深思 V4：万亿参数多模态巨兽，中国芯筑就的 AI 新范式
DeepSeek V4 的发布，不仅是参数规模的又一次飞跃，更是底层算力自主化战略的一次大胆实践。据 Gemini 报道，DeepSeek V4 模型已于近日发布，达到万亿参数量级，具备文本、图像、视频等多模态生成能力，并拥有惊人的 1M token 上下文窗口 [cite: Gemini]。更值得关注的是，该模型完全基于华为和寒武纪芯片构建，刻意规避了英伟达和 AMD 平台 [cite: Gemini]。这一选择不仅彰显了技术自信，也为全球 AI 产业的未来发展方向投下了一枚重磅石子。
一、万亿参数：大模型能力涌现的新阈值
1.1 规模化效应下的能力边界拓展
万亿参数模型的出现，标志着大型语言模型（LLM）在理解、推理和生成能力上再次迈向新的台阶。DeepSeek V4 采用万亿参数混合专家（MoE）架构，总参数量达万亿，每个前向推理过程的活跃参数约为 320 亿到 370 亿。这种规模化效应，意味着模型能够捕捉更细致的数据模式，处理更复杂的语义关系，从而在面对开放域问题时展现出更强的泛化能力和鲁棒性。此前的研究表明，当模型达到一定规模后，会突然掌握某些之前无法实现的任务，如复杂推理、长链条规划等，即“涌现能力”（Emergent Abilities）。
1.2 训练与推理的工程挑战
构建并有效运行一个万亿参数模型，并非简单的参数堆叠。它对分布式训练框架、内存管理、通信带宽以及并行计算策略提出了极高的要求。训练如此规模的模型，需要部署大规模的计算集群，高效的数据并行、模型并行和张量并行技术是其基石。同时，万亿参数模型的推理过程也同样面临挑战，如何在保证低延迟的同时，有效利用算力资源，是部署此类模型必须解决的关键问题。DeepSeek V4 能够在非主流硬件栈上实现这一目标，本身就体现了其在底层优化方面的深厚实力。
二、多模态融合与超长上下文：通向通用智能的路径
2.1 文本、图像、视频的统一生成范式
DeepSeek V4 的多模态能力，涵盖文本、图像和视频生成，这代表了 AI 领域融合统一模型（Unified Model）的最新进展。与传统 AI 模型往往专注于单一模态不同，DeepSeek V4 采用原生多模态架构，在预训练阶段就将图像、视频和文本生成功能内置于模型之中。这意味着模型能够从更丰富的信息源中学习，并能够执行跨模态的任务，如根据文本描述生成视频、根据图像理解并回答问题等。这种能力的深度融合，是实现更类人交互和更复杂智能应用的关键一步。
2.2 1M 上下文窗口：记忆与连贯性的突破
1M token 的上下文窗口，是 DeepSeek V4 另一个令人瞩目的特性。在处理复杂、长篇幅的任务时，上下文长度是决定模型性能的关键因素。传统的 LLM 往往受限于较短的上下文窗口，导致它们在处理长文档、会议记录或复杂代码库时，容易“遗忘”早期信息，影响对话连贯性和任务执行的准确性。1M token 的上下文窗口意味着模型可以一次性处理大约数百万字的文本信息，这将极大地提升模型在长篇写作、代码理解、法规分析、甚至扮演虚拟助手进行多轮复杂对话时的能力，使其能够维持更长时间的记忆和更强的逻辑一致性。
三、中国芯筑基：自主可控的战略选择与技术实力
3.1 战略考量：底层算力自主化的重要一步
DeepSeek V4 的核心亮点之一，据 Gemini 报道，是其完全基于华为和寒武纪芯片构建，并刻意排除英伟达和 AMD 平台 [cite: Gemini]。这一决策不仅是技术路线的选择，更是中国在全球 AI 芯片竞争加剧背景下，推动底层算力自主可控的关键举措。据 Recode China AI 2026 年 3 月报道，DeepSeek 拒绝向包括英伟达和 AMD 在内的美国芯片制造商提供 V4 模型以进行优化，转而向华为和寒武纪等国内供应商提供早期访问权限，旨在深化与中国本土硬件生态系统的联系。这一举动也体现了 DeepSeek 优化其模型以适应中国本土芯片的努力。
3.2 华为昇腾与寒武纪思元：AI 算力新支柱
DeepSeek V4 选择华为和寒武纪芯片作为底层算力支撑，反映了这两家中国芯片制造商在 AI 硬件领域的显著进步。华为昇腾（Ascend）系列芯片，特别是昇腾 910C，是华为推出的新一代 AI 训练芯片，旨在大型模型训练、推理和多模态 AI 领域与英伟达的 A100 和 H100 竞争。昇腾 910C 继承了达芬奇架构，提供高达 512 TFLOPS (FP16 等效) 的峰值计算能力，并优化了内存吞吐量、AI 张量核心和软件栈集成。华为自研的 HCCS 高速互联接口也旨在与英伟达的 NVLink 竞争，提供高效的多芯片协同训练能力。
寒武纪的思元（Cambricon MLU）系列芯片，作为专为 AI 推理和训练优化的处理器，广泛应用于云端和边缘计算场景。寒武纪通过其 BANGPy 框架和 Neuware SDK，为开发者提供了在 MLU 硬件上构建和部署 AI 模型的工具链。例如，MLU-X1001 加速器通过 MLU-LINK 互联技术，提供高算力密度和高可靠性的计算基础，支持从 4 块到 16 块卡的超算系统构建。这些芯片在功耗、深度学习兼容性以及视觉、语音、自然语言处理等 AI 应用方面均有优化。
3.3 排除国际巨头：重塑全球 AI 芯片格局
DeepSeek V4 刻意排除英伟达和 AMD 的芯片，是全球 AI 领域的一个重要信号 [cite: Gemini]。长期以来，英伟达的 GPU 在 AI 训练市场占据绝对主导地位，其 CUDA 生态系统更是难以撼动。然而，地缘政治因素和供应链安全考虑，促使各国和各大科技公司寻求替代方案。DeepSeek 的这一举动，无疑是对英伟达 GPU 霸主地位的一次直接挑战，也为其他国家和地区发展本土 AI 芯片生态提供了重要的实践案例。
DeepSeek V4 完全基于中国芯的决策，不仅是技术路线的选择，更是全球 AI 供应链去风险化和多元化战略的具体体现，它将加速 AI 芯片市场的竞争与创新，打破现有格局。
这一选择将促使华为、寒武纪等公司进一步优化其硬件性能和软件生态，加速国产 AI 芯片的成熟和普及。同时，它也可能激励其他国家加大对本土 AI 芯片研发的投入，从而形成一个更加多元化、更具韧性的全球 AI 芯片供应格局。
四、行业格局与未来展望：自主创新的深远影响
4.1 对 AI 芯片市场竞争的刺激
DeepSeek V4 在中国芯上的成功实践，将极大刺激全球 AI 芯片市场的竞争。据 Mule AI 2026 年 3 月报道，DeepSeek V4 的发布正值中国年度“两会”召开之前，其中国芯片优化策略将直接挑战 GPT-4V 和 Claude 的视觉能力。英伟达虽然短期内地位难以撼动，但来自中国本土芯片的挑战将促使其加速创新。同时，它也为其他试图进入 AI 芯片市场的参与者提供了信心和参考，表明在既有巨头之外，依然存在巨大的创新空间和市场潜力。长远来看，这将推动整个 AI 芯片行业的技术进步，并可能催生更多针对特定应用场景优化的高性能、高能效芯片。
4.2 大模型生态系统的演进
DeepSeek V4 的发布，也将推动大模型生态系统向更加开放和多元化的方向演进。一个成功运行在非英伟达硬件上的万亿参数模型，将为其他开发者和研究者提供宝贵的经验，降低对单一硬件供应商的依赖。据 Tech in Asia 2026 年 3 月报道，DeepSeek V4 的协同发布将强化中国的非英伟达 AI 栈，将华为等国内芯片与华为的 CANN 等软件结合，构建更具成本效益的 AI 堆栈。这可能促使开源社区和学术界投入更多资源来优化非英伟达硬件上的模型训练和推理，从而形成更健康、更具创新活力的 AI 生态。同时，这种自主创新模式也可能催生更多与本土硬件深度融合的定制化模型和解决方案。
4.3 面临的挑战与国际合作
尽管 DeepSeek V4 的自主创新路线取得了显著进展，但其发展仍面临诸多挑战。首先是性能与生态的持续优化，与经过多年发展、拥有庞大开发者社区和丰富工具链的英伟达 CUDA 生态相比，华为昇思和寒武纪的生态仍需时间完善。据 Recode China AI 2026 年 3 月报道，DeepSeek 此前在尝试使用华为昇腾 AI 芯片训练 R2 模型时，曾因稳定性问题、芯片间互联速度慢以及华为芯片的软件工具不成熟而遭遇失败，最终不得不转向英伟达硬件进行训练，并将华为芯片主要用于推理任务。这一历史经验表明，尽管DeepSeek V4已成功在国产芯片上优化，但持续的性能提升和生态建设仍是关键。其次是全球合作与标准制定，在 AI 领域，开放合作和互操作性至关重要。如何在追求自主可控的同时，保持与国际 AI 社区的交流与合作，是 DeepSeek V4 和整个中国 AI 产业需要持续思考的问题。
DeepSeek V4 的出现，无疑是全球 AI 发展史上一个值得铭记的里程碑。它不仅展示了在万亿参数、多模态和超长上下文方面的前沿探索，更以其独特的“中国芯”战略，为自主可控的 AI 发展模式提供了成功的范例。这一创新实践将加速全球 AI 芯片和模型生态的重塑，开启 AI 发展的新篇章。