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DeepSeek與寒武紀的“4分鐘協同”，中國國產AI的默契合謀
9月29日傍晚，AI業界上演了一場精彩的“默契配合”。18:07，DeepSeek官方宣佈發佈DeepSeek-V3.2-Exp模型；僅4分鐘後，寒武紀便宣佈已完成對該模型的適配並開源相關推理引擎。這種近乎即時的步調一致，絕非偶然，演算法與晶片的同步登場，不再是矽谷的獨有節奏。中國AI產業正在用一場精心編排的協同演出，證明中國國產生態的成熟度。
01 中國國產大模型與算力晶片的“神同步”
2025年9月29日18:07，深度求索（DeepSeek）官宣發佈實驗性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，引入自研 稀疏注意力架構（DeepSeek Sparse Attention） ，顯著提升長文字處理效率並大幅降低推理成本。
僅4分鐘後（18:11），寒武紀開發者公眾號宣佈：完成對該模型的適配並開源推理引擎vLLM-MLU程式碼，開發者可“第一時間體驗”新模型特性。
這種精確到分鐘的協同，已遠超技術巧合，而是 中國國產AI軟硬體生態深度繫結的戰略縮影。
01 技術協同 預先埋點的合謀
表面上的“4分鐘響應”，實則是長期技術協作的結果。根據行業分析，像DeepSeek-V3.2這樣體量達到671GB的大模型，僅在理想條件下完成下載就需要8-10小時。而晶片與模型的適配涉及底層架構最佳化、算力資源匹配和相容性偵錯等複雜工作，絕非短時間內能夠完成。
AI行業資深專家指出：“如此快速的適配響應，充分說明寒武紀早在DeepSeek-V3.2發佈前就已啟動適配研發，雙方在技術層面的溝通與協作早已悄然展開。”
這種協同背後是深層次的技術融合。DeepSeek-V3.2-Exp引入的DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力機制，首次實現了細粒度稀疏注意力機制，在幾乎不影響模型輸出效果的前提下，大幅提升長文字訓練和推理效率。
而寒武紀則通過Triton算子開發實現快速適配，利用BangC融合算子開發實現極致性能最佳化，基於計算與通訊的平行策略，達成業界領先的計算效率水平。
02 軟硬體協同生態
本次同步發佈的背後，是中國國產AI軟硬體生態的整體成熟。華為計算宣佈，昇騰已快速基於vLLM/SGLang等推理框架完成適配部署，實現DeepSeek-V3.2-Exp Day 0（第零天）支援，並向開發者開源所有推理程式碼和算子實現。
華為雲更是首發上線了DeepSeek-V3.2-Exp，使用CloudMatrix 384超節點為該模型提供推理服務。
這種協同效應不僅體現在效率上，更體現在性價比的實質性提升上。DeepSeek V3.2-Exp發佈後，API呼叫成本降低50%以上，使得更多開發者和中小企業能夠以更低成本使用頂尖水平的大模型。
過去，中國國產晶片廠商常陷於“適配困境”——被動跟隨國際框架（如CUDA）更新介面，相容成本高且生態割裂。而2024年《國家人工智慧產業綜合標準化體系建設指南》的出台，首次系統性提出“軟硬體協同標準”，要求統一智能晶片介面、規範多硬體平台適配流程。
《人工智慧異構加速器統一介面》國家標準強制要求晶片廠商開放指令集架構，使深度學習框架可跨平台無縫部署。這一頂層設計讓寒武紀等企業從“介面適配方”躍升為“標準制定方”，為DeepSeek模型的即時適配鋪平了道路。
市場分析人士指出：“DeepSeek-V3.2最大的意義在於軟硬協同設計支援中國國產算力，全新DeepSeek Sparse Attention機制，疊加中國國產晶片的計算效率，可大幅降低長序列場景下的訓推成本。”
需要注意的是儘管中國國產AI生態已初具規模，但挑戰猶存：TileLang等工具鏈的易用性仍不及CUDA，開發者生態需進一步下沉；全球競爭壓力下，Google Gemini 2.5通過模型蒸餾進一步壓縮算力需求，對中國國產方案構成新挑戰。
然而，當DeepSeek以UE8M0 FP8精度重新定義算力規則，當寒武紀以開放原始碼打破技術黑箱，中國AI產業已邁出從“生態追隨”到“標準定義”的關鍵一步。正如《指南》所強調：“標準化的終極目標不是替代，而是重構全球AI生態的話語權分配。”
03 協同模式下的AI產業新秩序
DeepSeek與寒武紀等中國國產晶片廠商的高度協同，標誌著中國AI產業進入生態競爭新階段。這種協同不是偶然現象，而是產業鏈頭部企業面對國際競爭的戰略選擇。
隨著AI向能源、交通、醫療等關鍵領域滲透，如果底層晶片、網路和系統長期依賴國外，就意味著命脈交到別人手裡。北京方案通過開放標準和統一相容，把崑崙芯、壁仞、太初元碁、摩爾執行緒等中國國產晶片和DeepSeek、豆包、文心一言、Kimi、Qwen等主流大模型拉入同一生態，確保中國國產AI有自己的“底座”和“話語權”。
這種協同效應正在形成良性循環。中國國產晶片企業通過適配DeepSeek等先進模型，不斷提升自身在複雜AI任務中的處理能力；而大模型則借助晶片的最佳化實現更高效部署，擴大應用場景。申港證券分析認為：“隨著算力基礎設施的持續投入，中國國產算力在模型側和算力晶片方面或將持續突破，有望維持較好景氣度，展望中期，中國國產算力有望獲得領先於海外算力的增長彈性。”
04 點評 定義權的爭奪遠未終結
儘管中國國產AI生態已初具規模，但挑戰猶存：TileLang等工具鏈的易用性仍不及CUDA，開發者生態需進一步下沉；全球競爭壓力下，Google Gemini 2.5通過模型蒸餾進一步壓縮算力需求，對中國國產方案構成新挑戰。
然而，當DeepSeek以UE8M0 FP8精度重新定義算力規則，當寒武紀以開放原始碼打破技術黑箱，中國AI產業已邁出從“生態追隨”到“標準定義”的關鍵一步。正如《指南》所強調：“標準化的終極目標不是替代，而是重構全球AI生態的話語權分配。” (壹零社)