梁文锋和他的DeepSeek，又在憋一个大招。据路透社7月7日报道，有三位知情人士透露，DeepSeek正在自研AI推理芯片，项目大约在一年前启动。这个芯片不用于训练新模型，而是专用于推理——也就是模型生成回答的阶段。这则消息最令人玩味的地方在于：DeepSeek自研芯片的目标，是减少对英伟达和华为芯片的双重依赖。一边是全球AI芯片的霸主，另一边是国产替代的领头羊。但梁文锋最终选择了一条“中间路线”——既不把命运交给美国禁令，也不完全押注于现有的国产替代方案。
01隐秘推进
事实上，这场布局早已有迹可循。早在2023年和2024年，梁文锋在接受采访时就说：“我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令”。他还直言：“对研究员来说，对算力的渴求是永无止境的”，“我们会有意识地去部署尽可能多的算力”。这番话在当时被很多人视为一个AI创业者的“理想主义”。如今看来，这更像是一个战略家的“未雨绸缪”。DeepSeek与华为的合作已经相当深入。今年4月发布的V4模型已适配昇腾芯片，华为甚至确认昇腾参与了V4-Flash的部分训练。但即便如此，梁文锋依然选择踏上了自研这条路。逻辑并不复杂：算法公司造芯，追求的是软硬件的极致协同。全球头部大模型厂商正形成这一共识。OpenAI已与博通合作推出首款定制推理芯片Jalapeño，Anthropic也在评估自研芯片的可能。对于这些公司而言，自研芯片的核心不是完全替代外部方案，而是针对自身模型进行硬件优化，在推理阶段降低成本、提升能效，并增强供应链的掌控能力。这场造芯行动，保持了DeepSeek一贯的低调风格。据知情人士透露，DeepSeek近几个月增加了芯片设计工程师的招聘，但所有招聘都私下进行，未在任何公开招聘平台发布职位信息。这是一场与时间赛跑的攻坚战。设计一款有竞争力的AI芯片通常需要数年时间和巨额资金投入，制造环节还面临先进制程、HBM等关键组件的获取难题。然而，钱的问题，梁文锋刚刚解决。就在上个月，DeepSeek完成了成立以来的首轮外部融资，筹集约510亿元人民币（约74亿美元），投后估值在520亿至590亿美元之间。梁文锋本人更是拿出了200亿人民币（约30亿美元），占融资总额的五分之二。在给投资人的路演中，梁文锋明确表示，资金将用于三个方向：扩建以国产芯片为主的算力中心、自研AI芯片、扩充全球顶尖人才团队。
02战略自主
从更宏大的视角看，DeepSeek造芯是中国AI产业链自主化的一个缩影。美国的出口禁令切断了中国获取英伟达最先进芯片的通道，这让华为昇腾在中国AI芯片市场占据了约一半份额。但华为的产品与英伟达最先进芯片仍有差距，而阿里巴巴、百度等也在开发自研AI芯片，市场竞争日趋激烈。梁文锋的选择是：用算法优化弥补硬件短板，同时用自研芯片打造差异化优势。DeepSeek对算法的极致优化已经震惊过世界——2025年1月，R1模型以低成本高性能的表现引发硅谷震动，甚至导致美国科技股暴跌。V4模型发布后，在美国开发者平台Vercel的AI Gateway上，DeepSeek的token用量份额一个月内从不到1%飙升至17%，成为仅次于Anthropic和Google的第三大模型。现在，梁文锋想要把算法优势和硬件能力结合在一起。他在路演中对投资人说过一段话：编程工具和AI聊天机器人，都只是AI进化中的临时产物，如果重注押在这些短期产品上，会偏离通往AGI的终极目标。造芯，或许才是他认为离AGI更近的那条路。目前，DeepSeek对路透社的置评请求保持沉默。但沉默本身就是一种态度——在梁文锋的棋盘上，这枚落子显然不只是为了应对外部压力，而是为了一个更大的目标：把命运的缰绳，握在自己手中。
