2026 年 4 月 3 日，美国科技媒体 The Information 的一则独家报道震动全球 AI 与芯片行业：DeepSeek 下一代大模型 V4 将完全运行在华为昇腾 950PR 芯片上，并非简单兼容，而是彻底的技术依托，英伟达被排除在早期适配窗口之外。消息一出，阿里、字节、腾讯等国内大厂火速向华为订购数十万颗昇腾 950PR 芯片，直接推动该芯片价格上涨约 20%。这一选择并非偶然的尝试，而是中国 AI 产业用真金白银为国产算力投下的关键一票，也标志着国产 AI 芯片正式迈入第一梯队模型的核心应用阶段。
英伟达：从首选到难用，供应与合作双重受限
过去数年，英伟达 GPU 一直是国内大厂训练、推理 AI 模型的绝对首选，CUDA 软件生态的壁垒更是让其占据了近乎垄断的市场地位。但如今，这条依赖之路正变得愈发狭窄，核心问题集中在供应不稳定与合作主动权缺失两大层面。
英伟达专为中国市场合规设计的 H20 芯片，曾是 2025 年国内 AI 模型研发的主流选择，但其供货量始终受美国政策掣肘，交付周期与数量充满不确定性。即便英伟达在 2026 GTC 大会上宣布，性能更强的 H200 芯片已获得中美双方批准进入中国市场，但具体到位时间、实际供货量仍是未知数，国内 AI 企业难以将核心研发命脉寄托在这种 “不确定” 的供应上。
更关键的是，此次 DeepSeek 将 V4 的早期适配窗口独家给到华为与寒武纪，彻底绕开英伟达，这在以往的行业合作中极为罕见。这意味着国内 AI 企业已从被动等待芯片供应，转向主动选择技术合作伙伴，不再将英伟达视为唯一选项，而英伟达长期以来的市场优势，也因这种主动选择开始出现裂痕。
昇腾 950PR：凭何接住 DeepSeek 的核心信任？
华为昇腾 950PR 作为 2026 年 3 月刚实现量产的推理专用芯片，能成为 DeepSeek V4 的唯一算力底座，绝非偶然，而是硬算力的领先与软件生态的突破形成的双重优势，让国产芯片真正具备了替代英伟达的实力。
硬算力碾压，多项参数领先英伟达 H20
在华为中国合作伙伴大会 2026 上，华为昇腾计算业务负责人明确公布，昇腾 950PR 的单卡算力达到英伟达 H20 的2.87 倍，FP4 精度下算力更是达到 1.56P，成为国内首款支持 FP4 低精度推理的商用产品。除了核心算力，其在显存、访存效率、多模态处理上的优势同样显著：HBM 高带宽内存容量达 112GB，比 H20 多出 16%，支撑多模态生成速度提升 60%；内存访问颗粒度从 512 字节缩减至 128 字节，小算子访存效率直接提升 4 倍；更重要的是，FP4 低精度的支持让 70B 大模型仅需 35GB 显存即可单卡加载，大幅降低推理成本。这些硬核参数的领先，让昇腾 950PR 在 AI 推理场景中具备了实打实的性能优势。
软件生态突破，CANN Next 实现 CUDA 高度兼容
如果说硬算力是基础，软件生态的突破就是昇腾 950PR 能真正落地的核心关键。长期以来，CUDA 作为 AI 行业的 “默认操作系统”，所有代码、工具、开发流程都围绕其构建，这也是英伟达难以被替代的核心壁垒。而华为此次推出的 CANN Next 软件栈，实现了对 CUDA 的高度兼容，彻底打通了国产芯片的生态迁移之路。
CANN Next 并非简单的代码转译层，而是新增了 SIMT 编程模型，支持线程块、线程束、内核启动等 CUDA 原生功能，打造了可近乎无缝替换 CUDA 的开发环境。开发者无需改变原有的 CUDA 编程习惯与逻辑，编写的代码可直接编译为适配昇腾芯片的高性能程序，同时 CANN Next 还针对昇腾芯片的大规模算力调度做了深度优化，实现了软硬件的协同设计。这一突破，让过去围绕英伟达构建的大量技术积累，终于有了向国产芯片迁移的可行路径。
背后的代价：数月攻坚，从地基重写的生态迁移
将千亿参数级别的大模型从 CUDA 生态迁移到昇腾的 CANN 生态，远非 “换个环境运行” 那么简单，这是一场从底层开始的技术重构，也是 DeepSeek V4 从原计划 2026 年 2 月发布延迟至今的核心原因。
AI 模型的开发与部署深度绑定 CUDA，从计算图优化、算子实现，到内存管理、分布式调度，每一个环节都基于 CUDA 的逻辑设计。迁移到昇腾芯片，意味着要从地基开始一行行重写代码，并非简单修改编译参数或更换驱动，而是对整个技术体系的重构。重写后还需经过反复的测试与调优，既要保证模型输出的精度与一致性，又要确保推理速度不打折扣，DeepSeek 与华为、寒武纪的技术团队为此合作攻坚了数个月。
这并非国产芯片与大模型的首次适配尝试。2025 年，DeepSeek 曾尝试用昇腾 910C 训练推理模型 R2，却遭遇了严重的稳定性问题 —— 大规模分布式训练频繁崩溃，即便华为工程师团队驻场支援，也未能彻底解决，最终只能退回英伟达 GPU 完成训练。从昇腾 910C 的适配挫折，到昇腾 950PR 的成功跑通，中间是无数个日夜的调试、优化与技术迭代，而 DeepSeek V4，也成为真正意义上首个在昇腾芯片上跑通的第一梯队大模型。
昇腾芯片的进化之路：从 “能用” 到 “好用” 的数年攻坚
昇腾 950PR 的成功，并非一蹴而就，而是华为昇腾芯片历经数代迭代、持续技术积累的结果。从初代训练芯片到如今的推理专用旗舰，昇腾系列每一代都在填补技术短板，逐步实现从 “能用” 到 “好用” 的跨越：
| 芯片型号 | 定位 | 核心里程碑 |
|---|---|---|
| 昇腾 910 | 初代训练芯片 | 华为 AI 芯片的技术起点，完成基础架构搭建 |
| 昇腾 910B | 第二代训练芯片 | 性能提升，开始被国内大厂用于替代英伟达，实现初步落地 |
| 昇腾 910C | 第三代训练芯片 | 技术积累期，仍存在稳定性问题，处于持续迭代中 |
| 昇腾 950PR | 推理专用芯片 | 2026 年 3 月量产，DeepSeek V4 算力底座，实现商用化突破 |
| 昇腾 950DT | 训练芯片 | 预计 2026 年 Q4 上市，补齐训练环节短板，打造训推一体生态 |
| 昇腾 960 | 下一代旗舰 | 目标对标英伟达 H200，预计 2027 年推出，冲击全球顶级算力 |
数代芯片的迭代，让昇腾从最初需要工程师驻场支持才能勉强运行，到如今能独立支撑万亿参数大模型的推理，不仅实现了硬件性能的持续提升，更完成了软件生态的逐步完善，真正具备了与国际主流 AI 芯片抗衡的实力。
行业关注：昇腾仍需突破的三大技术挑战
尽管昇腾 950PR 已实现重大突破，但在大规模商业化应用与全球市场竞争中，仍有几大核心技术挑战需要攻克，也是当前行业关注的焦点：
长上下文推理的效率优化
昇腾 950PR 作为推理专用芯片，面对 V4 传闻中支持的百万级 token 长上下文场景，能否保证内存带宽的跟进步伐，是关键考验。百万级 token 的推理需要大量的数据搬运与处理，对芯片的访存效率、算力调度提出了极高要求，其实际表现仍需在大规模部署中验证。
训推一体生态的构建
目前昇腾 950PR 仅覆盖推理环节，训练芯片 950DT 仍未上市，预计 2026 年 Q4 才能实现量产。对于 AI 企业而言，训练与推理的算力底座统一，能大幅降低技术迁移与运维成本，只有 950DT 成功落地，昇腾的训推一体生态才算真正完整，才能从根本上替代英伟达的全流程解决方案。
对标 H200 的技术突破
华尔街 Bernstein 研究机构预测，华为真正能对标英伟达 H200 的昇腾 960 芯片，要到 2027 年才能推出。H200 作为英伟达的新一代旗舰 AI 芯片，在训练、推理的全场景都具备顶尖性能，昇腾 960 的研发进度与性能表现，将直接决定国产 AI 芯片在全球高端市场的竞争地位。
行业对昇腾芯片既有关注，更有期待。每一次技术突破都来之不易，而每一次迭代，都在不断缩小国产芯片与国际顶尖水平的差距。
DeepSeek V4：万亿参数的多模态新旗舰？
截至目前，DeepSeek 官方尚未发布 V4 的任何正式技术参数，但其核心配置已通过多家科技媒体爆料浮出水面，展现出新一代大模型的超强实力：
表格
| 核心参数 | 爆料数据 |
|---|---|
| 模型架构 | MoE（混合专家），万亿参数量级 |
| 推理激活参数 | 约 370 亿 |
| 输入模态 | 文本 + 图像（多模态） |
| 上下文窗口 | 百万 token 级别 |
值得注意的是，2026 年 3 月底，DeepSeek 曾出现连续数天的服务异常，且模型能力在宕机前后出现明显变化，这一现象被社区普遍解读为V4 灰度切换的前奏。目前市场预测，DeepSeek V4 在 4 月底前正式发布的概率约为 71%，而这款完全基于国产算力的大模型，其实际表现也成为行业关注的焦点。
这一选择的真正意义：中国 AI 算力实现自主突破
DeepSeek 选择昇腾 950PR，背后是中国 AI 产业的一次关键跨越，其意义远超单一企业的技术选择：
英伟达失去中国推理市场核心份额
数十万颗昇腾 950PR 的订单、20% 的芯片价格上涨、第一梯队大模型的独家适配，这些信号都表明，英伟达正在失去中国 AI 推理市场的核心份额。长期以来，英伟达凭借 CUDA 生态垄断国内 AI 算力市场，而如今，国产芯片已开始在核心应用场景中实现替代，其市场优势正被逐步瓦解。
算力差距被算法效率逐步追平
DeepSeek 向来以极致的算法效率著称：2025 年发布的 R1 模型，曾让英伟达市值单日蒸发约 5890 亿美元；V3 模型的训练成本仅约 560 万美元，仅为同类模型的零头。此次 V4 落地昇腾 950PR，更是用事实证明，国产算力的差距，正被中国企业的算法效率逐步追平，并非只有顶级的硬件，才能打造出顶级的大模型。
中国 AI 完成从 “用别人的芯片” 到 “用自己的芯片” 的跨越
从早期完全依赖英伟达 GPU，到尝试国产芯片适配遇挫，再到如今 DeepSeek V4 全量落地昇腾 950PR，中国 AI 产业用了数年时间，终于完成了从 “用别人的芯片跑模型” 到 “把模型搬到自己的芯片上跑” 的关键一步。这一步，不仅是算力自主的突破，更是中国 AI 产业摆脱技术卡脖子、实现独立发展的重要标志。
DeepSeek 与华为昇腾的合作，并非终点，而是中国国产 AI 算力与大模型技术协同发展的新起点。未来，随着昇腾 950DT 的上市、960 的研发，以及更多 AI 企业的加入，国产算力生态将不断完善，而中国 AI 产业，也将在自主算力的支撑下，迎来更具想象力的发展空间。