DeepSeek訓練AI模型仍依賴輝達，推論工作成國產晶片切入點？

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DeepSeek 仍依賴輝達進行 AI 模型訓練，推論工作成為國產晶片切入點的關鍵

DeepSeek 計畫在內蒙古部署至少 16 萬顆華為 Ascend 910DT AI 加速器，旨在打造中國規模最大的華為晶片叢集之一，藉此推動國產晶片取代輝達的進程。然而，儘管華為將 910DT 定位為支援高負載訓練的處理器，DeepSeek 目前僅計畫將其用於 AI 模型推論，而非訓練。這反映出中國 AI 產業在核心技術上對輝達的依賴，以及將推論作為國產晶片切入市場的戰略考量。
推論工作對效能與生態系統要求較低，成為國產晶片導入的切入點

相較於需要極高運算能力與成熟軟體生態的 AI 模型訓練，推論工作的效能與生態系統要求相對較低。這使得像華為 Ascend 910DT 這樣的國產晶片，能夠在推論任務上展現一定程度的可用性，成為中國企業導入本土硬體的理想起點。DeepSeek 過去嘗試使用華為晶片進行訓練但未果，轉而將重心放在推論，正是此一策略的體現。
規模化部署意在彌補單一晶片效能差距，但仍面臨產能與技術挑戰

DeepSeek 透過採購 16 萬顆華為晶片，意圖透過建立超大規模叢集來彌補單顆國產處理器與輝達產品之間的效能差距。若此計畫成功，其規模將可與西方科技公司建造的大型資料中心相媲美。然而，華為目前面臨產能限制，高階記憶體短缺可能導致 910DT 今年的產量僅達數十萬顆的低標，完成 DeepSeek 的訂單預計需時一年以上。此外，華為 Ascend 910DT 的效能普遍被認為僅能與輝達上一代 Hopper 架構相比，距離輝達最新的技術仍有差距。
美國出口管制加速中國本土供應鏈發展，但企業仍偏好輝達產品

美國自 2022 年起實施的出口管制，確實迫使中國加速發展國產 AI 晶片，並催生了本土替代供應鏈。北京也持續鼓勵 AI 實驗室轉向國產硬體。然而，從市場實際情況來看，民營企業普遍仍偏好使用輝達的產品，其成熟的生態系統與卓越的效能是主要原因。DeepSeek 此次大規模採購華為晶片，即便其用於推論，也顯示出中國在尋求技術自主上的努力，但要完全擺脫對輝達的依賴，仍有一段長路要走。

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