

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。"
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 "。

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。如今,更是连大模型公司也来 " 搅局 " 了。
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。"
不差钱的 DeepSeek,于是做了个大胆的决定:造芯片。
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%。

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。

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。
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。

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 "。
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%。

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。
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 "。

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。

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。

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。

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。

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。

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。"

DeepSeek 的底气,首先是有钱了。
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。

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。"

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。

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。

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 Jalape o,计划 2026 年底部署,推理成本可降低约 50%。

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。

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。