DeepSeek V4 在華為晶片上全速運行，美國升級 AI 竊密指控

杭州 AI 實驗室 DeepSeek——其背後是量化對沖基金幻方科技——發布了迄今最強大的模型：一個擁有 1.6 兆參數的混合專家架構，稱為 V4-Pro，完全在華為昇騰 910C 處理器上完成訓練，未使用任何輝達硬體。這款模型在四月下旬預覽版之後正式亮相，標誌著中國 AI 研發繞過美國半導體出口管制找到可信路徑的最重要示範。

時機絕非偶然。華盛頓同步加大施壓，高層官員正式指控 DeepSeek 等中國 AI 實驗室發動政府文件所稱的「工業規模行動」，透過系統性蒸餾及資料投毒攻擊竊取美國模型的智慧財產權。北京外交部則將這些指控斥為「毫無根據」。

模型實力究竟如何

V4-Pro 規模龐大——256 個專家共 1.6 兆總參數，推理時啟動約 370 億參數——在原始參數量上可與 GPT-5.4 及 Gemini 3.1 Pro 相提並論。DeepSeek 的技術報告坦承 V4「略遜於」這些前沿模型，估計發展落差約三至六個月。相較於早期版本與業界頂尖差距達 12 至 18 個月，這已是顯著的追趕。

較小的伴侶模型 V4-Flash 提供 2,840 億參數版本，成本大幅降低，目標是旗艦版不適合的延遲敏感應用場景。

100 萬 token 的情境視窗是另一亮點。在情境長度成為主要競爭維度的當下——Gemini 3.5 Pro 最近擴展至 200 萬 token，Anthropic 的 Mythos 系列也有相近的長視窗——V4 仍與西方頂尖替代方案保持競爭距離。

定價武器

DeepSeek 的顛覆性從來不只在於原始能力，而在於價格。V4-Pro 起步定價為每百萬輸出 token 3.48 美元；OpenAI 同級別收費 30 美元，Anthropic 收費 25 美元。兩者之間是約 8 至 10 倍的成本差距，而兩款模型的實際應用高度重疊。V4-Flash 更以每百萬 token 0.28 美元，甚至比西方最精簡的小模型還便宜。

「隨著華為下半年擴大昇騰 950 生產規模，定價還可能進一步下降，」公司在發布聲明中表示——暗示 DeepSeek 的競爭優勢是結構性的，而非短期促銷策略。

金融市場隨即作出反應。製造華為昇騰晶片的中芯國際（SMIC）股價當日跳漲 10%；中國 AI 同業 MiniMax 和知識地圖的股價則各跌逾 9%，投資人開始重新計算競爭格局。

華為矽晶片的故事

V4 在技術層面更具意義之處，在於晶片架構的突破。在此之前，在輝達 H100/H200/GB200 供應鏈之外訓練大型前沿模型，被普遍認為幾乎是理論上的可能。V4 似乎改變了這一判斷。

包含華為技術的研究團隊展示了以至少 1,000 片昇騰 910C 晶片完成 V4-Pro 完整參數後訓練——這在集群協調規模上本身就是重大工程成就。華為確認其完整昇騰超節點產品線「第零天相容」，包括目前進入有限量產的較新 950 系列處理器。

此一地緣政治意涵深遠：中國現在擁有至少一套本土模型訓練架構，能夠在無需任何輝達產品的情況下，生產處於前沿邊界的成果。而這，在 2022 年 10 月拜登政府實施首輪出口管制時，被普遍認為是遙不可及的。

與此同時，華為預計 2026 年 AI 晶片營收達 120 億美元，因為本土需求正在吸收原本歸輝達的訂單。自最近一輪出口管制收緊以來，美國公司在中國的市場占有率已實際歸零。

智慧財產權爭議

美方官員在模型發布消息的同時，也升級了 AI 智慧財產權竊密指控。具體指控的核心是模型蒸餾——透過 API 存取美國前沿模型，訓練學生模型模仿其輸出——美國政府文件指稱中國實驗室在出口限制關閉此途徑之前，已在「工業規模」上進行此類操作。

DeepSeek 早期的 V2、V3 版本引發了類似指控，尤其是分析人員在 V3 輸出中發現被部分研究者歸因於從 GPT-4 及 Claude 3 系列蒸餾的回應模式之後。DeepSeek 在所有情況下均予否認。

V4 對上述指控提出了部分答案：由於它在華為硬體上從頭訓練，未使用美國模型 API 的 RLHF 回饋，蒸餾攻擊面在同等程度上根本不存在。然而，美國政府是否因此滿意，仍是未知數——尤其是那些超越 API 蒸餾的更廣泛架構和資料竊取指控，尚未獲得解答。

對企業和開發者的影響

對於在美國出口管制體制之外運作的企業及開發者而言，V4 是真正具競爭力的替代方案。長情境視窗、具競爭力的基準性能，加上旗艦版不到 4 美元的定價，為文件分析、程式碼審查、RAG 管線等高吞吐量推理應用創造了引人注目的選擇——在這些場景中，西方前沿模型的成本在規模化時將變得難以承受。

V4 基於華為的原生架構確實帶來某些限制：依賴輝達優化工具鏈（CUDA 核心、TensorRT、大多數主流 MLOps 平台）的部署環境需要調適。DeepSeek 已發布昇騰專用文件及相容層，但開發者工具的成熟度仍不及輝達生態系。

對於在中國境內或受美國科技政策限制較小的市場運作的企業，這些摩擦點可能會隨著生態系發展而迅速消退。問題是，這套替代技術架構要多快才能滲透到全球企業採購決策之中。

地緣政治的轉折點

V4 發布的時間節點，正是美國晶片管制雙向緊繃的當口。川普政府於 2026 年 6 月進一步收緊限制，將禁令擴大至境外中資附屬企業。與此同時，V4 的發布清楚顯示，這些管制並未凍結中國 AI 能力——它們只是將其重新導向了本土硬體。

「我們不再生活在那個可以假設 AI 進步取決於輝達晶片存取的世界，」一位獲悉 V4 架構簡報的業界分析師說。「那個假設正是出口管制策略的基礎。」

V4 究竟代表持久的能力跨越，還是中國實驗室在缺乏持續西方研究輸入下難以維繫的高峰，目前仍存在真正的爭議。但已無爭議的是：華為昇騰平台是前沿規模模型的嚴肅訓練基底。

未來六個月——隨著昇騰 950 量產規模提升、V4 在企業客戶中逐步部署——將決定這一時刻是否代表全球 AI 版圖持久的策略性轉移，還是一次超越底層供應鏈維持能力的示範性突破。