浙江
梁文鋒說了句大實話。
"沒有昇騰910B這顆芯片，DeepSeek等國產大模型將依賴英偉達。"
這話不是客套，2026年4月，DeepSeek V4發布，萬億參數模型全面適配華為昇騰950PR芯片，底層代碼從英偉達CUDA遷移到華為CANN框架，耗時五個月。
中國最火的AI大模型，把算力命脈從美國芯片換成了中國芯片，五個月，重寫一切
遷移過程不是"調幾個接口"那么簡單。
CUDA是英偉達的護城河——它不只是一套編程工具，是十幾年積累的模型、框架、芯片協同演化的生態，全球AI開發者都是在CUDA上寫代碼、調模型、跑訓練。
DeepSeek團隊要做的是：把整套底層代碼全部重寫，不是翻譯，是重構，從指令集到算子適配，從內存管理到分布式訓練策略，從優化器到推理引擎。
五個月，放在AI行業里，這個速度不慢。
但真正的挑戰不在代碼層面。梁文鋒團隊在做適配的時候，還要同時應對外部攻擊，DeepSeek曾遭遇大規模惡意黑客攻擊，團隊一邊修復漏洞一邊推遷移進度，借了華為畢昇防御系統來做攻擊溯源。
等到V4發布，DeepSeek把華為昇騰NPU和英偉達GPU并列寫進了官方硬件驗證清單，這是第一次有國產萬億級大模型這么做。
梁文鋒為什么選擇這么做呢？
英偉達高端GPU對中國的供應一直不穩定，你今天用H100跑得歡，明天可能就被斷供，對于DeepSeek這種級別的企業，技術路線不可控等于命脈被人掐著。
梁文鋒的選擇本質上是底線思維：與其隨時擔心外面斷供，不如花五個月把根扎到自己的土地上。
還有一個產業層面的邏輯。DeepSeek適配昇騰，不只是為自己省錢，它是給整個中國AI產業打了個樣——頭部大模型用國產芯片跑通了，后面的中小模型公司才會跟上來，芯片和模型之間是協同演化的關系，用的人越多，芯片生態越成熟。
根據行業分析，DeepSeek全面適配昇騰后，部署成本降了約70%，萬億參數模型能跑在國產芯片上，這個成本變化對AI應用的規模化落地，影響很大，國產算力生態，從"能跑"到"好用"
這事的意義不在DeepSeek一家。
過去國產芯片和AI大模型的關系是"芯片被動適配模型"——模型在英偉達上訓練好了，再嘗試搬過來跑跑。這次V4是反過來：模型和芯片在開發過程中就開始協同優化。
"Sora出來的時候，大家覺得差距又拉大了，但DeepSeek V4適配昇騰這件事，讓我們重新相信，差距可以縮小。"這是行業里的普遍看法。
從產業角度看，華為造芯、DeepSeek煉模，這種頭部企業的深度合作，正在從"單點突圍"走向"生態協同"，芯片、框架、模型三層打通，這才有可能真正建成中國自己的AI基礎設施。
五個月遷移，不是一個技術問題的解決，而是一條路的確認。
你覺得中國AI的底層算力，能徹底擺脫對英偉達的依賴嗎？
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