DeepSeek與華為聯手挑戰英偉達AI算力霸權：參與下一代芯片設計，年底衝刺國產芯片預訓練

動察 Beating AI 快訊，去年，DeepSeek 嘗試用華為昇騰晶片訓練 R2，最後沒能成功。《金融時報》當時披露，晶片穩定性、跨卡通信和軟體支援都存在問題。即便華為派工程師駐場協助，DeepSeek 最終還是轉回英偉達晶片完成訓練。

一年多後，雙方的合作進一步深入硬體設計。《The Information》現在披露，華為工程師長期駐紮 DeepSeek 辦公室，將模型訓練中的實際需求直接納入下一代昇騰晶片的設計，包括如何安排計算任務，以及如何在晶片之間傳輸數據。

DeepSeek 今年 9 月底剛開源了昇騰版 TileLang，以及矩陣計算、MoE 專家通信等底層工具，減少了模型遷移到國產晶片所需的開發工作。但軟體能跑起來，距離完整預訓練還有很長一段路。上萬顆晶片需要連續協同數週，任何一顆發生故障，或者數據傳輸出現延遲，都可能拖慢整個集群。如今雙方開始從晶片設計階段處理這些問題。

華為計劃將 2027 年第一季度就緒的昇騰 960DT 的大部分供應優先交給 DeepSeek，而不是分散給其他模型公司。DeepSeek 則準備最快今年年底先用 950DT 開始預訓練。目前相關測試已使用超過 1000 顆晶片，完整預訓練可能需要上萬顆，部分集群管理軟體仍未完成。與此同時，DeepSeek 仍在尋求更多英偉達晶片。