「這標誌着重大戰略轉變，其重心正從依賴美國半導體，轉向中國本土人工智能（AI）基礎設施。」

　據路透社4月29日報道，DeepSeek-V4發布後，字節跳動、騰訊和阿里巴巴正在搶購華為國產芯片。

　這是一場低調但不可逆的集體轉身，國產芯片加速落地，依託本土硬件搭建的算力底座，正在加速成型。

　日前，美國科技企業英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛，已發出預警。他在訪談中直言：若DeepSeek的最新一代大模型，率先選擇在華為先進芯片平台上發布並全面適配，「那麼這對美國在全球人工智能領域的戰略地位而言，無疑將是一個災難性的打擊。」

　黃仁勛真正擔憂的是：當中國頂尖大模型與國產算力基座完成綁定，美國長期推行的芯片封鎖，就會失去關鍵抓手。

　現在，這條鏈路的關鍵一環得到落地。

　4月24日上線的DeepSeek-V4新款大模型，首次把華為昇騰芯片和英偉達芯片並列寫進硬件驗證清單。適配的華為昇騰新款推理芯片，採購價格僅為英偉達的四分之一，單卡算力卻比英偉達對華特供版提升了2.87倍，性價比優勢十分突出。這是一套經過檢驗的、高性能的「國模+國芯」方案，其成本賬和安全賬極具誘惑力。

　曾幾何時，缺芯一直是核心瓶頸。特別是在模型訓練這一關鍵領域，國產芯片長期缺席，或者只能參與邊緣性任務。如今拐點已至。中國多款大模型密集完成國產芯片適配，2026年也被業界稱為「國產AI芯片訓練落地元年」。

　外界難免疑問：大模型能否在國產硬件上穩定高效運行？

　DeepSeek坦承：新款模型的能力水平仍落後於同期主要對手，發展軌跡大約滯後前沿閉源模型3至6個月。

　不等外界質疑、沒有刻意美化，而是主動揭短、正視差距，背後藏着務實的邏輯：在技術代差客觀存在的競爭里，虛心追趕遠比假裝領先更有價值。

　從核心參數和實測表現來看，新模型的局部突破十分亮眼。

　如，1.6萬億總參數、百萬詞元（Token）超長上下文全系標配；在數學、硬核科創、競賽代碼領域，新款模型高性能版已超越所有已公開評測的開源模型，比肩主流閉源模型。尤其在智能體編程上，它拿下了開源榜單第一，被譽為「編程神器」。

　一邊理性承認整體代差，一邊在細分領域實現突圍，更在成本層面拉開碾壓式差距。

　DeepSeek-V4-Pro模型API已開啟2.5折限時價格特惠，輸入價格低至0.25元/百萬詞元。而GPT-5.5 Pro加權平均輸入價格為30美元/百萬詞元，折算後價格與DeepSeek-V4-Pro相差超過700倍。細數國際上的主流大模型，如Anthropic Claude Opus系列、OpenAI GPT-5.4以及谷歌Gemini 3.1 Pro系列大模型，其價格同樣居高不下。

　性能追到只差3至6個月，成本卻拉開量級鴻溝。一場不對稱競爭已然開啟。這不是單顆芯片的勝利，而是整套國產算力的成熟。

　實測數據顯示，脫離英偉達生態後，新款模型端到端延遲比原有集群低35%。這意味着，國產算力邁入穩定高效的「好用」階段。

　高盛最新研報稱，隨着華為昇騰950今年下半年大規模供貨，新款模型的定價將迎來大幅下降。此舉不僅強化了DeepSeek的成本競爭力，更為中國頂尖大模型向國產算力遷移提供強有力的背書。

　更關鍵的是，DeepSeek的選擇，不是孤例。

　放眼國內頭部玩家，阿里通義千問、智譜清言、百川智能、字節豆包等，都在同步推進極致性價比、先進性能追趕和開源生態構建。各家路徑雖有差異，但方向高度一致：擺脫外部依賴，築牢本土產業鏈。

　中國科技企業採購華為芯片，不是單純的情懷選擇，而是兼顧成本核算、供應鏈安全、產業自主的理性決策。

　以國產芯片為基石，自主可控的算力底座持續完善，中國人工智能產業的長期底氣，正在一步步夯實。