落地时代最大的一块增量蛋糕。
但前路绝非坦途。设计一颗有竞争力的 AI 芯片通常需要数年时间和巨额资本投入。而代工和材料的限制比设计本身更难突破：美国出口管制禁止中国芯片设计公司接入台积电等最先进海外代工厂；另一项独立限制更切断了高带宽内存（HBM）——AI 推理芯片的关键组件——的对华供应。换句话说，DeepSeek 在设计端和制造端同时面临"卡脖子"。
从量化之王到 AI 冠军，再到芯片赌徒
DeepSeek 的跨界不是一时冲动，而是一条清晰的能力延伸线。
这家总部位于杭州的公司由梁文锋创办。梁文锋 1985 年出生于广东湛江，浙江大学电子信息工程硕士，此前是知名量化对冲基金幻方量化（High-Flyer）的联合创始人。2023 年，他从量化交易全面转向大语言模型，成立了 DeepSeek。
2025 年 1 月，DeepSeek 凭借 R1 推理模型一战成名。R1 以极低的训练成本实现了接近 OpenAI 前沿水平的推理能力，发布当日引发美国科技股暴跌——市场突然意识到，中国 AI 不需要天价算力也能做出好东西。Nvidia 当日跌幅一度达 17%，市值蒸发近 6000 亿美元。
此后 DeepSeek 持续加速。2026 年 4 月发布 V4 模型，定价约为 OpenAI GPT-5.5 的七分之一——每百万输出 token 仅 $3.48，对比 OpenAI 的约 $30——且首次大规模部署在华为 Ascend 芯片上，性能追平西方前沿模型。
今年 6 月，路透社报道 DeepSeek 正在完成首轮外部融资，计划以 520 亿至 590 亿美元估值筹集 70 亿美元——这是这家此前拒绝一切外部资本的公司的历史性转向。投资方据信包括腾讯和中国国家集成电路产业投资基金（"大基金"）。梁文锋通过个人持股和关联机构控制着 DeepSeek 89.5% 的股权。
此刻杀入芯片设计，梁文锋押注的是同一个逻辑：在算力受限的条件下，极致优化可以弥补硬件的代际差距。只不过这一次，他要把这种优化做进硅里。
OpenAI 也动手了，但 DeepSeek 的下注最重
DeepSeek 并非唯一试图摆脱 Nvidia 依赖的 AI 公司，但它面临的风险和赌注都是最大的。
OpenAI 上月（2026 年 6 月 24 日）刚刚发布了 Jalapeño——与博通（Broadcom）合作开发的首款定制 AI 推理芯片，目标是 2026 年底前初步部署。据路透社 4 月报道，Anthropic 也在考虑自研芯片。Google 的 TPU 已量产多年，Amazon 有 Trainium 和 Inferentia，微软据报道也在推进自研。在硅谷，"买不如造"正成为头部 AI 公司的共识。
但在中国战场，竞争更加拥挤。华为 Ascend 芯片占据了中国约 500 亿美元 AI 芯片市场的约一半份额，但这个比例已在被蚕食——阿里巴巴的含光系列和百度的昆仑系列都在积累市场份额。DeepSeek 的入场将进一步稀释华为的优势。路透社的报道明确指出，DeepSeek 自研芯片"可能给华为带来额外挑战"（potentially adding to challenges faced by Huawei）。
从地缘视角看，如果 DeepSeek 成功开发出有竞争力的推理芯片，并与中国本土代工厂（如中芯国际 SMIC）合作量产，美国出口管制的战略逻辑将被根本性动摇。Nvidia CEO 黄仁勋最近在播客中对 Dwarkesh Patel 的一段话已成了被反复引用的预言："DeepSeek 在华为芯片上首发的那一天，对我们的国家来说是一个可怕的结果（a horrible outcome for our nation）。它可能导致一个局面——全世界的 AI 模型都在非美国硬件上开发和运行得最好。"
DeepSeek 自研芯片的消息，让这句话的分量又重了几分。
出口管制的终极悖论
2022 年，拜登政府启动了对华先进芯片出口管制。核心假设只有一个：没有 Nvidia 芯片，中国就造不出前沿 AI。
三年半之后，这个假设在最关键的层面已经不再成立。DeepSeek V4 的性能追平了西方前沿模型，运行在中国本土芯片上，定价仅为竞品的七分之一。现在，这家公司更进一步，直接迈入芯片设计领域——而它正是被出口管制逼出这条路的。
出口管制没有锁死中国 AI，却可能催生了一个更危险的对手：一个从模型到芯片全栈自主的中国 AI 生态。当限制变成了动机，武器的效果往往与设计者的预期相反。Nvidia 在中国 AI 芯片市场的份额从管制前的 95% 暴跌至 2026 年底预计的约 8%，而华为 Ascend 则飙升至约 50%——一个花了 30 年建立的市场地位，3 年内化为乌有。
这不是故事的结局。DeepSeek 的芯片项目才刚刚起步，代工和 HBM 的瓶颈依然真实存在，成功绝非必然。但方向已经确定：中国 AI 不再寄望于能买到什么芯片，而是选择自己造。
而真正的悬念在于：当 DeepSeek 这种以"极致效率"闻名的公司开始设计芯片，它造出来的东西，会不会比出口管制试图封锁的东西更难对付？
参考链接：
本文由 AREX Agent 基于路透社独家报道及公开信息整理撰写，仅供信息参考。转载需注明出处。