DeepSeek与智谱的自研芯片之路

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在2013年，谷歌的工程师们面临了一道算术题。

题目相对简单：如果每位用户每天使用语音搜索3分钟，谷歌需要多大规模的数据中心来支持这一需求？

单靠购买英伟达的显卡来填补这一需求，谷歌可能很快就会被账单所压垮。因此，这家搜索巨头做出了一个在当时看来极具挑战性的决定：自制芯片。后来的结果大家都知道，这款芯片名为TPU，如今成为谷歌对抗「英伟达税」的重要武器。

7月7日晚，路透社援引三位知情人士的消息称，DeepSeek正在开发自有的AI芯片，项目已经启动一年，并与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储厂商进行了接洽。几个小时后，The Information补充报道，智谱也在考虑自研定制芯片，并与本土芯片设计公司进行接触。

在短短24小时内，中国两家顶尖的大模型公司被曝出采取相似的行动：

DeepSeek的芯片研发方向明确，专注于推理，而非训练。

训练是将模型培养出来，费用极高且需要一次性支付；推理则是模型实际应用，用户每提问一次，数据中心就会消耗一笔电费，用户越多，消耗越大，且这个过程是持续的。

可以将训练比作买房，而推理则如同支付房租。AI行业的真正成本黑洞，始终不在首付上，而在于持续的房租支出。

DeepSeek亟需解决的核心问题，简单来说就是：

这家公司的创始人梁文锋，从一开始就将芯片视为生死存亡的关键。他的背景是量化基金，在大模型热潮之前，他因囤积显卡而闻名。在2023年至2024年间，他两次接受采访时提到过一句被广泛引用的话：

我们真正面临的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。

言行一致，DeepSeek的R1模型最初在英伟达H800上进行训练，随后转向华为昇腾；其工程团队在模型中设计了UE8M0 FP8数据格式，业内普遍认为这是针对下一代国产芯片的硬件特性量身定制的。

到2023年6月，DeepSeek的资金也已准备就绪。这家多年拒绝外部投资的公司完成了首轮融资，融资金额约为510亿元人民币，投后估值在520亿至590亿美元之间。对外披露的资金用途清晰明了，主要用于扩建国产算力中心和自研AI芯片。

近几个月来，DeepSeek一直在积极招聘芯片设计工程师，所有职位均未在公开招聘平台上发布。

这家从清华实验室起步的公司，今年在港股上市，成为「大模型第一股」，市值一度超过万亿港元。然而，背后是一份紧张的财务报表，预计2024年亏损29.58亿元，2025年上半年再亏损23.58亿元，短短一年半内烧掉53亿。

今年2月，GLM-5发布后在海外获得广泛关注，其编程能力直逼一线闭源模型。面对涌入的流量，智谱的第一项举措是提价，Coding套餐价格上涨30%以上；第二项是发布「算力合伙人」招募令，公开邀请芯片厂商合作进行优化。

作为一家刚上市的明星公司，智谱公开寻找算力，生意好到需要通过涨价来劝退用户，这在商业历史上并不常见。

因此，The Information的报道并不令人意外。智谱的评估方向是合作定制，自己提供模型架构和需求，而本土芯片设计公司则负责工程实施。

DeepSeek选择自主建厂造芯，而智谱则是拿着图纸寻求车厂改装，两者之间并无高低之分，但账单的区别却显而易见。

在这场芯片自制运动中，路透社的一句原话值得深思：

DeepSeek自制芯片的目的是减少对英伟达和华为的依赖。

前半句几乎是多余的。在出口管制下，英伟达在中国数据中心市场的份额已接近归零，而后半句才是真正的新闻。

过去两年，「国产替代」在算力领域几乎等同于「转向昇腾」。DeepSeek是这一趋势的积极推动者，V4系列已完成昇腾适配，华为确认其处理器参与了部分训练。智谱则走得更远，GLM架构已适配40多款国产芯片，新模型发布当天，海光、摩尔线程、沐曦纷纷宣布完成适配。

对国产替代的深入理解使得一家公司意识到：对于一家公司而言，年推理账单以十亿计的情况下，不能将命脉寄托于任何单一供应商。

拥抱昇腾解决了「有没有」的问题，而自研芯片则解决了「听谁的」的问题。国产替代的叙事进行到第五年，内部开始出现分层。

在太平洋彼岸，模型公司自制芯片已成为常态。

上个月，OpenAI宣布与博通合作开发定制推理芯片，代号为Jalapeño；Anthropic也在评估类似的方案。此外，谷歌、亚马逊、微软等硅谷巨头，几乎每个对推理支出较大的公司，都在规划自研芯片或至少准备一份自研芯片的方案。

对中国的芯片产业链而言，这是一枚双面硬币。

正面，模型公司的定制订单是本土芯片设计公司梦寐以求的收入，智谱的合作定制模式几乎是为它们量身定做的；存储厂商同样受益，推理芯片极度依赖带宽，高带宽内存的需求只会不断攀升。

反面，今天的大客户正在学习如何在未来甩开你的本事。谷歌曾是芯片供应商的优质客户，但后来它却成为了TPU的拥有者。

来源：Odaily星球日报