罕見的大利好！

突發重大利好！

市場望眼欲穿的DeepSeek模型V4的預覽版本，今天終于正式上線，并同步開源。

DeepSeek-V4擁有百萬字超長上下文，在Agent能力、世界知識和推理性能上，均實現大幅度提升，再一次在開源模型上站到了業界C位。

這推動自主可控芯片板塊應聲大漲，大量資金涌入中芯國際、海光信息、寒武紀、摩爾線程、華虹公司等個股。

DeepSeek-V4這代版本，讓市場等得太久了。

上一代，DeepSeek-V3，還是2024年12月26日發布的，離現在已經有整整484天了。

也就是1年3個月29天。

要知道，大模型發展日新月異，競爭異常激烈，很多頂尖模型每2-3個月就更新一個版本。

DeepSeek這次更新，為什么花了這么久呢？

主要有兩個原因：第一是目標定的高，第二是芯片國產化的大遷徙。

先說目標。

當初的V3，是個很精簡的小模型，總參數只有671B（6710億），預訓練數據14.8T token，上下文128k。

我們看這一次發的V4?Pro（旗艦版），總參數提升到了1.6T（16000億），是V3的2.38倍；

預訓練數據32T～33T token，約V3的2.2倍，上下文1M（100萬）token，約V3的7.8倍。

這就像是一輛經濟型代步車，升級成跑車，還是自研發動機的那種。

這可不是簡單的“放大”尺寸，必須是整個底層架構都要重新設計。

它們之間，需要用到的技術、材料、工藝，完全不是一回事，自然就需要花大量的時間去重新設計。

再說第二個芯片國產化的遷徙。

當下我國的大模型訓練，有一個說一個，主力芯片全都是用的英偉達。

而DeepSeek，是第一個，下決心完全拋棄海外芯片，只用國產貨的企業。

眾說周知，英偉達的CUDA生態經過20年的發展，已經相當成熟了。

轉向用國產芯片，底層代碼又要全部重寫一遍去適配，還要去解決芯片不成熟帶來的各種bug導致的崩潰。

這就相當于把一輛汽油車改成電動車，還要保證續航和速度不變，這工程量是大到難以想象的。

由于國產算力的不足，為了提升模型競爭力，DeepSeek不得不搞出大量的本土化創新。

比如上FP8全鏈路訓練，這東西就像國產模型當初搞出的MOE專家模型一樣，屬于在算力受限情況下，為提升競爭力而進行的創新。

但用海外芯片的，都不需要搞這么復雜。

于是就相當于別人開著成熟的生產線造零件，它非要自己研發生產線，還要保證零件精度，光調試代碼、校準精度，就耗掉了兩個多月。

就這樣，好事多磨，花了比別人多幾倍的時間去更新版本。

不過，好飯不怕晚，如今終于端上來了。

我們看看，這個版本有哪些亮點：

1，百萬字超長上下文。

跟OpenAI GPT?5.4、Google Gemini 3.1 Pro、Anthropic Claude Opus 4.6、通義千問 Qwen 3.5 Plus等大廠處于同一水平。

而遙遙領先于kimi、智譜、minimax等國產創企的模型，后者的長度通常在200k左右。

這個能力在法律文書審核、金融財報分析、科研文獻研讀、多輪智能對話等專業場景中非常重要。

2，Agent能力領跑國內開源。

相較于普通大模型只能被動響應指令，DeepSeek-V4具備完整的自主規劃、工具調用、多智能體協同、復雜任務拆解閉環能力。

無需人工過多干預，就能獨立完成代碼全流程開發、辦公自動化全流程處理、行業解決方案定制、復雜數據推演等高階任務。

這意味著，V4真正從“工具型AI”升級為“協作型AI”，在國內開源模型中一騎絕塵。

3，推理與知識性能登頂。

在MMLU、GSM8K、C-Eval等全球權威AI模型評測基準中，DeepSeek-V4的通識知識準確率、數學邏輯推理、代碼編寫、中文語義理解能力，均位列國內開源模型首位。

核心指標媲美國際頂尖閉源模型，且針對中文語境、本土行業規則做了深度優化，落地實用性遠超海外通用模型。

DeepSeek-V4終于又一次站回到了行業C位，實在是可喜可賀！

但更重要的是，DeepSeek-V4全程采用去美化研發路線，模型訓練、推理優化、生態適配全流程，均基于華為昇騰、寒武紀、海光信息等國產AI芯片完成。

完全不依賴任何海外芯片架構、軟件工具與編譯生態，真正實現“中國模型、中國算力、中國生態”的全鏈路自主可控。

這意味著，國產算力完全有能力支撐世界頂級大模型的全流程運作。

海外芯片，終于可以被國內AI產業拋棄了。

這無疑是給國產自主可控產業鏈打了一劑強心針。

回到A股，DeepSeek-V4直接利好的，主要是芯片制造和AI芯片兩大環節。

相對來說，AI芯片的業績增速，明顯要強于芯片制造。

對比一季度數據：

中芯國際：2025年營收+16.49%，凈利潤+36.29%；

華虹公司：2025年營收+20.18%，凈利潤-1.04%.

海光信息：2026年Q1營收+68.06%，凈利潤+35.82%；

寒武紀：2025年營收+453.21%，凈利潤+555.24%；

摩爾線程：2025年Q3營收+181.99%，凈利潤+18.71%；

沐曦股份：2025年營收+121.26%，凈利潤+43.97%；

很明顯，從營收增速來看，AI芯片環節的四大龍頭跑的快很多。

凈利潤增速上，除了寒武紀已經進入規模化拐點，迎來業績大爆發以外，其它幾家行業競爭力較弱，利潤增速落后于營收增速。

值得注意的是，今天股價表現最出色的，是華虹公司和海光信息。

主要是美股傳導效應的影響。

昨晚，全球模擬芯片巨頭德州儀器，發布了超預期的一季報和第二季度指引，隔夜股價大漲19.43%，創2000年10月以來最大單日漲幅。

德州儀器是全球模擬芯片龍頭，市占率約19%-20%，過去幾年被中國企業發起的價格戰打得節節敗退，股價自2021年之后都沒有漲過。

因此，市場對德州儀器的預期是很低的。

但最新一季度財報，公司營收同比增長19%，凈利潤同比增長31%，大幅超出市場預期。

且受益于芯片漲價潮，公司今年一季度也開始提價了，帶來利潤率的上揚，凈利潤率從28.28%提升到32.02%。

華虹公司主營成熟芯片和模擬芯片代工，是德州儀器的最直接傳導標的。

另外，昨晚英特爾也發布了一季報，盤后股價大漲近20%，創下近年單日最大漲幅。

財報顯示，英特爾一季度營收同比增長7%，剔除股權薪酬、重組費用等非經常性損益后，非GAAP凈利潤15億美元，同比大增156%。

英特爾這番業績大爆發，一方面跟新CEO陳立武的鐵血改革有很大關系，他通過大規模裁員、剝離非核心資產，讓公司得以止血。

另一方面，也跟AI行業從“訓練”轉向“推理”的風口變化有關。

由于AI 推理、智能體（Agent）的爆發，相關需求更吃CPU，讓英特爾的服務器芯片（至強CPU）營收大幅增長了40%，并提價10–15%。

海光信息主營通用CPU和GPU芯片，是英特爾的最直接傳導標的。

我們來看看近幾年的中國AI芯片行業變化。

根據伯恩斯坦（Bernstein）的報告，2023年中國AI芯片市場規模約780億元，英偉達份額約95%，國產芯片只有可憐的5%。

而到了去年，2025年，這一市場的規模大幅增長至1530–1780億元。

AI芯片總出貨約401.6萬張，其中英偉達220萬張，份額下降至55%。

國產出貨約165萬張，提升至45%。

其中——

華為昇騰：81.2萬張，占國產49%，斷層第一；

阿里平頭哥：26.5萬張，占國產16%，排名第二；

百度昆侖芯：11.6萬張，占國產7%，排名第三；

寒武紀：11.6萬張，占國產7%，排名第四；

海光信息（DCU）：約8.3萬張，占國產5%，排名第五；

摩爾、沐曦、天數、壁仞：合計約25萬張，占國產15%，平均每家4%左右。

這里面，阿里平頭哥和百度昆侖芯，都是自用為主的專用芯片，類似谷歌的路線。

華為昇騰和寒武紀，在獨立第三方的市場中，相對領先，類似于英偉達和AMD的地位。

海光信息，更偏重CPU業務，類似于英特爾。

摩爾、沐曦、天數、壁仞這些創企，當下市場份額較小，競爭力較弱，未來的不確定性還是比較大的。

我們重點分析一下華為和寒武紀。

華為毫無疑問是國產AI芯片的實力最強者，占據了行業一半的份額，且研發實力領先，自研達芬奇架構、擁有CANN軟件棧（對標CUDA）。

一來是錢多、投入多，二來是產業生態搭建的早，目前已擁有開發者80萬，遠超過寒武紀的10萬。

三來是在利潤率最高的政企市場上，擁有壟斷地位，市場份額在60%-70%左右。

四是產能穩定，由于在自主制造、先進制程研發中投入了大量資源，像中芯國際的N+2/N+3產線，會優先服務、配套華為的需求。

這讓華為的芯片產能得以穩定增長，2024年產量50.7萬張，2025年80.5萬張。

今年預計產能不會大幅增長，維持在80-85萬張左右，但主力產品將從910C切換向950PR（推理）、950DT（訓練），這兩款芯片配套了自研的HBM存儲芯片，性能大幅提升。

明年，2027年，預計隨著新一代國產先進光刻機的量產，中芯國際的先進節點產能將大幅提升，推動華為AI芯片出貨量提升至110-120萬張。

說白了，華為昇騰的核心競爭力，靠的是 “全棧生態 + 政企壟斷 + 產能穩定”，強者通吃效應下，未來市場份額預計提升至80%。

華為昇騰生態標的：

拓維信息（政企運營）、軟通動力（軟件外包）、神州數碼（分銷）、中芯國際（代工）、興森科技（PCB配套）

寒武紀，即沒有華為的強大生態，也沒有阿里、百度的大廠資源，能夠突圍而出。

肯定是有兩把刷子的。

寒武紀最大的競爭力是什么呢？

差異化的技術路線。

根據業內報告，寒武紀的技術有以下特點：

1，自研MLU架構（思元系列）。

國內唯一全棧指令集 + 微架構自主，思元590支持50B參數模型推理，能效比是主流GPU的2倍。

2，Chiplet技術（思元370）。

雙芯粒封裝，LPDDR5內存帶寬3倍于上代，訪存能效達GDDR6的1.5倍，成本比華為低30%+。

3，稀疏計算硬件加速。

跳過零值運算，推理能效提升40%，適配DeepSeek等稀疏化大模型，互聯網推理場景優勢明顯。

4，MagicMind推理引擎。

基于MLIR圖編譯，訓推一體、開發成本低，適配主流框架，推理性能接近 CUDA。

這里面，最核心的就是基于互聯網創企的需求進行優化，推出了稀疏計算硬件加速等獨特技術。

而且，不做云、服務器、終端，不與阿里 、騰訊、字節等大廠業務競爭，自然更獲互聯網巨頭信任。

另外就是價格優勢，思元590價格為昇騰910B的60%，性價比還是可以的。

從市占率來看，寒武紀在2025年國內AI芯片市場的份額約5%–7%，云端推理12%–15%，互聯網推理20%+。

在互聯網行業的市場份額，與華為相比，明顯差距最小。

據業內傳言，2025年字節跳動采購了20多萬張訂單，用于推理集群，是其最大客戶；

由于針對長文本推理做了專項優化，性價比出色，DeepSeek、MiniMax等互聯網創企也會選擇寒武紀的芯片。

過去十幾年，國產AI芯片產業崛起，最大的阻力從來不是單顆芯片的性能，而是軟件生態的壟斷。

英偉達CUDA生態歷經近二十年深耕，和全球開發者進行了深度綁定，成為其最深的護城河，也是國產芯片最難突破的壁壘。

現在，隨著DeepSeek V4模型全面適配國產AI芯片，并成功站上來源大模型的C位，以后肯定會有越來越多的國產大模型追隨著走上這條路。

這意味著英偉達芯片生態的霸權，正在一步步被瓦解。