DeepSeek向世界头部AI模型企业看齐

7月7日，有媒体援引知情人士消息称，中国AI大模型企业DeepSeek（深度求索）正在开发自有AI推理芯片，该芯片的研发工作大约在一年前启动，目前仍处于早期阶段。

坊间也透露，DeepSeek已与芯片设计公司、晶圆代工厂及存储厂商展开接洽。在人才队伍建设方面，近几个月，该公司加大了芯片设计工程师的招聘力度，但均通过猎头和内部推荐等非公开渠道进行，未在任何公开招聘平台发布职位信息。

虽然DeepSeek目前尚未对此事有公开信息发布，但结合DeepSeek目前的地位和能力，此举符合逻辑。

长期以来，DeepSeek同时使用英伟达和华为芯片，其底层基础模型曾在英伟达H800上完成训练，美国对华实施出口芯片管制后，DeepSeek逐渐转向华为昇腾芯片，今年4月发布的DeepSeek-V4模型已适配华为昇腾架构。业内人士普遍认为，DeepSeek自研芯片旨在降低对外部芯片的依赖。

随着AI应用大规模铺开，行业算力消耗的重心正从模型训练转向推理运行。相比兼顾训练与推理的通用GPU，面向特定模型定制的推理专用芯片能够在功耗和单位成本上形成显著优势。单一供应商的依赖风险、高端芯片供应紧张以及高昂的推理成本，促使这家以算法优化著称的公司向上游硬件延伸，以适应自己巨大的API（应用程序编程接口）服务量，自研芯片能直接降低推理成本、优化响应速度。况且，DeepSeek自然是对自身模型架构理解最深的那一方，将这些知识直接固化到芯片设计中，能够实现通用GPU无法达到的软硬协同效率。

当然，芯片研制不是简单“攒硬件”，要缩短从设计到流片再到量产的技术周期、突破制造工艺和生态壁垒，只有华山一条路——加大投入。幸运的是，这份必将不小的新开支，已有了第一笔资金托底。2024年，DeepSeek创始人梁文锋表示，DeepSeek“目前没有短期融资计划，我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令”。时至今日，即使仍需面临同样的芯片难题，这家曾经拒绝外部资金进入的公司，至少改变了对于融资的态度，在6月完成了约510亿元的首轮融资。可以预见，其中很大一部分将被用于芯片研发。

从行业趋势看，AI大模型厂商自研芯片也已成为趋势，OpenAI上月刚刚发布了与博通合作开发的首款定制推理芯片Jalapeno，谷歌、Meta、Anthropic等全球AI大模型头部厂商也都在积极推进自研芯片进程，DeepSeek作为开源大模型的领军者，跟进这一趋势，符合其“江湖地位”。

DeepSeek着力夯实硬件基础，这也在一定程度上表明，中国AI企业正从模型算法竞争，逐步迈向全方位自主能力建设的新阶段。从产业的发展角度，既需要与上游企业“深度绑定”的发展模式，也欢迎有更多企业加大自研，更多“全栈自研”企业能获得成功。