DeepSeek拟部署16万颗华为昇腾芯片，打造国内最大国产AI集群

近期，据知情人士消息，国内人工智能企业DeepSeek计划在其位于内蒙古乌兰察布的在建数据中心内，部署至少16万颗华为新一代昇腾950DT加速芯片。若该计划顺利实施，这将成为目前已知规模最大的国产AI芯片集群之一。针对这一消息，DeepSeek与华为双方目前均未作出公开回应。

DeepSeek的开源战略与吉瓦级基建布局

DeepSeek自2023年成立以来，凭借“完全开源”的核心策略在全球开发者群体中迅速崛起。2026年4月，DeepSeek全量开源了V4系列大模型，原生支持百万级上下文，在长文本推理场景下大幅降低了计算量和显存占用。

随着业务爆发式增长，DeepSeek正从早期的研究导向转向加速构建产业生态。为支撑庞大的API调用量与模型迭代，公司正将大量资金投向算力基础设施建设。此次16万颗芯片的部署，正是其应对海量用户请求、保障线上服务稳定性的必然选择。

为承载如此庞大的算力，DeepSeek选址内蒙古乌兰察布建设吉瓦（GW）级数据中心。这一选址充分利用了当地年均气温低（利于自然风冷散热）、风光绿电资源丰富且电力成本低廉的优势，同时也是国家“东数西算”工程的核心枢纽。

吉瓦级数据中心意味着单体设施的电力规模已突破传统超大型数据中心的范畴，其电力消耗预计可满足约75万户家庭的用电需求。这不仅对当地的能源供应和电网调度提出了极高要求，也标志着AI基础设施的竞争重心正从“芯片单卡算力”扩展到“电力获取与冷却能力”。

昇腾950DT的硬件参数与华为算力演进路线

根据知情人士透露，这批芯片的用途已明确为模型推理环节，即运行已训练完成的模型，而非用于模型训练。业内分析指出，模型训练与推理对硬件的需求存在显著差异。训练环节更依赖峰值算力与成熟的软件生态支持；而推理环节则更注重吞吐量、响应延迟以及单位算力成本。将国产芯片集群优先应用于高频使用的推理场景，被视为平衡技术自主与业务连续性的务实选择。

此次采购不仅是硬件的规模化部署，双方的合作也延伸至算力系统设计层面。DeepSeek与华为联合定义了昇腾超节点，重点围绕长文本推理场景降低时延、提升吞吐并控制成本。

从硬件参数来看，昇腾950DT属于华为昇腾950系列，计划于2026年第四季度推出。该芯片规划配备144GB内存，内存访问带宽达到4TB/s，互联带宽提升至2TB/s。依托华为自研的“灵衢”互联技术，基于该芯片打造的Atlas 950超节点最多可支持8192张芯片高速直连，在逻辑上能够像一台计算机一样协同处理任务。

昇腾（Ascend）是华为面向全场景AI计算打造的端边云协同全栈软硬件体系。除了此次采购的昇腾950DT，华为已构建了完整的芯片矩阵：面向边缘推理的昇腾310系列功耗低至8W；面向云端训练与推理的昇腾910系列是当前主力。

根据华为公布的路线图，昇腾芯片将保持“一年一代、算力翻倍”的迭代节奏：2026年推出侧重预填充的950PR和侧重解码的950DT；2027年推出昇腾960（FP8算力达2 PFLOPS）；2028年推出昇腾970（FP8算力达4 PFLOPS），并采用自研HBM，持续逼近国际领先水平。

商业化成本考量与国产算力替代现状

DeepSeek选择大规模部署国产芯片，背后有着清晰的成本账。据行业测算，昇腾950DT的硬件采购成本约为英伟达同级方案的三分之一，而单位Token的推理成本更是降至GPT-4 Turbo的1/70左右。

对于DeepSeek这类以API服务为核心商业模式的大模型公司而言，推理成本直接决定了其市场竞争力。此外，随着国内信创政策的推进，政企市场对国产化率的要求日益明确。提前布局国产算力底座，不仅是技术选择，更是进入政企市场的准入条件。

此次大规模基础设施扩建与DeepSeek的资金动向密切相关。公开资料显示，DeepSeek于2026年6月完成约500亿元人民币融资后，基础设施扩建是资金重点投向领域之一。按市场估算，16万颗芯片的订单总额可能达到约25.6亿美元。

但在交付方面，受高端存储等关键零部件短缺影响，华为昇腾950DT今年的产量预计维持在数十万颗的低段水平，完成这批订单可能需要一年以上的时间。

上游供应链博弈与软件生态突围

在16万颗芯片的宏大订单背后，国产AI算力正面临着产业链上游的隐形博弈。当前，制约国产AI芯片产能扩张的最大短板之一，是HBM（高带宽内存）的国产化进程。作为AI加速器的核心配套部件，HBM长期被海外存储巨头主导。

在外部出口管制不断收紧的背景下，国产芯片的产能上限往往不取决于芯片本身的制造，而受制于高端存储的供应。DeepSeek这笔逼近华为全年潜在产能的巨额订单，实质上是在倒逼国内晶圆代工、先进封装及上游存储产业链加速整合与产能爬坡。这标志着国产AI产业已从早期的“芯片设计单点突破”，进入了“全产业链协同作战”的深水区。

硬件的堆叠只是基础，真正的壁垒在于软件生态。长期以来，英伟达凭借CUDA生态在全球AI市场构筑了极高的护城河。DeepSeek与华为的合作，正在尝试打破这一僵局。双方不仅停留在硬件采购层面，更深入到了底层软件栈的重构。

DeepSeek的算法团队与华为昇腾团队进行了深度的联合调优，依托华为全栈开源的CANN软件栈，针对MoE大模型的分布式调度、专家路由等痛点进行了原生级适配。

更为关键的是，为了支撑16万颗芯片的超大规模互联，华为推出了自研的“灵衢”（UnifiedBus）互联协议。这一协议突破了传统网络架构的瓶颈，实现了超节点内部芯片间的高速、低时延全对等互联，使得物理上分散的数万颗芯片在逻辑上能够像一台统一的计算机一样进行全局资源调度。

这种“硬件架构创新+底层软件开源”的双轮驱动模式，正在逐步抹平国产芯片在开发者体验上的差距，为国内AI企业摆脱单一海外生态依赖提供了切实可行的技术路径。

总体而言，DeepSeek的这一部署计划反映了当前国产算力在AI产业链中的真实替代进度。在推理场景方面，国产AI芯片已进入规模化替代阶段；而在训练场景方面，国产算力正从“能用”迈向“好用”，但仍面临通信效率和CUDA生态壁垒的挑战。

DeepSeek拟大规模部署国产芯片用于推理，标志着国产AI基础设施正从应对出口管制的过渡方案，转向头部模型公司主动的容量规划。