每經編輯｜段煉    

十五個月前，DeepSeek橫空出世，并以碾壓級的開源模型能力讓全球AI（人工智能）圈為之震動。

那是一個屬于開源世界的“DeepSeek時刻”：一家中國公司用遠低于同行的訓練成本做出了比肩GPT-4o的模型，打破了“只有燒錢才能做AI”的行業敘事。

十五個月后，DeepSeek V4來了。

這一次沒有“史詩級更新”，也沒有“遙遙領先”的狂歡。全球AI圈的反應，與其說是興奮，不如說是平靜。在全球最受歡迎的機器學習社區Hugging Face，絕大多數留言是祝福和喜悅，但也有相關人員吐槽，認為DeepSeek V4沒有原生多模態，也沒有運行在消費級硬件上的小模型。

然而，資本市場給出了截然不同的答案。4月24日，AI產業鏈集體大漲，摩爾線程、壁仞科技、天數智芯、海光信息等均實現上漲。晶圓代工端更猛，中芯國際H股單日漲幅達10.01%，華虹半導體H股單日漲幅更是超過15%。這是產業鏈上下游的共振，從芯片設計到晶圓制造，市場在用真金白銀投票。

DeepSeek V4真正的價值不在模型本身，而在于其背后的供應鏈邏輯；它并非用模型能力讓世界驚艷，而是讓中國的AI用戶真真切切地低成本調用Token（詞元）。

DeepSeek這一次邁出的，是利用國產算力進行推理、激活中國AI產業鏈的重要一步。

按照黃仁勛的“五層蛋糕理論”，整個AI產業鏈分為能源、AI芯片、基礎設施、模型和應用。上一輪“DeepSeek時刻”主要源于模型能力的突破，而這一次卻是中國AI產業鏈的進步。在下游應用走向“龍蝦”類智能體，Token調用數呈指數級增長之際，DeepSeek通過與上游產業鏈的協作，共同推進AI產業鏈“齊步走”。

當下，中國AI行業面臨的核心矛盾不是模型不夠好，而是好模型跑不起來，即算力成為硬約束。有了好模型，怎么規模化部署？怎么讓千行百業真正用上？

DeepSeek V4給出的答案是“用國產算力跑國產模型”。其技術報告中明確指出：“我們驗證了細粒度EP（專家并行）方案在英偉達GPU（圖形處理器）和華為昇騰NPU（嵌入式神經網絡處理器）雙平臺上的表現。”

而EP方案正是一種專門為MoE（混合專家模型）架構設計的分布式推理策略。這意味著，DeepSeek正在嘗試使用國產算力做推理。

不僅如此，DeepSeek在發布中明確表示，受限于高端算力，V4-Pro的服務吞吐十分有限，預計下半年昇騰950超節點批量上市后，V4-Pro的價格會大幅下調。

4月24日，華為也發文稱，昇騰一直同步支持DeepSeek系列模型，本次通過雙方芯模技術緊密協同，實現昇騰超節點全系列產品支持DeepSeek V4系列模型。同時，雙方聯合定義昇騰超節點，進一步大幅提升吞吐、降低延遲，實現低成本，且兼顧萬卡級別Scale out（橫向拓展）集群規模。

在AI芯片領域，英偉達獨領風騷；在模型領域，DeepSeek曾經驚艷全球。而作為連接AI芯片與模型的關鍵，基礎設施現已成為AI產業鏈“兵家必爭之地”。

英偉達正依靠在AI芯片領域的地位，逐漸加強自身在基礎設施領域的能力，甚至要打造AI工廠；DeepSeek也正聯合華為昇騰，加強基礎設施領域的能力，雙方聯合定義昇騰超節點，便是合作的成果。

可以看出，這一次并非模型能力的“單點突破”，而是AI芯片、基礎設施與模型三個領域密切合作所帶來的系統級突破。

事實上，英偉達已經感受到DeepSeek攜手華為昇騰的壓力。黃仁勛近日在接受采訪時表示，即使單個芯片性能有限，如果芯片數量、能源足夠多，總算力依然可以達到非常恐怖的水平。

這正是4月24日資本市場表現反映出的底層邏輯。市場看到的不是又一個“技術突破”的新聞標題，而是一條從芯片設計、芯片制造、超節點到模型乃至應用的完整產業鏈正在成形。

當然，投資者需要清醒認識到，產業鏈的崛起不是一蹴而就的。昇騰950的量產進度、DeepSeek V4的商業化落地速度，每一個環節都還有不確定性。不過，方向已經明確，即中國AI產業正在從“單點突破”走向“體系作戰”。

DeepSeek V4不是終點，它更像是一個路標，告訴所有人：這條路，走得通。

（免責聲明：文章內容和數據僅供參考，不構成投資建議。投資者據此操作，風險自擔。）

每經評論員|朱成祥

編輯|段煉 易啟江

校對|廖丹

封面圖片：視覺中國（圖文無關）

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