4月3日，《The Information》报称，DeepSeek即将推出的V4模型，且该模型预计将运行在华为最新人工智能芯片上。
报道还提到，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等中国科技巨头，已经提前大批采购华为新一代芯片，总量达到数十万颗。
随着算法性能持续提升，AI产业对芯片的要求也越来越高。
原因在于，大模型参数规模、训练强度和推理并发都在快速上升，企业既要更高的算力密度，也要更大的显存带宽、更稳定的集群互联和更低的单位成本。
模型越强，芯片就越不只是“能不能跑”，而是“能否稳定、大规模、低成本地跑”。AI厂商被迫使用更先进的芯片。
2月25日，外媒报道，DeepSeek在V4发布前没有向英伟达和AMD提供预发布版本做适配，而是提前向包括华为在内的国内供应商开放测试。
3月2日，华为在MWC Barcelona 2026上展示Atlas 950 SuperPoD，称其可从单柜64颗NPU扩展至8192颗，明显在为更大规模训练和推理场景铺路。
按产品形态看，它更接近英伟达面向数据中心和AI工厂的DGX SuperPOD、GB200 NVL72这一产品线。它不是芯片单卡，而是集群算力底座。
华为官方也明确将其定位为面向大规模训练和高并发推理。
DeepSeek此前开源的版本里，已经给出了面向NPU环境的镜像和部署路径。
NPU是神经网络处理器的通称，华为昇腾芯片本身就属于NPU。但“支持NPU环境”并不等于自动适配所有国产芯片，真正落到华为环境，还要看是否完成对华为昇腾硬件以及CANN、torch_npu等软件栈的对接。
反观大厂这边，阿里、腾讯、字节等大厂提前下单，买的显然也不只是芯片，更是在押注一条产业组合：国产模型、国产云、国产芯片、国产软件栈。
如果这条链路跑顺，华为拿到的将不只是出货量，还有国内AI生态话语权。
真正的悬念在最后。如果DeepSeek V4再次创造类似“DeepSeek时刻”的行业震动，那么它冲击的将不只是某款英伟达产品的销量，而是市场对于“英伟达不可替代”的长期判断。
一旦中国头部模型可以在国产芯片上完成高质量训练、推理和商业部署，英伟达在中国芯片市场的定价权就会被重估。（作者/苗正）
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