DeepSeek宣布，计划发布的 V4 多模态大模型 将优先与国产芯片厂商合作，首次把预训练到精调的全流程方案从英伟达体系中剥离出来。消息之所以引发关注，不只是因为英伟达长期占据全球 AI 训练芯片市场主导地位，更因为中国 AI 产业正在把“算力独立”从口号推向工程化落地。
卡住行业的不只是 GPU，还有 CUDA 生态
过去几年，中国 AI 公司面对的核心难题并不只是高端芯片受限，更是英伟达 CUDA 软件生态形成的深度绑定。素材提到，截至 2025 年，CUDA 生态已有超过 450 万开发者、覆盖 3000 多个 GPU 加速应用，全球超过 4 万家公司使用。从 TensorFlow 到 PyTorch，主流框架底层都与 CUDA 紧密结合，这让更换硬件不只是采购问题，而是开发工具链、代码库和人才体系的整体迁移。
这种依赖在美国连续三轮出口管制后被放大。2022 年 10 月 7 日，A100 和 H100 对华出口受限；2023 年 10 月 17 日，A800 和 H800 也被纳入限制；到 2024 年 12 月，H20 的出口再次收紧。供应链空间被一层层压缩，国内厂商只能寻找替代路径。
算法先降本，DeepSeek用 MoE 打穿价格战
中国 AI 公司的第一轮突围，并没有从芯片制造正面展开，而是落在算法优化。素材指出，2024 年底到 2025 年，国内公司集体转向混合专家模型（MoE）。DeepSeek V3 就是代表案例：总参数 6710 亿，每次推理只激活 370 亿，占比 5.5%。训练方面，它使用 2048 块 H800 GPU，训��� 58 天，总成本 557.6 万美元；对比之下，素材援引外界对 GPT-4 训练成本的估算约为 7800 万美元。
这种优化直接体现在 API 定价。DeepSeek 的输入价格为每百万 Token 0.028 至 0.28 美元，输出为 0.42 美元；而 GPT-4o 输入价格为 5 美元、输出为 15 美元，Claude Opus 输入为 15 美元、输出为 75 美元。价格差把竞争重心从“谁参数更大”拉回到了“谁能更低成本处理更多 Token”。
素材还提到，2026 年 2 月，在 OpenRouter 平台上，中国 AI 模型的周调用量在 3 周内增长 127%，首次超过美国；而一年前，中国模型在该平台的份额不足 2%，一年后增长了 421%，逼近六成。随着应用场景从聊天转向 Agent，一次任务的 Token 消耗量可达简单聊天的 10 到 100 倍，低价模型因此更具穿透力。
国产芯片开始从推理走向训练
算法降本并不能替代训练��力，真正决定产业韧性的，还是训练侧算力。素材给出的信号很明确：国产芯片已经不再停留在推理场景。2025 年，江苏兴化建成一条 148 米 长的国产算力服务器产线，从签约到投产用时 180 天，核心芯片为龙芯 3C6000 处理器和太初元碁 T100 AI 加速卡。该产线满产时可做到 5 分钟下线一台服务器，总投资 11 亿元，预计年产 10 万台。
训练侧案例也开始出现。2026 年 1 月，智谱 AI 联合华为发布 GLM-Image，素材称这是首个完全依托国产芯片实现全程训练的 SOTA 图像生成模型；2 月，中国电信千亿级“星辰”大模型在上海临港的国产万卡算力池上完成全流程训练。这意味着国产方案正从“可以部署推理”进入“能够承接完整训练任务”的阶段。
升腾生态扩张，规模部署进入关键期
在现有国产算力体系中，华为升腾是最核心的一支。素材显示，截至 2025 年底，升腾生态开发者突破 400 万，合作伙伴超过 3000 家，43 个主流大���型基于升腾完成预训练，200 多个开源模型完成适配。2026 年 3 月 2 日，华为还在 MWC 上面向海外发布新一代算力底座 SuperPoD。
硬件能力也在靠近国际主流水平。素材称，升腾 910B 的 FP16 算力已对标英伟达 A100。差距并未消失，但行业重点已经从“能不能用”转向“如何把生态做厚”。位字节跳动、腾讯、百度对国产算力服务器的导入目标，2026 年普遍较上一年翻倍增长。工信部数据显示，中国智算规模已达 1590 EFLOPS。
电力与Token出海，成为另一层竞争变量
算力竞争最终会落到能源。素材援引国际能源署数据称，2024 年美国数据中心耗电量已达 183 太瓦时，约占全国总用电量的 4%；到 2030 年预计将升至 426 太瓦时，占比可能突破 12%。而中国年发电量为 10.4 兆度，美国为 4.2 兆度，中国约为美国的 2.5 倍；中国西部工业电价约 0.03 美元/千瓦时，美国 AI 公司聚集���约为 0.12 至 0.15 美元/千瓦时。
低成本算力也在推动中国模型对外输出。素材显示，DeepSeek 用户分布中，中国本土占 30.7%，印度占 13.6%，印尼占 6.9%，美国占 4.3%，法国占 3.2%；平台支持 37 种语言，全球已有 2.6 万家企业 开通账户，3200 家机构 部署企业版。素材还称，2025 年有 58% 的新 AI 创业公司将 DeepSeek 纳入技术栈。
财报反映真实进度：营收猛增，亏损也在继续
这场替代并不轻松。2026 年 2 月 27 日，三家本土 AI 芯片公司同日披露业绩快报：寒武纪营收增长 453%，首次实现全年盈利；摩尔线程营收增长 243%，净亏损 10 亿元；沐曦营收增长 121%，净亏损近 8 亿元。一边是市场对英伟达替代方案的强需求，一边是追赶软件生态、编译工具和客户适配带来的持续投入。
从 2018 年中兴事件暴露供应链脆弱性，到 DeepSeek 宣布 V4 减少对英伟达的依赖，中国 AI 产业的变化已经很明显：突围路径不只在芯片，也包括算法、软件栈、算力部署和全球 Token 市场。现阶段谈不上彻底摆脱外部约束，但“只能依赖单一生态”的状态，正在被改写。