梁文鋒賭對了！自斷一臂適配國產芯片后，終于拿到國家級定價權！

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek V4 正式發布。這次發版被業內稱為 “自殺式襲擊”。1.6 萬億參數的開源 MoE 模型，Pro 版 API 定價直接壓到了 GPT-5.5 的九分之一。

比價格更讓人后脊發涼的是另一個細節：技術報告中，華為昇騰 NPU 與英偉達 GPU 被并列寫入硬件適配清單。

這在全球頂級大模型里，還是第一次。

黃仁勛在播客里直言：這是 “災難性的”。因為英偉達的護城河從來不是 GPU 算力本身，而是 CUDA 作為默認起點的軟件生態位。

DeepSeek 把這條路給拆了。緊接著他本人親口承認，英偉達在中國 AI 加速器市場的份額已降至 0%。

從兩年前占據中國 AI 市場近七成江山，到如今被直接清零，背后核心原因是美國出口管制收緊，DeepSeek 深度適配國產昇騰算力更是加速了這一格局轉變。

把時間線拉回到 2025 年。那年 6 月，DeepSeek 靠 R1 模型在全球打出聲量，但有個尷尬的現實始終沒繞開：模型再牛，跑的底層算力都是英偉達的。

英偉達的護城河不在芯片本身，而在 CUDA 生態。開發者習慣、框架依賴、算子庫，換芯片等于換整套工具鏈。很多企業買過國產卡，最后放機房吃灰，因為模型根本跑不起來。

轉折發生在 V4。發布當天，華為昇騰宣布完成首發適配，CANN 框架全面支持，昇騰 950 超節點完成工程化驗證，從訓練到推理全流程跑通。適配不是在發布后啟動的，是發布前就完成了算子對齊、性能調優、推理驗證。

有 AI infra 從業者算了筆賬：用昇騰 950 超節點跑 V4-Flash，同等并發下硬件成本比同規格英偉達方案低30% 到 50%。他說這是第一次可以把國產卡寫進生產環境采購清單，“不是因為支持國產，是賬算得過來”。

這不是 DeepSeek 一家的孤例。阿里通義千問、智譜清言、百川智能、字節豆包等頭部大模型，如今都在同步推進國產芯片適配。但差距在于：大多數模型仍然圍繞 CUDA 體系做開發，所謂 “適配” 更多停留在兼容層，換個殼跑而已。

而 DeepSeek 是在開發階段就與華為芯片上的 CANN 框架深度綁定。 用華為官方的話說，這叫 “芯模技術緊密協同”。這等于是把自家旗艦產品的定價節奏，直接綁在了華為芯片的出貨進度上。

這價格優勢十分突出：GPT-5.5 Pro 加權平均價約 30 美元 / 百萬 token，而 DeepSeek V4 Flash 約 0.27 美元 / 百萬 token，價格差距達到約 111 倍。在 V4 的定價頁上還有一行小字寫著：Pro 版當前受高端算力限制吞吐有限，下半年昇騰 950 超節點批量上市后價格還會再降。

換句話說，中國頂尖大模型企業之一，直接把下半年旗艦產品的定價節奏綁在了華為芯片的出貨進度上。這不就是最實在的定價權嗎 。 產品布局、定價區間、上市節奏，逐步由國產供應鏈主導，不再被海外芯片廠商牽著鼻子走。

但選擇這條路，注定要熬過漫長攻堅期。V4 適配背后的工程量被千芯科技董事長陳巍形容為 “爬雪山、過草地”。DeepSeek 要把昇騰全線跑通，靠的不是簡單調用模型接口，而是從底層算子開始逐一打磨兼容性。

在過去幾年里，幾乎所有主流模型廠商都聲稱適配國產芯片，但真正能做到 “首日發布、首日適配、首日工程化驗證” 的，只有 DeepSeek。

這位浙江大學出身的 85 后，2008 年還在讀研時就開始琢磨用機器學習改造投資決策。2015 年創辦幻方量化，在量化圈做到百億級別規模。

2023 年又投入自有資金孵化 DeepSeek，從成立第一天就立下鐵律：嚴控外部融資節奏、不隨意稀釋股權、不被資本商業化時間表綁架。底牌就是幻方量化 。2025 年平均收益率表現亮眼，每年以數億元穩定利潤支撐 DeepSeek 的高額研發消耗。

政策加持下，華為昇騰業務迎來高速增長。2025 年 AI 處理器業務營收 75 億美元，行業預測 2026 年營收有望直奔 120 億美元，年度增幅達 60%；摩根士丹利預測，到 2030 年中國 AI 芯片市場規模將達到 670 億美元，華為有望穩居行業龍頭位置。

如今，中國 AI 產業的自主化 “壓艙石” 已經穩住，產業長遠布局的價值，遠勝過任何短期商業利潤。從幻方量化的風控算法，到 DeepSeek 的通用大模型，這位沉穩務實的理工男，正在改寫中國高端科技產業的競爭規則。

賭對適配國產芯片這一步，不只是賭對一家公司的長遠未來，更是為中國高科技產業打破外部壟斷、掌握自主話語權，筑牢了關鍵底氣。