事件内容：据多家媒体 10 月 20 日报道，华为工程师已在 DeepSeek 办公场所常驻相当一段时间，但做的事情已经越过“调软件、修 bug”的层面：他们把大模型训练中的真实需求直接带进华为下一代 AI 芯片的设计决策里，涉及计算任务如何在核间分配、处理器之间用什么方式传输数据、显存带宽怎么留余量这类最底层的取舍。相关设计将体现在明年初推出的芯片上，影响 2027 年及之后的昇腾产品。
更硬的考验在后面。DeepSeek 计划最早今年年底开始使用昇腾 950DT 进行大规模预训练，相关测试仍在推进，时间表可能变化。据知情人士，一次完整的预训练任务可能需要超过一万颗昇腾 950DT 连续运行数周——算力、互联效率、集群稳定性，任何一环掉链子，损失的都是以周计的机时和电费。此前 DeepSeek 已用华为芯片做推理和后训练，最新测试规模已用到逾 1000 颗处理器。
供应侧也在同步倾斜。华为路线图显示昇腾 960DT 计划 2027 年一季度推出，随后是 2028 年的 970 和 2029 年的 980。有知情人士称，华为准备把 960DT 的大部分供应分配给 DeepSeek，用于训练和推理两头；DeepSeek 预计在 2026 年四季度或 2027 年一季度拿到新一批芯片。
软件层面，DeepSeek 开源了编程工具 TileLang 以降低迁移成本，上月已推出支持昇腾 950 的版本，并表示目前用于训练的 TileLang 程序均已有对应的昇腾版本。创始人梁文锋在与投资者的闭门会上，把“用华为及其他国产芯片训练下一代模型”列为必须成功的最高优先事项之一。
回看这条路径，节奏很清楚：4 月 DeepSeek V4 全栈跑在昇腾 950PR 上（推理速度较前代提升 35 倍）；9 月 30 日开源一整套面向昇腾的基础设施组件（编译器、计算库、通信库），并与华为联合推进基于昇腾 950 的 128 卡超节点方案；10 月工程师驻场。从推理适配，到训练工具链开源，再到芯片设计阶段的联合定义。
值得关注的原因：
1. 最关键的变化不是“合作更紧密”，而是顺序反过来了。过去是芯片造好了、模型团队吭哧吭哧往上搬，硬件既定、软件迁就。现在是模型团队告诉芯片厂“我们训练时这里卡住了、数据在这一环传得太慢”，芯片厂把它变成架构决策。这是联合定义产品，不再是供应商与客户的关系。
2. 这一层是通用芯片设计团队靠想象画不出来的。梯度同步的通信量有多大、计算任务在万卡之间怎么切、KV 缓存怎么摆——只有在真跑万亿参数模型的人才知道下一颗芯片的瓶颈该往哪儿捅。这条反馈闭环一旦转起来，迭代速度和精准度跟闭门造车不是一个量级。
3. 预训练是国产算力真正的“主战场入场券”。过去国产芯片的进步大多体现在单卡指标和特定推理场景上。模型公司愿不愿意把最核心的预训练任务压上去，是另一个量级的问题。万卡能稳跑完，才算真正进入主战场；跑不完，暴露的互联、内存、调度问题也会成为下一轮迭代最明确的清单。
4. 但差距要摆明。研究机构 Epoch AI 数据显示，英伟达 B300 的原始算术性能约为昇腾 950 的七倍。华为产能爬坡速度跟不上需求，受 HBM 供应紧张影响，昇腾 950DT 意向报价已上调至 25 万元以上（较两个月前涨约 20%–50%）。“年底启动”在报道里也明确写着测试仍在进行、时间可能变化。
5. “两条腿走路”反而更值得关注。报道同时提到 DeepSeek 仍在寻求更多英伟达芯片。国产替代是必须完成的任务，不等于自愿放弃更成熟的选择。真正的风险在于，两条线同时推进会分散本来就紧张的工程资源。
来源：路透社 / The Information 相关报道、腾讯新闻、搜狐科技、观点网等公开报道整理。
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