DeepSeek被传出正在进行自研芯片，很多人都懵了：国产芯片和国产AI用时多年才达成正向循环，近日LongCat2.0更是用华为昇腾完成万亿参数模型的训练。DeepSeek却意图明显，要摆脱合作多年的昇腾。
但实际上，这也不是DeepSeek一家的选择，智谱、字节都在进军芯片自研领域；甚至在硅谷，OpenAI、Anthropic也都在试图打破既定生态，下场自研芯片。
不这么做的苦果，雷军曾卑微地体验过一次。
从DeepSeek融资说起
国产AI里，DeepSeek堪称跳出三界不在五行的另类。
因为它正在成为罕见的“三不缺”公司：不缺钱，不缺资源，甚至不缺背书。
拆解DeepSeek，没有什么比一个月前其进行的融资更适合了。
今年6月，DeepSeek进行了初轮外部融资，一波融了500多亿的规模。其中有很多细节值得细品。
一是梁文峰一个人就出了200亿。
梁文峰不缺钱，这已经是公开的秘密了。当初自研模型，只是梁文峰在幻方量化之外的兴趣爱好，甚至堪称是公益行为。如今同样是AI新秀的企业，还纷纷在为商业模式和变现规模发愁，DeepSeek却仍在做AI界的慈善家：V4-Pro的缓存命中输入仅仅为0.025 元/百万 token，对比同行堪称白给。
以至于无数人都在庆幸，如果没有DeepSeek，按照其他头部AI厂商的价格增长，我们离赛博朋克里的世界也许就不远了。
外界对于DeepSeek的评价很有意思：这是一家几乎不看重商业变现只关注AI技术进展的理想型公司。
底气在于其母公司幻方，去年其管理资金规模为700亿左右，单年平均收益率为56.55%，按照1%的固定管理费+20%超额收益的收费规则，幻方进账396亿元。而梁文峰一个人持股85%，抛开各种支出，一个人算下来一年也赚了近百亿。
不缺钱，是梁文峰的底气，也是DeepSeek的底气。
二是融资的目的，梁文峰表示不是缺钱，而是需要一个明确的估值。
这就导致了另一件事，不是你有钱，就能投。比如阿里，曾一度积极接触DeepSeek，但并没有出现在名单里。
梁文峰给出的投资条件很苛刻：投资者需要接受有限表决权份额，梁文峰通过多层有限合伙结构，维持约84%股权和近100%表决权。换句话说，就是资源我要，话语权我也要。
三是融资方里出现了一个特殊的角色：国智投，投了10个亿。
10个亿在总规模里很少，国智投也投了其他几家AI企业，比如月之暗面、银河通用，但国智投和DeepSeek的关系是独一份的：
国智投直接入股DS母公司主体，且具有董事会投票权，免除5年股权锁定期。其他投资者都没获得这几个待遇。
这是梁文峰给国智投的独一份权益，但也是国智投给DeepSeek独一份的治理体系，以及背书。
作为一家本土企业，DeepSeek几乎什么都不缺了——直到两件事的发生。
2026年中发生了什么
拿到国智投背书意味着也背负了义务，其中一项就是从模型端反过来推动芯片产业的发展。
DeepSeek过去就是这么做的，去年一整年，DeepSeek都在和昇腾联合调优，完成了数百卡级测试集群，今年DeepSeek V4延迟发布，也是因为原生重构算子、自建了万卡级昇腾 950PR推理集群，硬是让万亿参数MoE模型的推理在昇腾上跑通了。
当DeepSeek被传出正在自研芯片的同时，英伟达股价应声受挫1.6%。当然了，这一受挫属于情绪面的波动——DeepSeek已经很难买到英伟达的芯片了，本来就买不到的东西，自研影响对其太小了。
真正受到影响的是华为昇腾，只是由于没有上市所以无法确认实际对市场的影响。
这件事让很多人不解：因为昇腾刚刚被动解锁了一项成就：万亿参数模型的训练。
在过去，国产芯片尽管得到了长足发展，但主要集中在推理领域，训练是持续的短板。按照原本的进度，定位是大规模训练的昇腾950DT将在今年三季度发布（现已推迟至四季度）。
但AI赛道的新玩家美团，用LongCat2.0证明，大规模的昇腾910C，也能训出万亿参数的模型。
但就在这个时间节点，DeepSeek却突然被爆出来：我要自研芯片。这句话翻译过来就是：我要去英伟达化，我要去昇腾化——尤其是DeepSeek要做的还是推理模型。
有人直接给DeepSeek戴了一顶帽子：这就是对国产芯片背刺。但现实真的如此吗？
DeepSeek有着不得不这么做的理由，因为年中发生了两件大事。
一件是对面对算力管制升级了。
管制逻辑从看收获地变成了穿透企业总部控制权，而DeepSeek也是我国算力需求出海企业之一。
在用昇腾跑通了推理后，DeepSeek的训练依旧需要英伟达的芯片。这一点业内人士应该都知道，绕过方式是东南亚的分公司或者算力中心。
但现在这一套模式跑不通了，DeepSeek既然能用昇腾完成推理，那么说明大概率尝试过训练，但并没有跑通。
这不是技术不如LongCat2.0，很可能是既定路线带来的历史包袱，LongCat作为新玩家从头搭建有后发优势。
DeepSeek需要重新协同软硬件，自研芯片就成了长线的起点。
另一件是华为重新回到了大模型领域。
华为很早就开始在大模型领域发力了，2021年4月就发布了盘古1.0。当然了后续的事情不算太顺利：
比同行更早面对的算力管制约束导致模型训练更早卡住、盘古团队组织分散导致资源协同不足、路线单一都是垂直行业模型没能和大众端产生强关联。
以至于盘古模型逐渐掉队后，去年因和千问开源模型存在相同代码而崩盘，高层技术人员出走。
而就在今年6月，余承东带着openPangu 2.0亮相，重新杀回大模型赛道，并且说出了那句让很多人瞪大眼睛的“世界都不知道大模型为何物的时候，华为就发布了盘古大模型。”
华为有着不得不回来的理由：其汽车手机智能家居等业务，都需要一个自研的基模作为未来的支撑。
但梁文峰们——也不得不重新考虑一件事：当上游供应商成为竞争对手，还能继续依赖吗？
AI企业对手盘成芯片公司
作为本土优秀创业者，雷军的故事总是讲不完，今天再讲一个。
2016年，三星半导体的一个团队和小米供应链团队见面，在现场PPT演说过程里，据说小米人员态度不好，三星也很强势，双方爆发了激烈的争执，并且拍了桌子。
本来只是一场人员各自站在企业立场的争执，但事情很快就失控了。三星的带队高管给总部写了一封邮件，至今我们不知道邮件的内容，但这封邮件的后果却被写进了小米的发展史：
三星将不再为小米供应AMOLDE屏幕。
这直接导致原本要在15年年底发布的小米5，被迫延期到次年2月。在整个16年里，雷军都过得很卑微：多次主动联系三星高管但未获得回应，专程在三星高管组的饭局里赔罪一口气喝光5瓶红酒；先后数次飞三星总部，还请朋友从中说和。
三星给出的答复却是：两年产能排满，18年恢复小米供货。
当然了，十年之后，雷军找回了场子：三星会长李在镕主动到访小米汽车工厂，寻求屏幕、芯片合作。
但当初的危机已经刻在了小米的基因里。
如今，AI厂商们正在面临着类似的问题：原本深度合作甚至可以说形成依赖的硬件厂商，突然宣布要成为自己的竞争对手。
梁文峰不敢保证自己会不会成为下一个憋屈的雷军，但雷军淌出了一条路：自己扶持上游新企业，甚至干脆下场自研。
而这还不是DeepSeek一家的问题，甚至不是咱这边本土的问题。对面的硅谷也不遑多让。
英伟达虽然没有下场直接说要做大模型和下游竞争，但今年明确加码模型投入，5年260亿美元。虽然保证不做面向C端的闭源产品，但商业变化波澜诡谲，未来的事情谁也说不准。
更糟糕的是，AI企业的对手盘，从同行变成了处在上游的芯片硬件厂商。
投资机构Altimeter Capital 产业追踪后得出结论，半导体层拿走了AI产业里79%的毛利，基础设施层拿走了14%的毛利，留给应用层也就是模型软件只有7%。
对于AI企业来说，上游芯片企业不仅在抢走了自己赚的钱，还要挤压自己的产品市场。
寇可往，我亦可往。这句电视剧里的台词，在如今的AI生态依旧适用：AI企业们正在向上游伸出触角。
当市面上把算力变成一种水电煤资源后，AI硬件却并非像水电煤一样，用完就没有了——它可以持续使用，可以换人使用，可以出租使用。算力，这个时代的新水电煤，并非不可再生资源。
上游掌控着迭代、掌控着出货。但下游有存货，哪怕考虑到芯片理论上四年的使用周期（实际上更长），这四年也足以成为AI企业自研芯片的窗口期了。
更值得玩味的是，当AI企业的对手盘变成上游芯片企业、当DeepSeek、智谱决定摆脱对华为依赖自研芯片的节点，传出了拟允许头部AI公司拿到少量某外部芯片的信息，而这也符合这段时间信息面的吹风。
也许国产AI和国产芯片的生态协同，进入到了一个新的阶段： 相比于让行业里出现一个个“窘迫的雷军”，更需要让行业里出现一条条鲜活的鲇鱼。
