DeepSeek自己造晶片了！
目標：降低對輝達的依賴。
路透社消息，這家憑藉模型演算法震動矽谷的中國AI公司，正在秘密開發一款自研AI晶片。
晶片定位是推理而非訓練，項目大概在一年前已經啟動。
當前，該項目還處於早期階段。消息透露，DeepSeek已與晶片設計公司、晶圓代工廠和儲存器供應商展開接洽。
從演算法公司到硬體玩家
DeepSeek一直以來的標籤是對演算法的極致最佳化。
從2025年1月引爆全球的R1推理模型，到後來適配華為昇騰的V4系列，這家公司展示的始終是用更少的算力做更多的事。
但現在，它要親自下場做硬體了。
知情人士透露，DeepSeek近幾個月一直在招聘晶片設計工程師，但招聘方式極為低調，沒有在任何公開招聘平台發佈職位資訊。
模型公司自研晶片並非孤例。
放眼全球，AI模型公司自研晶片已成趨勢。OpenAI上個月剛剛公佈了與博通合作開發的首款定製推理晶片Jalapeño，Anthropic也在今年4月被報導正考慮自研AI晶片。
DeepSeek創始人梁文鋒在2024年一次罕見的媒體採訪中曾透露，晶片不足對公司構成了挑戰。
R1模型的底座是在輝達H800上訓練的，此後DeepSeek轉向華為昇騰，今年4月發佈的V4模型已適配昇騰晶片，華為也確認其處理器參與了V4-Flash的部分訓練。
但雞蛋放在兩個籃子裡，DeepSeek也覺得不夠。
DeepSeek這款自研晶片專為推理設計。
隨著AI應用大規模鋪開，行業算力需求的重心正從訓練向推理快速傾斜。訓練是一次性投入，而推理是持續性消耗，每一個使用者的每一次提問，都需要推理算力來響應。
針對推理場景定製的專用晶片，能夠比通用GPU實現更低的功耗和更低的單位成本，這對於一家正在走向商業化的AI公司來說至關重要。
DeepSeek在模型設計層面早已為硬體協同做了鋪墊。
DeepSeek-V3.1引入的UE8M0 FP8資料格式，被認為是專門為下一代國產晶片的硬體特性而設計的，演算法團隊在寫模型的時候就在想晶片的事。
不過挑戰同樣巨大，設計一款有競爭力的AI晶片通常需要數年時間和巨額資金投入，目前尚無法保證成功。
510億融資落袋，算力基建同步鋪開
支撐這一計畫的是真金白銀。
2026年6月，DeepSeek完成了成立以來的首輪外部融資，籌集約510億元人民幣（約74億美元），投後估值在520億至590億美元之間。這家公司此前多年一直拒絕外部投資，此次開放融資本身就是重大戰略轉向。
資金用途已經明確：擴建以國產晶片為主的算力中心、自研AI晶片、擴充全球頂尖人才團隊。
基礎設施層面的動作同樣在推進。DeepSeek已發佈IDC設計規劃工程師的招聘，計畫參與從兆瓦級到吉瓦級資料中心的規劃與建設，招聘資訊中明確提到了內蒙古烏蘭察布等建設地點。
DeepSeek本身依然保持著一貫的低調。三位知情人士均要求匿名，公司層面也未做公開回應。
但無論如何，這家改變了全球AI競爭節奏的公司，現在要改變的是它腳下的硬體底座。 (量子位)