DeepSeek 正式启动自研 AI 芯片项目，旨在降低对英伟达等外部供应商的依赖。据路透社报道，这家以算法优化著称的中国 AI 公司，目前已秘密推进该计划约一年时间。
该项目目前处于早期阶段，定位聚焦于推理场景而非训练。消息显示，DeepSeek 已与多家芯片设计公司、晶圆代工厂及存储器供应商建立接洽。
从算法优化到硬件布局
DeepSeek 过往的核心标签是极致的算法优化。从 2025 年初引爆全球的 R1 推理模型，到后续适配华为昇腾的 V4 系列，其技术路径始终围绕“以更少算力实现更多产出”。如今，公司战略延伸至硬件领域。
知情人士透露，DeepSeek 近数月已低调招募芯片设计工程师，相关职位未在公开平台发布，显示出极高的保密级别。
模型厂商自研芯片已成为全球趋势。OpenAI 近期宣布与博通合作开发首款定制推理芯片 Jalapeño，Anthropic 亦被报道正筹划自研方案。
DeepSeek 创始人梁文锋曾在 2024 年指出，芯片供应不足是公司面临的主要挑战之一。尽管 R1 模型基于英伟达 H800 训练，且 V4 系列已成功适配华为昇腾，但单一依赖或双供应商策略仍显不足，自研成为必然选择。
专为推理场景定制
随着 AI 应用规模化落地，行业算力需求重心正从训练向推理快速转移。相较于一次性投入的训练环节，推理属于持续性消耗。专用推理芯片相比通用 GPU，能显著降低功耗与单位成本，这对 DeepSeek 的商业化进程至关重要。
事实上，DeepSeek 在模型设计层面已为软硬协同埋下伏笔。其 DeepSeek-V3.1 引入的 UE8M0 FP8 数据格式，被视为针对下一代国产芯片特性进行的预先优化，体现了算法团队“写模型即想芯片”的前瞻布局。
然而挑战依然严峻。研发一款具备竞争力的 AI 芯片通常需耗时数年并投入巨额资金，项目最终成效尚存不确定性。
510 亿融资到位，算力基建同步扩张
雄厚的资金支持是自研计划的基石。2026 年 6 月，DeepSeek 完成成立以来首轮外部融资，金额约 510 亿元人民币（约 74 亿美元），投后估值介于 520 亿至 590 亿美元之间。此次打破多年拒绝外部投资的惯例，标志着公司战略的重大转向。
融资款项将主要用于三大方向：扩建以国产芯片为主的算力中心、推进自研 AI 芯片研发、以及扩充全球顶尖人才团队。
基础设施布局也在加速。DeepSeek 已发布 IDC 设计规划工程师招聘，明确提及内蒙古乌兰察布等地，计划参与从兆瓦级到吉瓦级数据中心的规划建设。
截至目前，DeepSeek 方面未对媒体置评，相关知情人士均要求匿名。但可以确定的是，这家曾改变全球 AI 竞争节奏的公司，正着手重塑其底层的硬件根基。