消息称 Deepseek 入局AI芯片自研 降低对英伟达等公司依赖
DeepSeek被曝自研AI芯片，瞄准推理环节以降低对英伟达依赖，项目启动约一年，处于早期阶段，通过非公开渠道招募芯片工程师。同时推进70亿美元融资，估值520亿至590亿美元，战略节奏加速。
这两天，一条关于DeepSeek的消息在圈子里炸开了锅——他们正在自研AI芯片。这事儿要是真落地，意味着什么？意味着国内大模型厂商在“去英伟达化”的路上，又往前迈了一大步。
其实这并不算意外。随着生成式AI进入深水区，产业的需求已经从“怎么把模型训出来”转向了“怎么让模型跑得更快、更便宜”。推理，正在成为AI芯片市场里增长最迅猛的板块。而根据多位知情人士的消息，DeepSeek的自研芯片，瞄准的正是推理这一环，不是跟英伟达抢训练卡的市场。这个定位很关键，说明他们想的是如何让模型在实际应用中落地，而不是一口气追100%的性能差距。
具体项目的启动时间，大约是在一年前。目前还处于早期阶段，离量产落地还有距离，但这个信号已经足够让人关注。更值得注意的是，他们近几个月一直在低调招人，招的是芯片设计工程师。这里有个细节——这些岗位并没有在公开的招聘网站上线，而是通过非公开渠道进行。看来，DeepSeek在这件事上一直保持高度的信息管控。
与此同时，DeepSeek正在推进它的第一轮外部融资。计划募资70亿美元，估值区间在520亿到590亿美元之间。这个数字放在当前环境下，无论横向对比还是纵向看，都是一个非常有分量的体量。在融资和芯片两条线上同时发力，说明他们的战略节奏正在加速。
回溯一下DeepSeek的供应链布局会发现，他们很早就开始“两条腿走路”——同时使用英伟达和国内的芯片方案。比如，推理模型R1背后那个底层的基座模型，就是在英伟达专为中国市场设计的H800芯片上完成的训练。这个背景也为如今自研芯片的决策打下了伏笔。
从整个产业趋势来看，自研芯片正在成为头部大模型厂商的标准配置。这背后的逻辑其实很清楚——不是要完全替代英伟达，而是针对自身模型做硬件层面的深度优化，在推理阶段把成本降下来、能效提上去，同时也为自己保留一手供应链上的主动权。对于像DeepSeek这样体量的公司来说，这不是一个选择题，而是一道早晚要回答的必答题。
截至发稿，DeepSeek官方还没有就自研芯片的传闻作出正式回应。按惯例，这种级别的战略动作，没有实质性的进展之前大概率不会公开表态。但只要项目在跑，消息就是遮不住的。行业里，大家都在等下一步。
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