自研芯片突围：DeepSeek与智谱的AI算力“房租”困局

谷歌的旧题，中国的新人

2013年，谷歌工程师曾测算：若每位用户每天使用3分钟语音搜索，数据中心规模需翻倍。靠采购英伟达显卡填补算力缺口，账单将压垮公司。于是，谷歌选择自研TPU芯片，如今成为其对抗“英伟达税”的核心筹码。

十三年后，这道算术题传到了中国。2024年7月7日，路透社披露DeepSeek正秘密研发面向推理的AI芯片；数小时后，《The Information》跟进报道，智谱也在评估自研定制芯片方案。24小时内，两家中国顶级大模型公司同步迈出“造芯”步伐。

DeepSeek：推理即“房租”，必须自控

DeepSeek的芯片策略聚焦“推理”——模型上线后持续响应用户请求的过程。训练如买房，一次性投入；推理如交房租，用户越多、电费越烧，永无止境。创始人梁文锋直言：“真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。”

早在2023年，DeepSeek便在英伟达H800上训练R1模型，随后转向华为昇腾。其工程团队还设计出UE8M0 FP8数据格式，被业内视为为下一代国产芯片量身定制。2024年6月，公司完成首轮融资，募资约510亿元人民币，明确用于扩建国产算力中心及自研AI芯片。近几个月，其芯片设计岗位仅通过非公开渠道招聘，保密程度极高。

智谱：上市光环下的算力焦虑

作为“大模型第一股”，智谱在港股上市后市值一度破万亿港元，但财报显示：2024年亏损29.58亿元，2025年上半年再亏23.58亿元，一年半烧掉53亿元。GLM-5模型海外爆红带来流量激增，公司被迫双管齐下：上调Coding套餐价格30%以上，并发布“算力合伙人”招募令，公开寻求芯片厂商合作优化。

不同于DeepSeek的完全自研路径，智谱选择“合作定制”——由自身提供模型架构与需求，本土芯片设计公司负责工程实现。这一模式更轻量，也更依赖外部生态。

不止英伟达，连华为也不能全信

路透社报道中一句关键表述耐人寻味：“DeepSeek造芯，是为了减少对英伟达的依赖，以及对华为的依赖。”前半句已是共识——受美国出口管制影响，英伟达在中国数据中心市场几近归零；后半句却揭示深层逻辑：即便转向国产昇腾，单一供应商风险依然存在。

过去两年，“国产替代”几乎等同于“转投昇腾”。DeepSeek积极适配昇腾V4，华为亦确认参与部分训练；智谱则让GLM架构兼容40余款国产芯片，海光、摩尔线程、沐曦争相宣布适配。然而，当一家公司年推理账单达数十亿元时，命脉不能押注于任何单一厂商——哪怕“自己人”也不行。

全球趋势与中国挑战

模型公司自研芯片已是全球惯例。OpenAI近期公布与博通合作的定制推理芯片Jalapeño，Anthropic、谷歌、亚马逊、微软均早有布局。对中国芯片产业链而言，这是机遇也是警钟：模型公司的定制订单是本土设计公司梦寐以求的收入来源，高带宽内存需求也将激增；但今日的大客户，可能明日就成竞争对手——正如谷歌从芯片买家变为TPU主人。

然而，现实挑战严峻。一颗有竞争力的AI芯片需数年研发、数十亿投入，且成败难料（Meta曾推倒重来自研项目）。更关键的是，当前模型架构仍在快速演进——DeepSeek与智谱已采用稀疏注意力等新机制，今日流片的设计，两年后面世时或已过时。

2013年，谷歌的答案是TPU；2026年，中国模型公司的答卷才刚起笔。但解题逻辑始终未变：房租交得越久，越想拥有一套自己的房子。