自研芯片，DeepSeek和智谱的算术题 深潮TechFlow 特邀专栏作者 2026-07-08 08:59 本文约2200字，阅读全文需要约4分钟 房租交得越久，越想有一套自己的房子。
AI总结 展开 核心观点： 面对高昂的推理成本和芯片供应依赖，中国头部大模型公司DeepSeek与智谱正转向自研或定制AI推理芯片，以降低对英伟达及华为等单一供应商的依赖，实现算力自主可控。
关键要素： DeepSeek去年启动AI芯片自研项目，专注于推理场景，旨在降低每个用户的推理服务成本，解决“房租”（持续推理费用）高于“首付”（训练费用）的行业成本黑洞。
智谱正评估与本土芯片设计公司合作定制芯片，作为其大模型业务快速增长、商业化压力（半年亏损23.58亿元）及成本优化的应对策略。
自研芯片行动反映模型公司对供应链去中心化的需求，在逐步拥抱华为昇腾等国产芯片后，更深层的目标是解决“听谁的”问题，避免依赖单一供应商。
此举效仿硅谷趋势，OpenAI、谷歌等已通过自研芯片（如TPU、Jalapeño）降低“英伟达税”并掌控算力命脉。
自研芯片面临挑战：研发周期长、投入大（数十亿元）、有失败风险（如Meta计划推倒重来），且仍需赌对模型架构的未来演化方向。
原文作者：小算 2013年，谷歌的工程师们算了一道算术题。
题目很简单，如果每个用户每天使用3分钟语音搜索，谷歌全球的数据中心需要扩大多少？
答案让所有人倒吸一口凉气，翻倍。
靠买英伟达的显卡去填这个窟窿，谷歌会先被账单压垮。于是这家搜索公司做了一个当时看来离经叛道的决定，自己造芯片。后来的故事大家都知道了，那颗芯片叫TPU，如今是谷歌手里对抗「英伟达税」最硬的筹码。
十三年后，这道算术题传到了中国人手里。
7月7日晚间，路透社援引三位知情人士的消息，DeepSeek正在研发自己的AI芯片，项目一年前启动，已经在与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储厂商接洽。几个小时后，The Information补了一条，智谱也在评估自研定制芯片，正与本土芯片设计公司接触。
24小时，两家中国最头部的大模型公司，被曝出同一个动作： 造芯。
1. DeepSeek的芯片，有一个耐人寻味的定语，面向推理，训练不管。
训练是把模型教出来，费用惊人，但一次付清；推理是模型上岗干活，用户每提一个问题，机房里就烧掉一笔电费，用户越多，烧得越多，并且永远不会停。
训练是买房，推理是交房租。AI行业真正的成本黑洞，从来不在首付里，在房租里。
DeepSeek优先要解决的问题，翻译过来只有一句话： 每服务一个用户，要花多少钱。
这家公司的创始人梁文锋，是极少数从第一天就把芯片当成生死问题的人。他做量化基金出身，早在大模型热潮之前，就以囤显卡闻名圈内。2023年到2024年，他两次接受暗涌采访，说过一句后来被反复引用的话： 我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。
嘴上说的，手上也在做。DeepSeek的R1模型在英伟达H800上训练，随后转向华为昇腾；工程团队在模型里设计出UE8M0 FP8数据格式，业内公认，这是照着下一代国产芯片的硬件特性量身定做的。
到今年6月，弹药也备齐了。这家多年拒绝外部投资的公司完成首轮融资，拿到约510亿元人民币，投后估值520亿至590亿美元。对外披露的资金用途写得明明白白，扩建国产算力中心，以及自研AI芯片。
近几个月，DeepSeek一直在招聘芯片设计工程师，所有职位，都没有出现在任何公开招聘平台上。
2. 智谱，是同一道算术题的另一种解法。
这家从清华实验室里走出来的公司，今年在港股敲钟，顶着「大模型第一股」的名号，市值一度突破万亿港元。风光背后是一张紧绷的报表，2024年亏损29.58亿元，2025年上半年再亏23.58亿元，一年半烧掉53亿。
今年2月，GLM-5发布，在海外爆红，编程能力直逼一线闭源模型。泼天的流量涌进来，智谱做的第一件事是涨价，Coding套餐价格上调30%起；第二件事，是发布一份「算力合伙人」招募令，公开邀请芯片厂商合作优化。
一家刚上市的明星公司，公开发帖找算力。生意好到要靠涨价劝退用户，这在商业史上并不多见。
所以The Information的爆料毫不意外。智谱评估的路线是合作定制，自己出模型架构和需求，本土芯片设计公司出工程能力。
DeepSeek ，自己建厂造车；智谱拿着图纸找车厂改装，路线没有高低之分，账单上有区别。
3. 这场造芯运动里，最值得品味的是路透社的一句原话： DeepSeek造芯，是为了减少对英伟达的依赖，以及对华为的依赖。
前半句几乎是废话。出口管制之下，英伟达在中国数据中心市场的份额已接近归零，后半句才是真正的新闻。