DeepSeek 即將發布 V4，但這次最值得關注的不是模型參數有多大，而是它跑在什麼晶片上。
根據《The Information》報導，DeepSeek V4 將運行在華為的 Ascend 950PR 晶片上。這是第一個專門為中國本土晶片架構構建的前沿 AI 模型。
先看模型本身
V4 的規格很猛：
| 參數 | 數值 |
|---|---|
| 總參數量 | 約 1 兆（MoE 架構） |
| 推理時激活參數 | 約 370 億 |
| 上下文窗口 | 100 萬 token |
| SWE-bench 得分 | 81% |
用 MoE 架構的邏輯跟 V3 一樣：1 兆參數存在那，每次推理只激活 370 億。實際運行成本更接近 370 億的密集模型，但能力可以摸到兆級參數的邊。訓練完成後的 API 定價是 0.30 美元/百萬 token，比 GPT 系列便宜一個數量級。
多模態也做出來了：V4 支援文字、圖片和影片生成的原生處理。
華為晶片這件事為什麼重要？
DeepSeek 之前的模型，包括 V3 和 R1，都是用 NVIDIA A100/H100 訓練的（或者至少用了 CUDA 生態）。V4 是第一次從頭到尾基於華為 CANN 架構來做。
Ascend 950PR 的硬體規格：
- 算力：FP8 1 PFLOPS / FP4 2 PFLOPS
- 互聯頻寬：2 TB/s
- 製造工藝：中芯國際 N+3 工藝（性能接近 5nm 級別）
- 搭載在華為 Atlas 350 加速卡上
DeepSeek 為了讓 V4 跑通這套晶片，跟華為和寒武紀聯合改寫了大量底層程式碼，目標是完全繞開 NVIDIA 的 CUDA 生態。
TrendForce 的分析認為，如果這次順利，DeepSeek 的開發管線在一到兩年內可以實現對 CUDA 的實質性獨立。
阿里、字節、騰訊都在搶華為晶片
市場的反應很直接：阿里巴巴、字節跳動、騰訊已經向華為下了合計 數十萬張 Ascend 晶片訂單。需求猛增，華為的晶片價格已經漲了約 20%。
華為計劃 2026 年生產約 60 萬張 Ascend 910C，比 2025 年翻倍，總 Ascend 產能達到 160 萬張。
換個角度想：如果 DeepSeek V4 在華為晶片上跑起來效果不錯，國內 AI 廠商就有了一個現實可行的替代路徑——不再完全依賴 NVIDIA。這對整個產業鏈的意義比 V4 本身還大。
但華為晶片到底行不行？
說實話，這還是個懸念。
Ascend 950PR 的理論算力數字看起來不錯，但實際分散式訓練和推理的效率，跟 NVIDIA H100 生態比起來還沒有大規模驗證數據。V4-Lite 目前在 API 節點上有內測，開發者反映推理速度提升了 30%，上下文召回也有明顯改善——但這是在專門優化過的環境裡。
真正的考驗在：V4 正式版上線後，性能表現會不會像宣傳的那樣穩定？
如果跑通了，這是中國 AI 硬體獨立路線的一個真實證明。如果跑不好，只能說明獨立的方向是對的，但時間還不夠。
預計 V4 正式版 4 月中旬發布，等著看結果。
參考來源：CocoLoop、DeepSeek's V4 model will run on Huawei chips, The Information reports（WHBL）；Decoding DeepSeek V4: How Huawei's Ascend 950PR Is Powering China's Push to Break CUDA Dependence（TrendForce）；DeepSeek V4 points to growing use of Huawei chips in AI models（TechWire Asia）；DeepSeek V4 And Tencent's New Hunyuan Model To Launch In April（Dataconomy）