■V4發布的前后一周，國產AI集中爆發

■中國AI構建起體系化的競爭模式

■更具韌性的產業格局有了雛形

作者|謝涵

編輯|陳秋

另鏡ID：DMS-012

國產AI正步入一個關鍵的結構性轉折期。

4月24日，萬眾期待的DeepSeek V4終于正式發布，憑三項數據，迅速讓科技圈沸騰起來——

1.6萬億參數、100萬Token上下文、價格僅為0.025元/百萬Tokens，定價為美國同類競品的1/10。

發布僅數小時，V4便沖上了海外討論熱榜。而就在2天前，美國眾議院在4月22日通過了MATCH法案，進一步加強對關鍵半導體制造設備的出口管制。

出口禁令覆蓋深紫外光刻等關鍵設備，對中芯國際、長江存儲、華為等企業施加實體清單式封鎖，設備維護和技術支持一并切斷。

值得玩味的是，法案推進的同時，英偉達迅速推出了針對V4的Blackwell平臺適配方案。美國芯片巨頭反在積極維護中國客戶。

V4發布的前后一周，國產AI集中爆發，比如kimi K2.6和美團LongCat-2.0-Preview，而且后者的推理和訓練全程基于國產算力。新模型、新技術能力接連亮相，一條清晰的戰略主線正浮出水面——

中國AI正在以萬億參數模型群為先導，構建起體系化的競爭模式。這種多維度、高密度的創新，體現為四個趨勢。

萬億參數模型涌現

DeepSeek V4發布后，海外媒體紛紛報道跟進，其中的一個核心觀點是，“中國科技企業正在迅速縮小與美國巨頭的差距”。

英國路透社指出，DeepSeek-V4在世界知識測評中大幅領先于其他開源模型，僅次于谷歌的頂尖閉源模型，反映出中國企業在AI領域突飛猛進的技術實力。

半島電視臺評論稱，AI已成為中美“科技競賽”的關鍵領域，盡管美國依然在開發最先進模型方面略占優勢，中國科技公司正在努力縮小與美國AI巨頭之間的技術差距。

外媒的關注，反應出國際社會正在重新審視中國AI的創新能力。長期以來，萬億參數模型被視為只有擁有英偉達頂級GPU集群的美國巨頭才能觸及的高地，現在，固有格局正被中國企業體系化的突破所改寫。

DeepSeek V4，則是一個縮影。

就在V4發布的同一天，美團LongCat-2.0-Preview也正式開放測試，且參數規模同樣突破萬億，支持百萬級的超長上下文，處理量級與新發布的GPT-5.5齊平。這意味著，“萬億俱樂部”出現了多個中國面孔，更在核心推理能力上實現與世界頂尖水平并跑。

再往前，4月21日，月之暗面發布了編程模型Kimi K2.6。總參數量達1萬億，支持256K Token上下文窗口及原生多模態輸入。

這波萬億級爆發的背后有個新趨勢，中國AI企業進入了技術交叉驗證、協同向上的周期。例如，V4采用了Muon優化器，正是月之暗面去年驗證開源的技術。

模型廠商通過技術開源和路徑驗證，形成一個高效的創新共同體，推高了國產AI的智力上限。

算力自主提速

國產芯片通過首場大考

DeepSeek V4之所以讓業界震動，在于它完成了一次極具挑戰的底層技術棧調整——從訓練到推理，V4不再只依賴海外算力，開始與華為昇騰等國產芯片深度適配。這一跨越，被《華爾街日報》評價為中國芯片行業的“關鍵里程碑”。

要知道，隨著美國出口管制持續收緊，英偉達在中國高端芯片市場份額已從95%降至0%。DeepSeek進行了一場艱難的技術路線重構，V4團隊需要在算力受限下，用新的軟件框架重寫代碼、實現性能突破。

但這一轉向，是出于長遠的考量。若長期依賴英偉達的CUDA生態，國產大模型始終面臨供應鏈不確定的風險，且只能在性能受限的版本上做減法。

V4和美團LongCat的轉向，標志著國產芯片的角色不再只是“替代方案”。

然而，DeepSeek V4的突破證明了國產芯片可以支撐頭部模型的“關鍵環節”，那么美團LongCat-2.0-Preview的橫空出世，則進一步宣告國產算力全具備了支撐萬億參數模型全流程訓練與推理的硬實力。

可以說，這是一次國產算力工程化能力的系統性檢驗。

據悉，美團新一代大模型的訓練推理，全程依托一個規模達5萬至6萬張國產算力卡的超大規模集群，是目前國產算力完成的規模最大的訓練任務，標志著國產自主算力邁出了關鍵的一步。

LongCat-2.0-Preview的問世，技術團隊也進行了一場適配攻堅。

國產芯片顯存容量和帶寬的差異，尚在成長中的國產芯片環境，訓練中可能出現的故障……這些問題，都是不小的工程挑戰。團隊付出更多精力在并行策略、顯存優化上，并大規模重寫核心算子，構建可以感知故障、彈性修復的容錯體系。針對國產硬件的特性，團隊還對訓練框架和模型結構做了親和設計，有效提升了計算性能。

國產大模型+國產芯片的適配潮背后，是國產芯片在市場占有率上的增長。

IDC報告顯示，2025年中國AI加速卡總出貨量約400萬張。英偉達出貨約220萬顆，市場份額降至約55%；而中國本土芯片廠商合計出貨約165萬張，市場份額已攀升至41%。其中，華為出貨約81.2萬顆，占比20%。

國際投行伯恩斯坦（Bernstein Research）甚至預測，2026年，華為將占據中國AI芯片市場50%的份額，而英偉達的份額將大幅萎縮至8%。

為了確保算力安全，國產大模型企業也開始深度介入上游的“造芯”環節。

美團投資了摩爾線程、沐曦股份、紫光展銳等21家頭部半導體/智能硬件和大模型公司，覆蓋GPU、邊緣算力、端側芯片及半導體新材料等多個關鍵賽道。

國產芯片正從保障產業安全的底線，轉向更為主動的競爭動作。

大模型的終局：解決真實需求

從產業鏈看，大模型的終局是應用，是解決真實世界的需求。沒有真實場景的磨煉，光靠參數堆砌，也無法形成閉環。

DeepSeek V4發布后，市場研究公司Counterpoint首席AI分析師孫偉就指出，DeepSeek在國產芯片上原生運行，強化了中國的“AI主權”。

這不僅體現在產業韌性，也體現在場景深度。

所謂產業韌性，是在外部技術限制的環境下，DeepSeek、美團等眾多國內玩家，正通過加強國產芯片、框架與算法的深度協同，推動大模型產業鏈的自主進程。

而所謂場景深度，則是國產AI的差異化特點。

4月13日，斯坦福發布的《AI指數報告》顯示，中美模型差距已縮窄至2.7個百分點，但AI對生產力的實際貢獻卻呈現出截然不同的圖景。

根據賓夕法尼亞大學沃頓預算模型測算，2025年美國生產率增長率為2.7%，但AI對全要素生產率的實際貢獻僅為0.01個百分點，幾乎接近于零。但在中國，AI展現出不同的顆粒度——

我們擁有全球第一的工業機器人安裝量（29.5萬臺，是美國的8.6倍），建成了全球最多的公共AI超算（85臺），職場AI使用率超80%，遠超全球平均水平。此外，中國還有世界上最豐富的民生需求商業業態。

以美團為例，其覆蓋全國2800多個市縣的即時配送網絡，應對著中國最復雜的地理環境。此外，美團無人車累計已完成550萬單配送任務、無人機目前累計完成商業訂單超78萬筆，已在國內外開通70條航線。

這些高頻、真實的環境，可以提供長期連續的運營數據和穩定性的驗證空間。這也是為什么王興強調，美團要打造物理世界的AI底座。

開源生態

反哺國產芯片突圍

此外，國產AI還擁有蓬勃的開源生態。

早在V4發布前，黃仁勛就發出警告，如果像DeepSeek這樣的突破性成果首先在華為這樣的國產平臺上運行，對美國將是“非常糟糕的結果”。

他的擔憂，指向的英偉達CUDA生態的護城河。如果國產芯片與國產大模型形成完整的閉環，CUDA生態的排他性，勢必受到影響。

一方面，以DeepSeek為代表的國產大模型，正在加速國產芯片生態的成熟。

DeepSeek V4、Kimi K2.6以及美團LongCat等萬億級模型的發布，會帶來廣泛的應用需求，驅動進一步的芯片研發和適配，同時真實的場景數據推動芯片性能迭代。

以美團LongCat-2.0-Preview為例，國產算力支撐了其萬億參數級模型的全流程訓練和推理，驗證了國產芯片在計算正確性、數值精度和訓練穩定性上，足以追平國際水平。團隊在其中沉淀下的工程能力，也在為國產芯片生態積累經驗。

另一方面，開源模型正重塑全球智力分布。美國對沖基金Interconnected Capital創始人Kevin Xu曾指出，中國開源開發者的浪潮是2025年后最重要的技術事件。他認為，“開源是未來的軟實力”。

本周，主流第三方榜單Arena更新了數據。開源榜上前五名，已全部由中國模型占據，前十名除了第六名的Gemma 4 31B，已經都是國產模型。

其次，開源也加速了國產算力“軟件棧”的完善。英偉達強在CUDA，而國產芯片弱在生態。但隨著DeepSeek V4、LongCat-2.0-Preview等萬億級模型在國產算力上逐漸跑起來，很多實踐中的適配經驗也將帶來產業協同效應。

從萬億參數模型的接連出現，到國產算力的持續追趕，再到模型與芯片的協同進化，一個更具韌性的產業格局有了雛形。