以掌控運算成本為目標的推論晶片
據引述三名知情人士的報導，DeepSeek正在開發自有人工智慧推論晶片。推論是指利用訓練完成的模型生成答案。據報導，這項工作已進行約一年，這家中國AI開發商正招募半導體工程師，並與晶片設計公司、晶圓代工廠及記憶體供應商討論生產需求。
眼前的目標是降低對輝達與華為的依賴。DeepSeek曾使用這兩家供應商的處理器建置並運作其系統。這項計畫仍處於早期階段。DeepSeek尚未公開證實此事，也未公布製造合作夥伴、生產時程或晶片規格。
晶片計畫傳出之際，外界也報導了規模大得多的基礎設施擴建。一則消息指出，計畫中的資料中心將配置至少160,000顆華為AI晶片；融資消息則從最初擬募資70億美元，到後續一輪可能接近150億美元。這些報導描述的是不同融資階段，不能視為同一筆已確認的交易。
自有處理器將延續DeepSeek降低AI營運成本的方向。DeepSeek-V3與R1模型讓外界注意到，該公司著重運算效率，也能打造具備實力的系統。硬體設計則帶來不同挑戰：DeepSeek必須將這套效率策略化為可量產、具備軟體支援，並能大規模穩定運作的處理器。
目前這仍是開發計畫，並非要取代現有設備。其重要性在於DeepSeek投入資金與工程資源的方向，而非任何已展現的晶片效能，或供應商立即面臨的業務流失。
DeepSeek為何鎖定推論
這款規劃中的晶片主要用於推論，而非訓練。訓練是透過處理大量資料建立或更新模型。推論則在訓練完成後進行，每當使用者送出問題，模型就會生成回應。
這項區別對財務狀況很重要。訓練可能集中在一段期間進行高強度運算，但熱門服務必須全天候回應請求。持續支出取決於每顆處理器能處理多少工作、耗電量，以及系統能否穩定維持服務。
對許多AI公司而言，運算成本可能占總支出一半以上，但DeepSeek尚未公布自家成本的類似細目。模型需求攀升，使基礎設施成為其最大營運支出之一。若處理器依據實際服務工作負載設計，理論上可能降低每次回答的成本。
目前尚無公開證據證明這款規劃中的晶片能帶來上述節省。要做出有意義的比較，必須納入製造成本、記憶體、電力、軟體開發，以及系統能以可接受速度處理的請求量。處理器較便宜，不代表服務成本一定較低；若需要更多設備，或執行模型的效率較差，成本仍可能增加。
這項計畫也不應被解讀為DeepSeek打算取代所有正在使用的處理器。專為回應請求設計的晶片，仍可能讓公司在訓練新模型，以及處理自家設計不支援的工作時，依賴其他硬體。
華為仍是擴建計畫的核心
DeepSeek一直使用輝達與華為的硬體，報導指出近期採用華為的比重有所增加。2026年稍早推出的V4模型版本以華為昇騰處理器為基礎。另一則報導則稱，V4-Pro與V4-Flash預覽版於4月發布。
傳出計畫興建配置至少160,000顆華為AI晶片的資料中心，顯示採購現有處理器與開發自有硬體正在同步進行。這也符合晶片計畫仍處於早期階段的情況：DeepSeek仍需要設備服務使用者，同時由工程師開發尚未確認量產的設計。
華為的地位意味著，這不只是輝達相關的消息。市場一項估計指出，中國國內AI晶片市場規模約為500億美元，華為市占率約一半。依此計算，華為占有的市場規模約為250億美元。這是整體市場的概略估計，並非DeepSeek採購金額的衡量，也不是自有晶片可能取代營收的預測。
若設計成功，DeepSeek或許能更掌控自身運算能力，並減少向任一供應商採購。但這不代表晶片一定會銷售給其他公司。目前沒有公布商業銷售策略；若處理器是為DeepSeek內部工作負載打造，也可能只作為內部工具。
這項計畫接續了2025年10月報導的中國AI晶片發展熱潮。當時華為、阿里巴巴等國內業者正擴大發展輝達以外的替代方案。DeepSeek據報採取的行動，讓模型開發商也加入這場競爭，其硬體需求將由自身營運的服務形塑。
設計只是挑戰的第一步
據報導，DeepSeek增加了晶片架構、驗證及軟體支援領域的招募。這些職務涵蓋流程中的不同環節：架構師決定處理器如何執行工作；驗證工程師檢查設計是否正常運作；軟體工程師則負責讓模型與應用程式能使用這些硬體。
據報導，該公司也已與晶片設計業者、晶圓代工廠及記憶體供應商洽談。晶圓代工廠依其他公司的設計製造處理器；記憶體供應商提供元件，用來儲存模型資料並快速傳送至處理器，讓系統維持高效率運作。
這些洽談並不代表DeepSeek已取得產能。尚未確認任何晶圓代工廠或製造合作夥伴，也未公布流片日期。流片是指將完成的晶片設計提交製造的階段。
從架構設計到流片，再到大量生產，通常需要一年以上；打造具競爭力的AI處理器更可能耗時數年。即使首批樣品出爐，公司仍須進行測試、處理缺陷並建立可靠的生產流程。晶片要承載大量服務流量，也必須先具備完善的軟體支援。
美國出口限制使這項流程更加複雜。報導指出，中國取得輝達最先進處理器、海外先進晶片製造技術及高頻寬記憶體都受到限制。這類記憶體能以AI處理器所需的高速率傳輸資料。若製造或記憶體供應受限，可能壓低成品效能，或延後部署。
融資消息描述不同階段
融資情況尤其需要審慎解讀。最初的消息稱，DeepSeek正尋求首輪外部融資，目標約為70億美元，估值介於520億至590億美元。當時引入外部投資，被描述為該公司過去不願接受外部資金的一項轉變。
另一則消息則稱，首輪融資已於6月完成，籌得約74億美元，估值超過500億美元。該報導接著指出，DeepSeek正在尋求至少120億美元的新一輪融資，金額可能接近150億美元；此前的原始目標約為75億美元，估值約750億美元。
因此，這些報導對首輪融資的進度與目前討論的融資規模都有不同說法。兩者可能反映先後發生的進展，但DeepSeek尚未公開釐清。提及擬募資70億美元時，不應忽略後續報導所稱交易已完成的說法，並將其描述為仍待進行。
在談及規模較大的後續一輪融資時，報導指出，電池製造商寧德時代與騰訊將投入最大比例的資金。報導也稱，融資完成後，DeepSeek計畫重整架構，並於2027年初首次公開募股。寧德時代拒絕評論，騰訊與DeepSeek則未回應。
若這些計畫屬實，將能為資料中心、處理器及自有晶片所需工程團隊提供更多資金。但這些消息並未說明有多少資金會分配給晶片計畫。目前沒有公布預算、投資人資金分配或已確認的上市時程。
相關消息的發展脈絡
報導將晶片計畫與模型發布及融資規劃並列，但部分日期仍是概略時間。以下依序列出已報導事件與尚未確認的提案：
- 2024年：創辦人梁文鋒在一次訪問中表示，晶片出口管制確實構成挑戰。
- 晶片消息曝光約一年前：DeepSeek據報展開開發工作，並與潛在的設計、製造及記憶體合作夥伴洽談。
- 2026年4月：一則融資消息稱，V4-Pro與V4-Flash預覽版於4月發布。另有報導指出，2026年稍早推出的V4版本以華為昇騰處理器為基礎。
- 6月：後續融資消息稱，DeepSeek完成首輪外部融資，籌得約74億美元，估值超過500億美元。
- 2027年初：據報導，DeepSeek正考慮在進一步融資與重整架構後首次公開募股。
上述時間軸中沒有晶片投產日期。DeepSeek尚未公布原型、流片進度或上市時間。據報有意在2027年初上市，是財務規劃，並非處理器的交付期限。
這項區別也能避免將模型進展誤認為硬體進展。模型在華為處理器上運作，顯示DeepSeek正在該平台上開發；但這並不代表DeepSeek自有晶片已準備就緒。
對輝達與晶片市場的影響
據報導，消息傳出後，輝達股價在盤前交易中下跌約0.5%。這只是幅度不大的市場反應，不能證明訂單或營收已出現可衡量的變化。晶片尚未準備好部署，任何商業影響都還只是未來可能發生的事。
DeepSeek的計畫符合AI開發商轉向自有硬體的整體趨勢。報導也提及，OpenAI正與博通合作開發推論晶片，Anthropic則在探索晶片研發。這些計畫的共同動機，是更掌控模型持續運作的成本，但各自的成熟度與製造資源並不相同。
DeepSeek還面臨額外限制：即使擁有晶片設計，也無法消除製造條件或記憶體取得方面的限制。即使降低對輝達的依賴，公司仍可能仰賴外部廠商提供晶圓代工、記憶體及其他元件。
接下來值得關注的進展，包括確認製造合作夥伴、公布晶片架構細節、推進流片，以及證明晶片在DeepSeek模型上的效能。融資完成與否則有助釐清可用資源。目前這些硬體里程碑都沒有公布日期。
因此，最有根據的結論應比「立即取得競爭突破」更為審慎。據報導，DeepSeek正試圖掌握更多AI服務背後的基礎設施，同時仍仰賴既有供應商。這項努力能否降低成本，取決於完整系統的表現，而不只是處理器設計的所有權。
重點整理
- DeepSeek據報已投入約一年開發推論晶片，但尚未公開證實這項計畫。
- 這項計畫可能降低對輝達與華為的依賴，但尚未公布晶圓代工廠、生產合作夥伴或上市日期。
- 影響先進製造與高頻寬記憶體的出口限制，可能限制計畫的效能或時程。
- 融資消息提到最初擬募資70億美元、據報已完成的74億美元融資，以及可能接近150億美元的後續一輪融資。
- 另一項擴建計畫包括至少160,000顆華為AI晶片，以及據報有意於2027年初上市。
- 目前沒有公開基準測試或生產里程碑，能證明DeepSeek晶片可降低模型服務成本。
