DeepSeek 造芯片是真的吗？路透社报道与证据链拆解
2026 年 7 月 7–8 日，多家媒体跟进路透社独家报道，核心信息高度一致：DeepSeek 正在开发自研 AI 芯片，目标场景是推理（inference），而非训练（training）。项目据传约于 2025 年中启动，目前仍处于早期阶段。公司正与芯片设计公司、晶圆代工厂（foundry）、存储器供应商接洽，近几个月加大芯片设计工程师招聘，但未在公开招聘平台发布，采用私下挖人方式。
一个反直觉的事实是：DeepSeek 此前已深度适配华为昇腾——2026 年 4 月 V4 适配昇腾，V4-Flash 部分训练使用昇腾——却仍要自研。更准确的表述是：合作与自研并行，自研尚早，合作已落地。若成功，将降低对 Nvidia 和华为昇腾的双重依赖。
信源级别高：路透社使用「三名知情人士（three people familiar with the matter）」标准措辞，属全球主流财经媒体交叉验证流程。
官方尚未确认：截至 2026-07-09，DeepSeek 未发布新闻稿或社交媒体确认。
间接证据强：2026 年 6 月首轮外部融资约 510 亿元人民币（约 74 亿美元），用途含「自研 AI 芯片」「扩建国产算力中心」；IDC 规划工程师招聘；UE8M0 FP8 数据格式被业内解读为面向国产芯片的软硬件协同设计。
不宜写「梁文锋正式宣布」：应写「据路透社等多家媒体报道，DeepSeek 已启动自研推理芯片项目」，标注「知情人士 / 早期阶段 / 未官方证实」。
结论口径：大概率属实，但处于早期阶段——既有新闻价值，又需保留免责声明。
| 维度 | 评估 |
|---|---|
| 信源级别 | 高（路透社三名知情人士） |
| 公司官方确认 | 无 |
| 间接证据 | 强（74 亿美元融资用途、低调招聘、UE8M0 FP8） |
| 矛盾信息 | 部分分析认为短期更依赖华为合作；实为并行策略 |
2023–2024 梁文锋暗涌采访：出口禁令是最大挑战；算力饥渴 2025-01 DeepSeek R1 发布，基于 Nvidia H800 训练 2025 年中 据传自研芯片项目启动 2026-04 DeepSeek V4 适配华为昇腾 2026-06 首轮外部融资 ~74 亿美元，用途含自研芯片 2026-07-07 路透社：DeepSeek 正开发自研推理芯片（独家） 2026-07 The Information：智谱亦评估自研定制芯片
梁文锋说过什么？与造芯传闻的关系
梁文锋公开采访极少，最有价值的信源是「暗涌 Waves」2023 年 5 月、2024 年 7 月两次深度专访。他从未在公开采访中宣布「DeepSeek 要造芯片」；路透社报道的是公司行为（招聘、接洽供应商），不是创始人宣言。博客中应区分：「创始人长期表态」≠「官方项目公告」。
「我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。」—— 梁文锋，2024 年 7 月暗涌采访
算力效率差距：国内最好水平与国外相比，训练效率约一倍差距，数据效率又约一倍差距，合计需要约 4 倍算力才能达到同样效果。
技术社区缺失：「很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手信息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。」
算力渴求：「对研究员来说，对算力的渴求是永无止境的……我们也会有意识地去部署尽可能多的算力。」
他的表述确立了战略动机：算力约束、出口管制、软硬件协同必要性——为路透社报道的造芯行为提供了逻辑铺垫，但不是官宣。
阿里巴巴平头哥：不是传闻，是八年布局
用户常问「马云也说过类似的话？」——需要厘清：阿里造芯是已执行多年的战略，不是近日传闻。不宜写「马云最近说要造芯片」；准确说法是：马云 2018 年奠定平头哥战略，蔡崇信 2024 年解释出口管制倒逼自研，吴泳铭 2026 年披露量产成果。
2018 年 9 月云栖大会，阿里巴巴将中天微与达摩院芯片团队整合，成立平头哥半导体有限公司。公司名由马云亲自拍板，寓意「无所畏惧」——芯片已是阿里巴巴集团战略级事项。
| 人物 | 角色 | 与芯片相关的公开表述 |
|---|---|---|
| 马云 | 2018 年战略决策者 | 命名平头哥、将芯片定为集团战略 |
| 蔡崇信 | 现任董事长 | 2024 年 podcast：出口限制「明确影响」阿里云；长期相信中国会发展自主先进半导体能力 |
| 吴泳铭 | 现任 CEO | 2026 财年财报：平头哥 AI 芯片累计交付 47 万片+、年化营收百亿级；不排除独立上市 |
真武（Zhenwu）系列产品进展：
| 型号 | 时间 | 要点 |
|---|---|---|
| 含光 800 | 2019 | 早期 AI 推理芯片 |
| 真武 810E | 2026 年 1 月 | 训推一体；96GB HBM2e；性能介于 Nvidia A800 与 H20 之间；已量产 |
| 真武 M890 | 2026 | 144GB 显存，片间互联 800GB/s，性能约为 810E 的 3 倍 |
| 真武 V900 | 计划 2027 Q3 | 216GB 显存，1200GB/s 互联 |
| 真武 J900 | 计划 2028 Q3 | 自研并行计算架构迭代 |
商业化数据（2026 年上半年）：累计出货 56 万片+，年化营收 百亿人民币级，400+ 企业客户使用真武集群。平头哥注册资本增至 10 亿元（2026 年 6 月）；阿里宣布未来三年投入 3800 亿元于云与 AI 基础设施。WSJ 报道：阿里新芯片兼容 Nvidia CUDA 生态，降低工程师迁移成本；制造从早期 TSMC 转向国内代工（业界普遍指向 SMIC 7nm 等成熟方案）。
六步 Runbook：如何甄别造芯传闻并调整技术决策
AI 公司造芯已是 2026 年全球现象，非中国独有。开发者与架构师需要一套可复用的信息甄别框架，避免把「知情人士报道」当成「已量产可采购」。
区分传闻与官宣：DeepSeek 等项目在官方确认前，容量规划应标注「据报道 / 早期阶段」，勿写入采购合同 SLA。
区分训练与推理：多数自研芯片先做推理 ASIC；训练仍依赖 Nvidia CUDA 生态。勿混淆两类负载的硬件预期。
对照全球对标：OpenAI Jalapeño（2026-06-24 流片）、Anthropic 与 Samsung 洽谈、智谱评估自研——定制硅增速 44.6%，远超通用 GPU 的 16.1%（TrendForce 2026）。
用 TCO 框架评估：定制 ASIC 在大规模多年期推理部署中可有 40–65% TCO 优势；hyperscaler 场景每 token 成本可降低 30–40%。
跟踪出口管制与供应链：美国对华高端 AI 芯片出口管制、中国监管鼓励国产算力——安全叙事与成本叙事应并列，勿偏颇。
预留架构弹性：边缘开发、Agent 调试、Xcode 构建仍需要稳定 Apple Silicon 环境；云端推理降价不等于本地开发机可省。定期刷新「最后更新」日期——此类话题 2–4 周可能有新进展。
大厂为何都要造芯片？五大驱动力与全球进度对照
一句话答案：不是为了「造芯片而造芯片」，而是因为 AI 竞争已从「谁有最好的模型」延伸到「谁有最便宜、最可控的算力」。训练好比买房首付（一次性投入），推理好比每月房租（随用户量线性增长）——当 ChatGPT 类产品有数亿日活时，推理支出超过训练。
经济学（第一驱动力）：定制 ASIC 相对通用 GPU 可有 40–65% TCO 优势；Nvidia 数据中心 GPU 毛利率超 70%——自研芯片本质是把永久性「GPU 税」转化为一次性研发投入。Morgan Stanley 曾估算：24,000 颗 Blackwell 集群硬件成本约 8.52 亿美元，同等规模 Google TPU 集群约 0.99 亿美元。
供应链安全：出口管制、配给问题、单一供应商依赖——安全指供应链可预期性，不被单一国家政策卡脖子。
软硬件协同（Co-design）：DeepSeek UE8M0 FP8、OpenAI Jalapeño 围绕真实 serving 模式设计。通用 GPU 为灵活性牺牲效率；定制芯片为已知工作负载牺牲灵活性换取效率。
竞争壁垒与议价能力：即使不全面替代 Nvidia，自研芯片也可在采购谈判中增加筹码，构建「模型 + 云 + 芯片」全栈故事。
能源与可持续发展：推理芯片强调 performance-per-watt；兆瓦级数据中心时代，电力和散热成本与芯片采购同等重要。
| 公司 | 芯片项目 | 阶段 | 场景 | 关键数字/事件 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | 自研推理 ASIC（未命名） | 早期研发 | 推理 | 融资 74 亿美元；低调招聘；未官方确认 |
| 阿里巴巴（平头哥） | 真武 810E / M890 | 量产 | 训推一体 | 出货 56 万片+；年化营收百亿级 |
| 华为 | 昇腾 950 等 | 量产 | 训推 | DeepSeek V4 适配；订单激增 |
| OpenAI | Jalapeño（与 Broadcom） | 流片完成，待部署 | 推理 | 9 个月设计到 tape-out；2026 年底部署 |
| TPU v6/v7 | 大规模商用 | 训推 | Gemini 端到端可用 TPU | |
| Amazon | Trainium3 / Inferentia | 商用 | 训练+推理 | Anthropic 大规模使用 Trainium |
| Microsoft | Maia 100 | 部署中 | 推理 | 服务 Azure / OpenAI 工作负载 |
| Meta | MTIA | 内部部署 | 推理 | 推荐系统为主；曾推倒重来 |
| Anthropic | 与 Samsung 洽谈定制芯片 | 探索阶段 | 未定 | 2026 年 7 月 The Information 报道 |
| 智谱 AI | 评估自研定制芯片 | 早期 | 推理 | 2026 年 7 月 The Information 报道 |
| 维度 | 训练（Training） | 推理（Inference） |
|---|---|---|
| 工作负载 | 动态、实验性强、架构频繁变化 | 静态、模型固定、请求模式可预测 |
| 软件生态 | CUDA 护城河极深 | 可针对固定模型手写 kernel |
| 经济规模 | 集群一次性投入大 | 7×24 持续发生，规模更大 |
| 结论 | 训练仍是 Nvidia 主场；推理是定制 ASIC 的主战场 | |
风险与不确定性：早期项目可能失败（Meta MTIA 曾推倒重来）；模型架构变化可能使 ASIC 设计过时。DeepSeek 造芯在官方确认前，应写「据报道 / 知情人士称」，勿写「已证实」。
74 亿美元融资：DeepSeek 2026 年 6 月首轮外部融资约 510 亿元人民币，用途含自研 AI 芯片与国产算力中心（来源：公开融资披露 / 媒体报道）。
56 万片+ 出货：阿里平头哥真武系列 2026 年上半年累计出货，年化营收百亿人民币级（来源：吴泳铭 2026 财年财报电话会 / 公开报道）。
定制硅增速 44.6% vs GPU 16.1%：云厂商定制 AI 芯片出货量增速首次显著跑赢通用 GPU（来源：TrendForce 2026）。
对多数 AI 开发者而言，自购 Mac 做本地 Agent 调试看似能跟随算力降价趋势，但面临内存瓶颈、7×24 在线不稳定、多项目并发排队等隐性成本。云端推理芯片军备竞赛也不等于边缘开发环境可省——Codex 联调、Xcode 构建与 Gateway 常驻仍需要独占 Apple Silicon。对于更稳定、更适合 iOS CI/CD 与 AI Agent 自动化的生产环境，MESHLAUNCH 的 Mac Mini 云端租赁通常是更优解：独占裸金属、六区节点、按天/周/月弹性下单。
路透社 2026 年 7 月 7 日援引三名知情人士报道，可信度较高，但 DeepSeek 尚未官方证实。项目处于早期阶段，不宜按量产芯片做采购规划。
没有。他 2024 年暗涌采访中表示「最大挑战是高端芯片出口禁令」，并强调算力部署与软硬件协同必要性，但未宣布自研芯片项目。创始人表态≠官方项目公告。
马云 2018 年战略层面创立平头哥；近年蔡崇信强调出口管制影响，吴泳铭披露量产数据。阿里造芯已是成熟业务——真武 810E 已量产，累计出货 56 万片+，非近日传闻。详见租赁价格页了解边缘开发环境方案。
推理工作负载稳定、规模大、7×24 持续发生，适合 ASIC 优化；训练需要 CUDA 生态（cuDNN、NCCL、Nsight）和极致灵活性，Nvidia 仍占主导。DeepSeek 传闻芯片、OpenAI Jalapeño 均聚焦推理场景。
两者兼有，但经济学是第一驱动力：推理成本已成为 AI 商业化的「房租」，定制 ASIC 可降低 30–65% TCO、削减「Nvidia 税」；出口管制与供应链风险加速了已存在的经济动机。建议先查看帮助中心了解本地开发环境选型。