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DeepSeek造芯，又“气到了”黄仁勋_我的网站

A |     黄仁勋担心的事，正在一点点变成现实。

B |          过去两年，黄仁勋一直苦口婆心地劝告漂亮国：“如果中国不能购买（高端芯片），他们就会自己建造。    本报讯 特约记者马东旭报道 近日，兴城市人力资源和社会保障局社会保障服务中心邀请社会各界代表走进社会保障服务中心办事大厅，开展“政务服务体验员”沉浸式感受办事流程活动，听取意见和建议，不断优化营商环境，让企业、群众在办事过程中感受到便利、贴心。”          在今年的一档播客节目里，他还直言管制的逻辑“极其愚蠢”，是典型的“失败者心态”。

C |          虽然费尽口舌，但终究事与愿违。

D |          　　社保惠民工作广泛涉及群众就业、养老等民生事项，兴城市社会保障服务中心邀请兴城市人大代表、政协委员、社区网格员、营商环境监督员、群众代表等化身“政务服务体验员”，深入服务窗口，听讲解、真体验，真正感受窗口服务的大变化。         他只能眼睁睁地看着英伟达在中国的市场份额从2024年的70%降到2025年的55%，而华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥等中国同行迅速崛起。

E | 如今，更是连大模型公司也来“搅局”了。         　　目前，在办事大厅已经有多个事项办理实现了网上申报，不见面审批，尤其是《办事不找关系服务事项指南》，将办事流程等制作成二维码。

F |          梁文锋在杭州接受采访时说过：“我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。         　　想民之所想，急群众之需，解群众之难。”          不差钱的DeepSeek，于是做了个大胆的决定：造芯片。兴城市人力资源和社会保障局社会保障服务中心通过“政务服务体验员”活动，让社会各界代表零距离、全方位感受政策“懂不懂”、流程“通不通”、服务“优不优”、体验“好不好”，用他们的切身感受查找出企业、群众办事难点痛点堵点，及时发现问题、解决问题，不断提升服务质效，进一步优化营商环境，推动政务服务事项从能办到好办、快办转变，不断增强企业和群众的满意度，助推政务服务再优化再提升。

G |          7月7日，路透社援引三位知情人士报道：DeepSeek已秘密启动自研AI芯片项目，时间已近一年。消息一出，英伟达盘前股价应声下跌约1.6%。         一个大模型公司造芯片，真能硬刚英伟达吗？          更何况，国内制程还停在7nm以上，真能造出满足需求的芯片吗？          先说结论：英伟达可能真要被“偷家”了。         英伟达的“算力霸权”，          又崩了一角          雷军的“风口论”，在黄仁勋和英伟达身上体现得淋漓尽致。

H |          AI大潮轰然而至，英伟达一飞冲天，黄仁勋一跃成为顶流，走到哪儿都被人簇拥着。雷军在路边吃个早餐，也被认为是在模仿顶流黄仁勋。         但风向一变，黄仁勋渐渐没法高枕无忧了。         一方面是一纸禁令搅乱了他在中国躺赚的美梦。         在一次内部访谈中，黄仁勋直言不讳地批评：“这是史上最蠢的政策。”这一举措“给了他们50年来最好的全国总动员的契机”。

I |          黄仁勋，的确是被“气到了”。         因为在其“猪队友”的倒逼之下，中国芯片厂商开始了加速创新突围的征程。         摩根士丹利预测，到2026年，华为昇腾将占据中国AI加速芯片市场62%的份额，寒武纪以14%紧随其后，百度昆仑芯与阿里平头哥各占约5%，而曾经的绝对霸主英伟达，市场份额预计将骤降至8%。         英伟达和国产芯片之间此消彼长，后者已经势不可挡。         这也是为什么，寒武纪单季利润只有10亿元，却能在今年6月30日成为科创板首家市值突破万亿的公司，虽然看起来有点疯狂了。

J |          另一方面，让黄仁勋失眠的不只是芯片厂商。         2025年1月，DeepSeek发布R1推理模型，训练成本仅557.6万美元，直接冲击了行业“算力堆叠”的路径依赖，以至于英伟达股价三天蒸发6000亿美元。         2025年8月21日，DeepSeek发布V3.1版本大模型，提出“UE8M0 FP8”全新参数精度标准，明确表示该标准“专为即将发布的下一代国产芯片设计”。

K |          至此，黄仁勋的危机感更加浓烈。他在播客里说过一句话：“如果像DeepSeek这样顶尖的模型优先在华为芯片上运行，对我们来说将是‘可怕的后果’。”          结果又“一语成谶”：DeepSeek在今年4月24日发布V4模型，明确表示下半年支持华为昇腾950。         但DeepSeek还嫌不够保险，又开始招聘芯片设计工程师，同时与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储器供应商展开接洽，为造芯大业做准备。         从最初爆火到决定造芯，DeepSeek在一步步“摆脱”英伟达。         这么做，既有自身发展的需要，也有出于外部形势的担忧。就像梁文锋在2024年一次罕见的媒体采访中曾透露的：芯片不足对公司构成了挑战。         如果大洋彼岸的高端芯片管够，中国芯片厂商和DeepSeek是不是就不会这么激进了？          可惜没有如果，黄仁勋只能继续把气撒在“猪队友”身上了。

L |          “摆脱”英伟达，不是天方夜谭          DeepSeek造芯片，能不能成？          这取决于动力、实力和具体的需求。         DeepSeek造芯片的动力毋庸置疑，除了要更加独立自主之外，还有个重要原因就是：算力太贵了！          2026年，DeepSeek发生了至少18次服务异常，一个可能的原因就是用户太多，但算力没跟上。         不单单是DeepSeek，算力成本是全行业都头疼的大事。         特别是今年拜“龙虾”掀起的热潮所赐，大量AI应用爆发，每天的线上调用都会产生海量的推理成本。不同于训练大模型，虽然投入巨大，但只是阶段性投入，属于资本支出，但推理不一样，每一个用户的每一次提问，都在烧钱，属于运营成本。         业内预测，未来AI推理算力需求将提升到70%甚至更多。换句话说，相比训练，推理将是大模型公司更重、更持续的成本负担。         虽然没有DeepSeek的算力账单，但看看同行的处境，就知道压力有多大。         根据SpaceX的招股书，Anthropic每月要向SpaceX支付12.5亿美元，独家租用孟菲斯Colossus 1数据中心的全部算力。据资料显示，Anthropic还计划在2026年花费约190亿美元用于训练和推理计算。         为了缓解压力，今年7月，英伟达还贴心地推出了一项新业务，人称“算力贷”：AI初创公司不用再付现金买GPU，英伟达接受它们用未来的营收或利润分成来交换当下紧缺的算力。         面对这种吃干抹净的行为，AI公司当然不会坐以待毙。         再加上今天的竞争已经不仅仅是谁的模型第一，还有谁的成本最低，因此造芯就成了AI巨头的必经之路，也是考验它们成色的一大关卡。         弗雷斯特市场咨询的首席分析师Mike Gualtieri甚至表示：“如果你依赖别人的芯片，就永远无法成为真正的AI巨头。”          有造芯的需求，也要有造芯的实力。         DeepSeek的底气，首先是有钱了。

M |          据富豪榜最新数据，梁文锋当前资产净值达360亿美元，超越OpenAI联合创始人等一众顶尖AI创业者，登顶AI圈新首富。         身价飙涨，核心在于DeepSeek今年一改过去拒绝外部投资的姿态，开始拥抱资本，估值节节攀升：先是在5月底完成了首轮外部融资，募资约510亿元，接着据多家媒体本周的报道，DeepSeek如今又启动了第二轮融资，投前估值飙至710亿美元，并计划最快今年提交IPO申请，预计2027年在内地完成上市。         DeepSeek筹钱的目的很明确：扩建以国产芯片为主的算力中心、自研AI芯片、扩充全球顶尖人才团队。         更关键的是，DeepSeek要造的是推理芯片，不需要通用GPU那么极致的技术，14nm平台就能做，这方面国内既有足够的技术实力，也有足够的产能。         情况飞速变化，让黄仁勋不得不警惕。         因为DeepSeek的同道中人，正在变得越来越多。         “总感觉英伟达快倒闭了”          “总是感觉我们快倒闭了”，黄仁勋说过很多次类似的话。         去年7月，他在接受《面对面》专访时，直言至今仍感觉每天都在面临倒闭危机：“当CEO大多时候并不那么有趣。你时刻承受着压力，33年来每一天、每一分钟我都在压力中度过。整整33年里的每一秒，我都感受着公司、客户和市场的重担，这种压力从未离开过我，哪怕一刻都没有。”          去年12月，他做客某档头部播客节目，又说：“你们应该都知道‘倒闭前30天’这句话，我不断用这句话提醒自己33年了。”          如果说这些话以前听着像是变相的凡尔赛，现在听来，则有点像肺腑之言了。         虽然依旧如日中天，但英伟达面临的挑战愈发严峻。         一个是同行奋起直追。         例如“国产GPU四小龙”——摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技——即将在资本市场完成全员集结。         摩尔线程核心团队几乎全员来自英伟达，创始人张建中曾任英伟达全球副总裁；沐曦2022至2024年营收复合增长率高达4074%，其C700芯片预计2027年量产，性能对标英伟达H100。         虽然芯片性能还不及英伟达，但通过“超节点”集群方案，将成百上千颗国产芯片连接起来，形成一个庞大的算力集群，也能用数量优势弥补单点性能的不足。         这也是为什么，黄仁勋曾说过：顶尖的AI模型，不一定要最顶尖的芯片才能训练出来。         另一个大的挑战是大模型公司的“自研芯片浪潮”。         昔日的大客户，转眼之间对自己的依赖大减，甚至可能变成对手。         6月24日，OpenAI公开了与博通联合设计的首款定制推理芯片Jalapeño，计划2026年底部署，推理成本可降低约50%。         Anthropic也被曝考虑自研芯片，6月挖来了OpenAI芯片项目的核心工程师。         中国这边，除了DeepSeek，智谱AI也在评估自研定制AI芯片的可能性。         行业数据显示，英伟达在AI加速器市场的全球份额预计将从86%降至75%左右。         对于这些挑战，英伟达有很多应对措施，例如大客户定向折扣、深度软件捆绑、加速推出推理专用产品线，以及推出NVLink Fusion技术平台，开放其看家本领“高速互联”技术，这些都在悄悄推进。         但做再多防备，恐怕也挡不住同行的崛起和自研浪潮。         AI巨头们砸钱造芯片，不是因为“苦英伟达久矣”。         归根结底，是因为芯片这样的命脉本来就该握在自己手里。

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Published on:08:07:34