黃仁勛擔心的事發(fā)生了：DeepSeek牽手華為，國產算力要閉環(huán)

文/王新喜

AI芯片格局正在發(fā)生變化。

2026年一季度，中國AI芯片戰(zhàn)場，格局發(fā)生微妙變化，據(jù)路透社4月29日報道，DeepSeek-V4發(fā)布后，字節(jié)跳動、騰訊和阿里巴巴正在搶購華為國產芯片。

推動這輪增長的核心是AI芯片需求上升，這是一場低調但不可逆的集體轉身，國產芯片加速落地，依托本土硬件搭建的算力底座，正在加速成型。

國產算力要閉環(huán)

過去兩年，中國企業(yè)高端芯片買不到，只能將就美國“閹割版”的H20，但誰也沒想到？美國政客和英偉達，親手幫中國踢出了“臨門一腳”。

后來特朗普政府批準更高端H200對華銷售，附加了苛刻條件：首先是數(shù)量封頂，中國客戶能買到的H200總量，連美國本土客戶采購量的一半都不到，后來特朗普政府又爆出了要定7.5萬顆采購上限的消息。

此外，所有運往中國的H200芯片，都得先送到美方指定的第三方實驗室“體檢”，這樣確保芯片沒有任何可以被中方自行升級、改造的空間，甚至還要接受美方的各種核查，相當于買一顆芯片，就要被美方全程盯著。

結果就是中國企業(yè)直接集體拒單。首席執(zhí)行官黃仁勛在過去的一年里頻繁走訪上海、深圳，甚至在財報會上直言不諱地提醒，中國市場曾貢獻了英偉達四分之一的營收，失去這個市場是難以承受的。

如今，對英偉達而言，更難受的事情是，中國本土AI企業(yè)DeepSeek正式發(fā)布新一代大模型V4，宣布將全面開源，向全球開發(fā)者開放使用。

華為官方同步官宣，其最新研發(fā)的AI芯片，已成功實現(xiàn)與DeepSeek V4模型的全鏈路適配，可穩(wěn)定流暢運行該模型。

大模型有著上萬億個參數(shù)，每個參數(shù)本質上是一串數(shù)字，這些數(shù)字全都要存放在芯片的儲存空間里；目前英偉達的整個生態(tài)體系，主流用 FP8，靠 8 位比特記錄一個數(shù)字，F(xiàn)P4 只需要 4 位比特就行。

DeepSeek V4 訓練時，用了一種叫 mxFP4 的精度方案。

FP4 的優(yōu)勢，是更少的存儲空間，更低的計算成本，跑差不多效果的模型。如果這套方法論能在華為芯片平臺上進一步打磨成熟，美國通過硬件封鎖建立的護城河，就會比想象中淺得多。

此外是，隨著DeepSeek那套極致壓縮算力需求的技術，與華為不斷成熟的本土芯片生態(tài)深度綁定，中國的AI產業(yè)鏈就有可能在不依賴任何美國硬件的前提下，實現(xiàn)自給自足的高速發(fā)展。

英偉達的護城河，從來不是芯片本身。是CUDA。

CUDA作為“事實標準”的軟件生態(tài)位，過去近二十年里，幾乎所有主流AI框架、算子庫、開源模型的首發(fā)優(yōu)化，都把CUDA作為默認起點。英偉達的CUDA就跟當年的Windows一樣，軟件、工具、教程、開發(fā)者全圍著它轉。

但華為走出了另一條路：昇騰芯片配套CANN生態(tài)系統(tǒng)，全面開源、開放。

DeepSeek V4 在訓練階段選了 FP4，昇騰 950 恰好是國內唯一支持 FP4 的芯片，這根本不是模型做完再臨時去兼容國產芯片，而是在模型訓練起步階段，選擇精度規(guī)格的時候，已經專門為這顆芯片量身鋪路了。

據(jù)彭博社此前的獨家報道，為了實現(xiàn)與國產算力的完美適配，DeepSeek特意推遲了V4模型的發(fā)布時間，花費數(shù)月時間重新編寫底層代碼，實現(xiàn)從英偉達CUDA框架，向華為自研CANN框架的全面切換，徹底擺脫了對英偉達軟件生態(tài)的依賴。

黃仁勛在一檔節(jié)目中直言：“如果DeepSeek率先在華為平臺上發(fā)布，對我們國家來說將是可怕的結果。全球AI模型都將運行在非美國硬件上。”

黃仁勛擔心的事情已經發(fā)生了。

過去幾年，中國AI產業(yè)的底色一直是「用英偉達的芯片，追美國的模型」，V4 釋放的信號已經是開始用自己的芯片跑自己的模型了，芯片和模型從一開始就在一起長。

與此同時，算力競賽的背后，還是電力的較量，數(shù)據(jù)中心屬于高耗能設施，電力保障能力直接決定了算力的上限。

而中國在這一領域，早已握有堅實的底牌。2025年，中國全社會用電量早已突破10.4萬億千瓦時，是美國全年用電量的2.5倍，充足且低成本的電力供應，為中國算力產業(yè)的快速擴張，提供了不可替代的堅實支撐。

英偉達擔心的事發(fā)生了

今天中國AI芯片的突破，值得振奮。但遠未到慶祝的時候，首先是產能。

芯片產能一直是決定芯片出貨的一個重要變量。

在手機Soc芯片領域，2023年8月Mate60的麒麟芯片回歸的時候，手機銷量就被芯片產能問題嚴重掣肘，直到三年后也就是今年，華為麒麟芯片產能問題才得以解決。

在AI芯片領域，昇騰 950 的產能也是另一個未知數(shù)，全年75萬顆的出貨計劃，光字節(jié)和阿里兩家就要走一半以上，后面排隊的還有騰訊、百度和一眾中小廠商。

供不應求的局面下，產能能不能跟上，直接決定這條新鏈路的傳導速度。

其次，AI突破要看生態(tài)的突破，國產芯片目前接住的是推理側，訓練側的硬骨頭、CUDA 生態(tài)十幾年積累的護城河，這些都是真的。

全球生態(tài)的突破與滲透非朝夕之功，開源只是第一步，開發(fā)者對開源模型生態(tài)的擁抱與穩(wěn)定性，才是決定持久戰(zhàn)輸贏的關鍵。

當然，還有一點是光刻機的自主突破。只有國產光刻機跑通，芯片成本才能大幅下降，算力才能真正飛入千家萬戶。

在光刻機方面，美方禁令現(xiàn)在直接擴大到所有DUV浸沒式光刻機，中國囤的光刻機用5-10年不是問題，國產28nm浸沒式光刻機也在工藝驗證階段。

無論是磁懸浮雙工件臺還是193納米準分子激光器，其核心零部件的技術都在逐步突破，可以說，再給中國幾年時間，將逐步實現(xiàn)全鏈條自主。

國產算力閉環(huán)，英偉達焦慮到公開失態(tài)——這只是一個開始，因為中國科技企業(yè)采購華為芯片，不是單純的情懷選擇，而是兼顧成本核算、供應鏈安全、產業(yè)自主的理性決策。

等到2030年，隨著國產芯片的產能與規(guī)模上來，成本持續(xù)下降，自主可控的算力底座持續(xù)完善，到那時回頭看，美國的禁令反而助推了中國AI芯片產業(yè)的歷史進程的加速，一旦中國在頂級模型層面跑通國產算力閉環(huán)，一切就云淡風輕了。