DeepSeek+華為，黃仁勛：我們的噩夢(mèng)來(lái)了！

作者｜Hayward

原創(chuàng)首發(fā)｜藍(lán)字計(jì)劃

英偉達(dá)CEO黃仁勛的噩夢(mèng)成真了。

4月17 日，黃仁勛在一個(gè)采訪(fǎng)中罕見(jiàn)發(fā)飆：

主持人問(wèn)他，如果美國(guó)“賣(mài)芯片給中國(guó)，中國(guó)算力增強(qiáng)了，不就是幫對(duì)手變強(qiáng)嗎？”

但老黃卻憤怒地說(shuō)：“芯片又不是濃縮鈾！賣(mài)給中國(guó)怎么了？“

“如果DeepSeek這種中國(guó)頂尖大模型，以后首發(fā)跑在華為芯片上，對(duì)美國(guó)來(lái)說(shuō)就是可怕的結(jié)果！”

七天之后，老黃一語(yǔ)成箴。

4月24日，在DeepSeek V3/R1爆火了一年多之后，在眾人的翹首期盼之下，DeepSeek終于掏出了一個(gè)大版本號(hào)更新的新模型。

但比起DeepSeek V4的性能提升，更引人注目的是另一件事：

相比英偉達(dá)，DeepSeek這次選擇和華為走到了一起。

第二個(gè)華為？

按照官方的說(shuō)法，這次DeepSeek V4和華為方堪稱(chēng)“深度融合”，而這種融合，就體現(xiàn)在芯模協(xié)同的芯片+模型層面。

DeepSeek在V4開(kāi)發(fā)過(guò)程中，專(zhuān)門(mén)花了幾個(gè)月時(shí)間與華為（以及寒武紀(jì)）密切合作，重寫(xiě)了模型底層代碼的部分模塊，從原本更依賴(lài)CUDA的技術(shù)路徑，開(kāi)始向華為CANN生態(tài)做深度適配。

這打破了行業(yè)慣例——以往大模型通常優(yōu)先給英偉達(dá)/AMD提供早期訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限進(jìn)行優(yōu)化，而DeepSeek這次把優(yōu)先期給了國(guó)產(chǎn)芯片，確保V4在華為昇騰950系列芯片上高效運(yùn)行。

幾乎與此同時(shí)，華為計(jì)算官方明確表示，昇騰超節(jié)點(diǎn)系列產(chǎn)品已全面支持DeepSeek-V4。

通過(guò)雙方芯模技術(shù)緊密協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了在昇騰硬件上的低時(shí)延推理。例如在8K輸入場(chǎng)景下，昇騰950超節(jié)點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)V4-Pro TPOT約20ms、V4-Flash TPOT約10ms的單token解碼時(shí)延，非常出色。

正是基于這個(gè)消息，這次DeepSeek V4的發(fā)布，除了滿(mǎn)足吃瓜群眾等來(lái)“下一個(gè)DeepSeek R1”的樸素愿望外，還被視為中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)鏈“從依賴(lài)到自主”的重要一步。

之所以會(huì)被賦予如此重大的意義，看看過(guò)去一年里關(guān)于DeepSeek的討論都離不開(kāi)英偉達(dá)就知道了。

V3也好，R1也好，無(wú)論成本再低，性能再好，但都繞不開(kāi)一個(gè)現(xiàn)實(shí)：

買(mǎi)得到什么卡、能不能穩(wěn)定供貨、美國(guó)什么時(shí)候再加一道禁令、CUDA生態(tài)能不能繼續(xù)用，始終都在有形無(wú)形地掐著國(guó)產(chǎn)大模型的脖子。

而在今天，至少在推理端，中國(guó)大模型已經(jīng)開(kāi)始突破重圍。

一個(gè)中國(guó)最頂尖的大模型，至少在推理服務(wù)上，已經(jīng)不必完全依賴(lài)英偉達(dá)的卡。

過(guò)去美國(guó)一邊卡中國(guó)的高端AI芯片，一邊又想讓英偉達(dá)繼續(xù)賣(mài)H20這種“特供殘血卡”的歷史，也一去不復(fù)返了。

性能沖擊國(guó)產(chǎn)頂尖

當(dāng)然，DeepSeek V4能讓人興奮，除了華為，還在于它確實(shí)非常能打。

從目前公開(kāi)信息看，DeepSeek V4的成績(jī)，確實(shí)把DeepSeek又送回了國(guó)內(nèi)大模型的最前排。

先看基礎(chǔ)能力。

DeepSeek官方稱(chēng)，V4-Pro在世界知識(shí)、數(shù)學(xué)、STEM、代碼等方向上，已經(jīng)超過(guò)當(dāng)前開(kāi)源模型，并接近全球頂級(jí)閉源模型水平；V4-Flash的推理能力也接近V4-Pro，在簡(jiǎn)單Agent任務(wù)上表現(xiàn)接近旗艦版。

另一方面，針對(duì)當(dāng)前行業(yè)大熱的Agent能力，DeepSeek V4也迎來(lái)了“史詩(shī)級(jí)”加強(qiáng)。

官方明確強(qiáng)調(diào)V4面向Agent能力做了專(zhuān)門(mén)優(yōu)化，已經(jīng)接入Claude Code、OpenClaw、OpenCode等主流AI Agent工具，并且正在驅(qū)動(dòng)DeepSeek自己內(nèi)部的agentic coding。

然后還有上下文能力，DeepSeek V4支持100萬(wàn)token上下文，并且是所有模型的默認(rèn)能力，實(shí)現(xiàn)近7.8倍提升。

有了這樣強(qiáng)大的上下文能力，新模型就能輕松支持超長(zhǎng)上下文場(chǎng)景，如長(zhǎng)文檔分析、復(fù)雜Agent任務(wù)，還是為未來(lái)的AI工具實(shí)用性落地、Agent工具接入做準(zhǔn)備。

只不過(guò)，在價(jià)格方方面，這次可能就不再是DeepSeek的優(yōu)勢(shì)了。

官方價(jià)格表顯示，V4-Flash每百萬(wàn)輸入token是0.14美元，每百萬(wàn)輸出token是0.28美元；V4-Pro每百萬(wàn)輸入token是1.74美元，每百萬(wàn)輸出token是3.48美元。

緩存命中時(shí)，輸入價(jià)格還能進(jìn)一步降到0.028美元和0.145美元。

相比DeepSeek過(guò)去那種“便宜到讓同行懷疑人生”的打法，V4-Pro明顯貴了不少；但也從另一方面說(shuō)明，DeepSeek不是單純靠低價(jià)沖市場(chǎng)了，他們也有信心，抬高價(jià)格后依然有大把人買(mǎi)單。

無(wú)論是從能力還是價(jià)格定位來(lái)看，DeepSeek V4顯然有著改寫(xiě)市場(chǎng)秩序的野心。

只不過(guò)，距離 DeepSeek V4 的完全勝利，可惜還差一步。

模型訓(xùn)練，還是難題

DeepSeek V4跑在華為昇騰上，當(dāng)然是一個(gè)標(biāo)志性事件。

可它目前最確定的部分，還是推理和適配；對(duì)于真正能鼓舞士氣的“用昇騰芯片訓(xùn)練出DeepSeek V4” ，卻還沒(méi)有一個(gè)明確的答案。

根據(jù)路透社的報(bào)道，DeepSeek V4適配了華為芯片技術(shù)，華為也稱(chēng)昇騰超節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品線(xiàn)支持V4系列模型；但DeepSeek并沒(méi)有披露訓(xùn)練這款最新模型使用了哪些處理器。

此前Reuters曾援引美國(guó)官員稱(chēng)，DeepSeek最新模型使用Nvidia Blackwell訓(xùn)練。到目前為止，V4的訓(xùn)練硬件仍沒(méi)有明確答案。

另一方面，這次頻繁路面的華為昇騰950系列芯片被定位為推理專(zhuān)用芯片，F(xiàn)P8/FP4等低精度算力強(qiáng)勁，單卡性能在某些場(chǎng)景下?lián)Q(chēng)可達(dá)英偉達(dá)H20的2.87倍左右，真正能用來(lái)訓(xùn)練的，實(shí)際上是今年下半年才實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的950DT。

所以，DeepSeek V4只能算是部分?jǐn)[脫了英偉達(dá)CUDA生態(tài)的依賴(lài)，距離“全鏈路國(guó)產(chǎn)”，還有一些距離。

不過(guò)好在，這次昇騰官方披露了一個(gè)值得注意的細(xì)節(jié)：CANN已基于A(yíng)3 64卡超節(jié)點(diǎn)，完成DeepSeek V4-Flash模型續(xù)訓(xùn)練（CPT）的0-day適配支持，實(shí)測(cè)模型吞吐量最高達(dá)到1100 tokens/p/s。

這個(gè)細(xì)節(jié)的價(jià)值在于，盡管V4-Flash只是輕量版本，但DeepSeek V4已經(jīng)可以在國(guó)產(chǎn)算力上跑通續(xù)訓(xùn)練流程。

這意味著，國(guó)產(chǎn)算力在大模型鏈路里的角色，正在從推理部署繼續(xù)往訓(xùn)練側(cè)推進(jìn)：先跑通推理，再完成續(xù)訓(xùn)練適配，最后攻克最難的完整預(yù)訓(xùn)練。

說(shuō)不定到了今年下半年，昇騰950DT可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模出貨，我們就真的可以看到“訓(xùn)練—推理”全鏈路跑在國(guó)產(chǎn)算力上的國(guó)產(chǎn)大模型了。