一句话看懂：以算法优化著称的DeepSeek，已被路透社确认正在秘密研发自研AI推理芯片，项目启动约一年，已与芯片设计、代工及存储供应商接洽。这表明，这家公司在寻求通过硬件联调进一步降低对英伟达的依赖，并为大规模商业化做准备。
事件核心：发生了什么
据路透社2026年7月7日报道，DeepSeek正在秘密开发一款自研AI芯片。几位匿名知情人士透露，该项目大约在一年前启动，目前仍处于早期阶段。该芯片的定位是专攻AI推理，而非训练。DeepSeek已与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储器供应商展开初步接洽。在人才招募上，公司近几个月在招聘芯片设计工程师，但全过程未在任何公开招聘平台上发布信息。2026年6月，DeepSeek完成了成立以来首轮外部融资，筹集约510亿元人民币（约74亿美元），官方明确将部分资金用于自研AI芯片、扩建以国产芯片为主的算力中心以及扩充人才团队。
为什么重要
这一举动标志着DeepSeek从一家纯算法模型公司向“算法+硬件”一体化玩家的战略跃迁。在此之前，DeepSeek已成功在英伟达H800和华为昇腾上部署其V4模型，但其创始人梁文锋曾在2024年透露芯片不足是公司的主要挑战。随着AI应用大规模铺开，推理算力成本成为持续消耗的核心，专为推理设计的定制芯片（而非通用GPU）能显著降低功耗和单位成本。DeepSeek也将此视为降低对英伟达单一供应链依赖的关键一步。OpenAI与博通合作的推理芯片Jalapeño、Anthropic自研芯片计划，均印证了行业趋势：顶级模型公司正在“自己造引擎”。
对用户/开发者/创作者的影响
若芯片成功落地，最直接的利好是DeepSeek的API价格可能进一步下降。专有推理芯片的功耗和成本优势，有望转嫁为更低的使用成本，对于高频调用API的开发者、应用创建者以及依赖大模型的创作者而言，这将降低商业应用的算力门槛。此外，DeepSeek此前已为硬件协同设计了UE8M0 FP8数据格式，自研芯片若能与V系列模型深度联调，有望缩短模型响应延迟，提升实时交互体验。对于企业采购方，这意味着国产AI算力生态多了一个技术路线选择，尤其是在需要高性价比推理卡且希望分散供应商风险时。
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值得关注的后续
目前公开信息显示，自研芯片最终能否量产、以及性能是否具有竞争力仍需数年验证。三个具体观察点值得跟进：第一，芯片流片时间表和设计目标参数（如峰值算力、功耗、成本）何时公开；第二，DeepSeek是否会像OpenAI那样与成熟芯片设计公司（如博通）合作量产，还是走完全自研路线；第三，该芯片对DeepSeek API定价策略的影响——一旦推出，是否引发国内其他大模型厂商（如百度、字节跳动）加速自研芯片的跟进竞争。
来源：量子位 · 每日最新
