DeepSeek V4迟未发布，在等待华为突破NV芯片供应？
DeepSeek 原本预计在农历新年前后发布 V4，但这次完全没让 Nvidia 和 AMD 参与早期优化，反而把提前几周的时间给了华为等中国本土芯片供应商，让他们的 Ascend 等硬件能更早更好
DeepSeek原本计划在农历新年前后发布V4版本，但这次发布流程完全改变了传统做法——他们并未邀请英伟达和AMD参与前期的优化适配工作，而是将提前数周的时间窗口优先留给了华为等本土芯片供应商，让他们的昇腾硬件能够更早更好地适配这一全新模型。
通常AI大模型发布前都有一个不成文的惯例流程：
模型实验室会先将预发布版本的检查点提供给英伟达（有时也包括AMD）。英伟达工程师拿到模型后，会立即基于CUDA、cuDNN、TensorRT等技术栈进行深度适配、算子优化和内核调优。等到模型正式开源或上线时，在H100/H200/Blackwell/A100等硬件上已经能够达到接近理论性能的上限。这样开发者和企业就能直接调用，几乎不需要承担额外的适配成本。这个流程使得英伟达的生态壁垒越来越坚固：即使模型性能再强，如果无法在最优化的硬件上运行，用户的实际体验也会大打折扣。DeepSeek以往也严格遵循这个规则，他们与英伟达的技术团队合作非常紧密，甚至被外界视为最“亲英伟达”的中国开源模型之一。但这次V4发布，DeepSeek直接将英伟达和AMD晾在了一边。据路透社两位知情人士透露：
DeepSeek原本计划在农历新年前后发布V4，但这次完全没让英伟达和AMD参与早期优化，反而把提前几周的时间给了华为等中国本土芯片供应商，让他们的昇腾等硬件能更早更好地适配这个新模型。
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这相当于一次“反向卡位”：与其让美国芯片继续在中国市场保持最优生态地位，不如直接把优化红利先给国产硬件，加速中国AI模型与中国芯片的闭环自给能力。
另外，提前数周的独家窗口期意味着华为的CANN算子库、MindSpore框架、昇腾推理引擎能比别人更早完成深度适配。一旦V4发布时，华为硬件上的吞吐量、延迟、能效指标明显优于英伟达（哪怕只领先10-20%），就会形成很强的示范效应：“用昇腾跑DeepSeek V4性价比更高！”。
如果DeepSeek这次成功了，很可能会有其他国产模型效仿，形成“优先适配国产算力”的新共识。
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