華為攜手深度求索重塑中國 AI 產業，昇騰晶片挑戰 NVIDIA 主導地位
中國科技巨頭華為與 AI 新創深度求索（DeepSeek）正聯手改寫國內人工智慧產業規則。前者以自主研發的昇騰 910C 晶片突破算力封鎖，後者則透過開源模型 R1 與 V3 提供低成本高效能 AI 服務，形成「硬體+演算法」的國產化技術聯盟。
深度求索雙模型突圍
深度求索近期推出的 R1 推理模型與 V3 大型語言模型（LLM），憑藉開源策略與價格優勢迅速竄紅。兩款模型可執行物流規劃、複雜編碼解題、研究創新輔助等任務，收費僅 OpenAI 的 3.7%（每百萬輸入 token 0.55 美元），效能卻在多項基準測試超越國際競品。
值得關注的是，R1 模型雖使用 NVIDIA H100 晶片訓練，但推理階段全面轉換至華為昇騰 910C 平台。此舉象徵中國 AI 產業正加速「去美化」，據官方測試數據，昇騰 910C 推理效能達 H100 的 60%，儘管仍有差距，卻展現關鍵技術自主的決心。
昇騰晶片背後的算力博弈
華為2023年推出的昇騰 910C 晶片，採用 7 奈米製程與自主架構設計，專為 AI 高密度運算場景優化。深度求索技術團隊證實，該晶片已能支撐 R1 模型即時處理 50 萬 token 的長文本推理任務，在供應鏈管理與科研輔助等領域達到商用級水準。
此合作驗證中國「國產替代」戰略的階段性成果——即便在先進製程受限下，透過演算法優化與軟硬體協同設計，仍能建構可用的 AI 基礎設施。業界人士分析，若昇騰下一代晶片能將效能提升至 H100 的 80%，將實質動搖 NVIDIA 在中國數據中心市場的 90% 市占率。
美中科技戰再添新戰線
美國商務部近期將深度求索列入實體清單，禁止美企使用其 AI 服務，違者將面臨高額罰款。此舉反映華府對中國 AI 技術崛起的焦慮，卻也反向刺激中國企業加速生態閉環建設。
市場觀察指出，華為與深度求索的結盟具多重戰略意義：
- 技術自主：從訓練框架、推理晶片到應用場景全面國產化
- 成本優勢：開源模型降低企業導入門檻，搭配國產硬體節省 40% 總持有成本
- 法規合規：完全在境內完成數據處理，符合《生成式 AI 管理暫行辦法》要求
產業影響與挑戰
儘管現階段昇騰晶片仍落後國際頂尖產品 1-2 個世代，但中國憑藉龐大內需市場與政策支持，正逐步構建「美國技術替代方案」。深度求索已吸引超過 200 家中國企業採用其模型，涵蓋金融、製造與科研領域。
然而，美國的技術封鎖與全球 AI 競賽白熱化，將持續考驗中國產業的創新耐力。能否在 2025 年前實現 14 奈米以下製程突破，並培育出具有國際競爭力的 AI 應用生態，將是這場科技攻防戰的決勝關鍵。
