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2026-07-12      大模型      另镜|作者：杨璇      3215

摘要：路透社7月7日独家爆料，DeepSeek已在秘密开发自有AI芯片，且项目早在约一年前就低调启动。

【另镜网】路透社7月7日独家爆料，多位知情人士透露，DeepSeek已在秘密开发自有AI芯片，且项目早在约一年前就低调启动。近几个月来，这家企业还通过猎头、内推等非公开渠道，密集招募芯片设计工程师。

值得注意的是，DeepSeek造芯没有选择门槛更高的训练芯片，而是主攻推理芯片，也就是大模型为用户生成回应的阶段。

此举意在借助自研核心硬件，降低对英伟达和华为芯片的长期依赖。路透社称，如果研发成功，不仅意味着这家被视作中国AI标杆的企业将迎来重大战略转向，也可能令华为在国产芯片市场面临新的挑战。

无独有偶，硬件供应链隐秘“脱钩”的同时，DeepSeek在应用端也算起了经济账。

6月29日，DeepSeek宣布V4正式版将于7月中旬上线，并首次在行业内引入高峰/非高峰差异定价机制：工作日上午（9:00-12:00）和下午（14:00-18:00）的黄金时段，API价格上调至非高峰时段的2倍。

具体而言，V4 Pro混合定价从每百万Token 0.17美元升至0.35美元，V4 Flash从0.06美元升至0.12美元，白天综合成本最高比夜间贵出4倍。

高盛7月3日的研报指出，此番调价并非需求疲软，反而恰恰折射出AI调用量井喷、底层算力资源日益紧张的现状。上半场拼智商，下半场算总账。DeepSeek的这一步，预示着大模型竞争已进入深水区。企业的竞争重心，正从价格战转向成本结构、算力效率、商业化能力的全面博弈。

AI芯片 DeepSeek为什么非造不可？

大模型企业造芯，DeepSeek不是第一家。

6月24日，OpenAI与博通联合打造的首款AI推理芯片Jalapeño正式亮相，从设计到流片仅耗时9个月，创下高性能ASIC有史以来最快的研发周期。

紧接着7月3日，Anthropic被曝正在与三星洽谈2nm制程的定制AI芯片，为此还专门从OpenAI挖来了定制芯片项目的早期核心成员Clive Chan。

为什么大模型企业集体下场造芯？

OpenAI总裁Greg Brockman的一句话，点出了背后逻辑。他曾说：“我们根本无法足够快地获得算力”。

换句话说，饶是全球最顶尖的大模型企业，也面对着高端算力紧缺的问题。而对于国产大模型来说，这一痛点进一步演变成了关乎企业生死存亡的卡脖子问题。

从宏观需求看，行业测算数据显示，2026年国内AI算力需求高达4423 EFLOPS，但实际供给端仅1590 EFLOPS，缺口超2800 EFLOPS。折算下来，相当于存在100万-160万颗的芯片供给真空。

全球市场中，英伟达在推理芯片领域的份额占比超70%，但高端芯片的对华出口通道仍未打开。

2026年初，美国适度放松了H200的对华出口条例，并且在5月特朗普访华时，美国批准了约10家中国企业获得采购许可。但中方以“全力发展自家芯片产业”为由拒绝了采购。至今，H200的实际在华交货量依然为零。
而且，尽管H200许可入华，但Blackwell、Rubin等最新的高端芯片对华大门依旧紧闭。5月31日，美国商务部工业与安全局还发布了一份执法指南，明确“无论采购实体注册在新加坡、马来西亚、欧洲还是其他任何地方，只要该实体的最终母公司总部位于中国（含澳门），出口英伟达Blackwell、Rubin系列或AMD MI350x等高端芯片，就必须事先获得美国出口许可证”。

要知道，这类许可证的审查政策是“推定拒绝”。也就是说，中国企业通过海外子公司采购英伟达高端芯片的漏洞也被堵死了。

地缘政治导致的技术封锁，带来了中美大模型在训练速度上的断层。截至2026年底，美国计划部署的高端GPU将超120万张，仅Google一家掌握的算力就相当于500万张H100，占全球四分之一。庞大弹药库支持下，Anthropic等巨头已经跨入了十万亿参数训练时代，每年迭代十几轮。反观国内，大模型参数上限仍被锁死在万亿级。

算力掣肘下，天花板级别的DeepSeek，也经历了半年18次服务器宕机的事故。

外部断供，转向国产硬件阵营几乎成了DeepSeek唯一的解法。2026年4月，其V4模型正式完成对华为昇腾生态的底层适配，华为也确认昇腾处理器参与V4-Flash轻量化版本的部分训练工作。

然而，脱离成熟的英伟达生态，意味着企业要付出一笔模型迁移成本与工程摩擦。抛开软件适配不谈，两者在绝对硬件性能上的代差依然是一道难以轻易跨越的鸿沟。

作为DeepSeek R1等早期核心模型的训练底座，英伟达H800 SXM版本BF16算力高达约1979 TFLOPS。而华为昇腾目前主力的910B算力区间在256-400 TFLOPS 之间，910C勉强达到为H800的40%左右。

算力密度的断崖式下跌，直接拉高了大规模集群训练的试错成本。据路透社披露，DeepSeek在尝试利用昇腾集群训练R2模型时，曾遭遇持续技术问题，最终不得不选择使用英伟达芯片训练、华为芯片推理。

这一依赖外部且不稳定的算力结构，绝非长久之计。正如高盛在最新研报中所断言，在AI行业的新周期里，真正能够吃到定价回归理性红利的，注定是兼具推理成本优势与商业化能力的头部梯队。

而在这一背景下，自研AI芯片便成了唯一出路。

510亿融资 理想主义向现实妥协

更早前，DeepSeek完成了510亿元的首轮外部融资，投后估值逼近4000亿元。除了用于自研AI芯片，这笔资金还将流向扩充人才队伍和扩建国产算力中心。

经由此次融资，梁文锋立下的“不融资、不上市、不商业化”原则也被彻底打破。而破例的底色，是在大模型下半场的生存战里，仅靠技术理想主义已经无法留在牌桌上。
2025年初，DeepSeek凭借一支百余人的团队创造了R1，但如今面对市值近万亿的智谱，DeepSeek员工的期权无法估值、无法上涨，团队凝聚力必然受到冲击。加上当前，市场算法岗位月薪中位数已超2.4万元，头部更超5万元，留住人才的成本大幅上升。

为稳住基本盘并大举扩张，DeepSeek在6月25日一口气释放了覆盖7大类、33个核心岗位的密集招聘。巨额融资，正是为了给这支团队兑现价值预期，用真金白银筑起人才护城河。

原则被打破的第二重原因，在于大模型行业已全面跨入重资产建设期。4月中旬，DeepSeek在内蒙古乌兰察布发布了首批数据中心岗位，6月又新增了“IDC设计规划工程师”岗位。
这意味着DeepSeek正在从纯粹的模型训练，向数据中心选址、设计、交付的底层物理基础设施疯狂延伸。这也并不是新鲜事。放眼全球，科技巨头Alphabet、亚马逊、Meta和微软今年在AI基建上的总投资预计高达6500亿美元。向重资产转型的DeepSeek，要留在牌桌上，也只有商业化一条路。

而令人意外的是，新一轮建设周期里，DeepSeek没有抱紧母公司幻方量化。

此次融资阵容中，腾讯出资100亿元，宁德时代出资50亿元，京东、网易、IDG资本各出资30亿元，国家人工智能产业投资基金出资10亿元，梁文锋本人则以200亿元成为最大出资方。

不靠幻方量化的单向输血能力，是因为AGI时代的资本黑洞，已经大到没有一家企业能独立承担。

作为国内量化巨头，2025年，私募排排网数据显示，幻方量化管理规模超700亿元，收益均值达56.55%。拉长时间看，幻方量化近三年的收益均值为85.15%，近五年的收益均值为114.35%。若以700亿元规模，1%的管理费和20%的绩效费计算，幻方年收入或超80亿元。

然而，DeepSeek未来要做的事，建国产算力、自研AI芯片，每一笔都是上百亿的硬开支，单靠早期输血根本无法覆盖。

事实上，“算力账单焦虑症”正在席卷全球。公开数据显示，美国科技巨头Alphabet、亚马逊、Meta和微软，预计今年将总共投资约6500亿美元来扩大人工智能相关基础设施。

而最近，一众科技巨头也开始密集融资。Amazon计划发债至少250亿美元、Alphabet 上个月创纪录发售了850亿美元的股票、Nvidia 和 Spagas 分别进行了250亿美元的债券融资......地表最强的科技现金牛，也不愿意硬抗资本账单了。

要么分散风险，要么推进商业化，没有第三条路可选。

解禁即暴跌

DeepSeek之外，其他国产大模型也加速跟进。

就在DeepSeek被曝出造芯的同日，《The Information》曝出，智谱AI已向国内多家芯片设计公司展开初步技术交流，计划合作开发定制AI芯片。

两天后，智谱AI发布配售公告，拟募资约314.1亿港元（折合约40.1亿美元），用于大模型迭代、AI基础设施扩建、自研AI芯片布局、商业化拓展，以及战略投资、并购、营运资金等。

同时，据《科创板日报》报道，月之暗面Kimi刚刚交割完上一轮200亿美元估值融资，便马不停蹄地启动了新一轮融资，投前估值已升至315亿美元。作为支撑，月之暗面交出了截至6月中旬突破3亿美元的ARR（年度经常性收入）答卷，其中API收入占比超七成。

无论是智谱、MiniMax还是月之暗面，大家都在拼尽全力加码产品落地与商业化变现。但在这个过程中，一个极度危险的结构性矛盾正在彻底暴露——对于这些动辄估值千亿的大模型独角兽而言，资本市场早已将未来十年的乐观预期，极度透支并计入了当下的价格。

比如，此前智谱市值一度突破万亿元，但撑起这座万亿市值的，是仅7亿元的微薄营收和高达46亿元的净亏损。

这种“预期透支”带来的反噬，在财务数据和二级市场表现上体现得淋漓尽致。刚刚过去的解禁周，就为整个大模型赛道上演了一场残酷的压力测试。

7月8日与9日，智谱与MiniMax先后迎来股票解禁。

起初，市场一度产生了分化错觉。7月8日智谱解禁首日逆势收涨超13%，而7月9日MiniMax解禁当日则暴跌近18%。到7月10日，泥沙俱下，智谱股价单日重挫近20%，市值迅速回落至7300亿港元；MiniMax则续跌近10%，市值仅剩840多亿港元。

拉长时间线对比历史峰值，两家公司合计蒸发的市值超过了惊人的9300亿港元（约合人民币超8000亿元）。

超8000亿市值的灰飞烟灭，向整个行业传递了一个极其冷酷的信号。就目前的大模型商业化生态而言，无论你讲的是什么故事，都无法成为资本退潮时的缓冲带。

智谱代表的是扎实赋能政企的“B端路径”，MiniMax代表的是泛娱乐与AI陪伴的“C端路径”。然而，在解禁洪峰面前，这两套截然不同的商业逻辑双双宣告失效。

这说明了一个根本性问题。市场目前根本没有跑通一条确定性极强的大模型商业化路径，传统的SaaS估值模型、互联网流量估值模型，在面对大模型高昂的算力成本与商业化难题时，失去了基础的支撑力。

资本可以为技术潜力支付早期溢价，但不会为迟迟无法盈利无限期买单。这不仅仅是智谱和MiniMax两家公司面临的危机，也是刚刚拿下近4000亿估值、即将全面启动商业化的DeepSeek，必须跨越的关卡。

当DeepSeek砸下百亿资金走向重资产的造芯与基建之路时，它不仅要解答“如何把芯片造出来”的技术题，更要回答市场最致命的拷问——在极高的预期之下，究竟靠什么把这几千亿的估值真正赚回来？




另镜 | 作者：杨璇 | 责编:陈秋 | 审核:张小蕾 | 监审:小婷


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