中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）正悄然推进自研AI芯片项目，试图在算力资源持续紧缺的背景下，降低对进口芯片的依赖。据知情人士透露，该项目仍处于早期研发阶段，核心目标是开发适用于AI推理场景的专用芯片，而非用于训练新模型的大规模算力芯片。
AI推理作为大模型应用的关键环节，涉及生成回答、代码编写、搜索结果返回等实时交互场景。知情人士指出，DeepSeek的芯片研发计划已持续约一年时间，目前正与芯片设计企业、晶圆代工厂及存储供应商展开技术合作洽谈。值得注意的是，该公司近期通过非公开渠道加强了芯片设计领域的人才招募，相关岗位招聘信息未在主流招聘平台公开。
此前，DeepSeek凭借高效低成本的大模型技术引发全球关注。其R1推理模型的基础架构主要依赖英伟达H800芯片训练，但受美国2023年底出口管制升级影响，该型号芯片对华供应受阻。此后，华为昇腾系列芯片在其技术栈中的占比显著提升。随着AI应用从模型训练向常态化运行转型，企业算力成本结构正发生深刻变化——持续性的模型推理服务对专用芯片的能效比提出更高要求。
行业分析显示，针对特定模型架构优化的推理芯片，在降低单位计算成本和功耗方面具有理论优势。这种技术路线与通用GPU形成差异化竞争，尤其在高频次、标准化的应用场景中表现突出。不过，自研芯片面临技术门槛高、研发周期长等挑战，需持续投入大量资源。
在芯片自研领域，DeepSeek并非先行者。今年6月，美国OpenAI与博通合作推出Jalapeño推理芯片，宣称针对大语言模型推理场景进行架构优化。meta公司也在推进MTIA芯片路线图，其新一代产品将重点强化生成式AI推理能力。这些动向表明，头部AI企业正通过垂直整合策略构建技术壁垒。
针对自研芯片传闻，DeepSeek尚未作出正式回应。多家媒体试图就此事求证，但均未获得公司方面确认。市场观察人士指出，在半导体供应链不确定性增加的背景下，AI企业布局核心硬件研发已成为行业趋势，但最终能否形成商业化产品仍需时间检验。
