2024年4月29日，路透社报道：自DeepSeek V4模型发布后，多家东大大陆网络与云端企业正加速向某厂下单，带动新一波抢购潮。
英伟达H200虽然已经批准对华销售，东大企业也有大量意向订单，但西大立法机关的强烈反对，东大监管的力度依然不减，角力导致卡死，至今没有实际出货。
因此，字节跳动、腾讯与阿里巴巴等大型企业，近期均已主动接触某厂洽谈新一批芯片订单。其它从事云端运算与GPU租赁服务的业者，也纷纷加入抢购行列，市场需求快速升温——As--cend 950系列芯片需求迅速攀升，2026年预计出货75万颗。
随着主要云端平台迅速导入DeepSeek V4模型，例如阿里云与腾讯云同步上线相关服务，大幅扩大AI应用规模，也进一步推高底层芯片需求。DeepSeek甚至推出限时75%价格优惠，刺激开发者使用。业界预计，即使有75万颗，950PR也难以满足市场需求。2026年下半年950PR大规模量产后，才有可能缓解。
950PR芯片，已经明显优于英伟达先前在大陆获准销售的H20晶片，但仍略逊于H200。 而DEEPSEEK V4型号包括两个版本：V4-Pro，参数1.6万亿，V4-Flash有2840亿参数，均支持一百万令牌上下文窗口。
950PR是目前东大唯一支持大模型压缩技术的东大国产芯片，可在降低成本的同时提升运算效率。
兵器迷注：
大模型压缩技术,是指在尽可能保持精度的前提下，通过技术手段压缩模型、加速推理计算，从而降低AI模型的大小和推理延迟。主要的大模型压缩技术，分为量化、剪枝、知识蒸馏、低秩分解四大路径。
量化：即降低权重与激活值精度减少模型体积与计算量。
剪枝：通过去除冗余参数减少计算量。
知识蒸馏：利用教师模型指导学生模型（学生）训练，传递软标签、特征或注意力分布。（Anthropic Claude Mini将模型缩至1/10大小仍保留85%以上性能）
低秩分解：将大矩阵分解为低秩子矩阵，减少参数与计算。
更为重要的是，As--cend 950打造的SuperNode架构，全面支持V4模型运算需求，完成了整体产品线适配；反过来，DeepSeek V4专门针对某厂芯片进行了全线优化。
不仅如此，更为难得的是：2026年4月24日，DeepSeek正式上线V4预览版并宣布开源时，国内三大AI芯片商，同日宣布对该大模型版本给予适配——
寒武纪完成DeepSeek-V4“Day 0”适配
海光DCU完成DeepSeek-V4“Day 0”适配
摩尔线程S5000 + 智源FlagOS：基于原生FP8引擎，Day-0适配DeepSeek-V4
这种国产算力与大模型生态协同进阶，软件-硬件协同优化的双向奔赴，象征东大AI产业正在基础底座上逐步降低对西大半导体依赖。
难怪黄仁勋在Dwarkesh podcast 上说：“如果有一天，DeepSeek 首度在华为芯片上发布，那将是对我们西大而言一个可怕的结果”。
西大对东大的出口管制正产生反效果——加速东大AI产业的内部整合。在近年来的东大AI发展中，已经开始呈现芯片、框架、算子库、通信库、编译器、集群调度和模型算法协同迭代的曙光。
这种“被迫”的深度融合，可能”催生出一个完全去A化的、垂直整合的AI技术栈，形成两个AI生态系统”——黄仁勋最担心的其实是这个。
AI大模型与国产芯片的共同体生态，是东大建立本土独立技术体系的一个缩影——软硬件双向奔赴，新生态静待花开。由此管中窥豹，我们可以看到：东大推动科技自主的战略方向之路，正在逐渐拓展、和延伸...
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