应对美国出口管制，中国DeepSeek自研芯片计划曝光

2026年7月8日，据Ars Technica报道，中国人工智能初创公司DeepSeek正秘密规划一条自主芯片研发道路，以应对美国日益收紧的出口管制措施。公司希望通过这一举措，逐步摆脱对Nvidia和华为等第三方芯片供应商的依赖。

计划尚处早期，目标直指供应链安全

据知情人士透露，DeepSeek的自研芯片计划仍处于概念设计与团队组建阶段。公司已从国内知名半导体企业挖角数名资深工程师，并开始与芯片设计IP供应商进行初步接触。DeepSeek官方尚未对此消息作出正式回应，但内部文件显示，该项目被命名为“北极光”，寓意在技术封锁中寻找光明。

过去两年，DeepSeek在大模型训练中大量使用Nvidia的H100及B200 GPU，同时也采购华为昇腾910B芯片作为替代方案。然而，美国商务部工业与安全局（BIS）2023年升级的对华AI芯片出口管制，以及2025年将华为多家子公司列入实体清单，使得DeepSeek的芯片供应出现不确定性。尤其是Nvidia针对中国市场的特供版H800芯片也被禁止出口，迫使中国企业不得不寻找出路。

“我们并非不想继续使用Nvidia，但现实是供应链随时可能被切断。”一位DeepSeek内部人士在匿名采访中表示，“自研芯片是长期战略，即便初期性能有差距，也必须迈出这一步。”

自研之路：机遇与挑战并存

从技术层面看，DeepSeek自研芯片并非天方夜谭。中国目前拥有海思、寒武纪、壁仞科技等多家AI芯片设计公司，且国产EDA工具和先进封装技术也在快速进步。但DeepSeek作为一家成立仅数年的AI模型公司，芯片设计经验和资金储备相对薄弱。业内人士估算，一款7nm级AI训练芯片的流片费用高达上亿美元，后续仍需持续投入制造与生态建设。

编者按：DeepSeek的自研芯片计划折射出中美科技脱钩的深层影响。当出口管制从“限制购买”升级为“防止替代”时，中国AI企业不得不从“用芯片”转向“造芯片”。然而，芯片制造环节受制于光刻机等设备，国内的SMIC（中芯国际）目前仅能量产14nm芯片，7nm以下仍需依赖技术突破。因此，DeepSeek可能优先考虑采用成熟工艺设计推理芯片，而非直接挑战训练芯片。这一策略既能降低研发风险，也能快速应用于自家模型的推理部署。

行业影响与未来展望

DeepSeek的举动并非孤例。近年来，百度、阿里、字节跳动等互联网巨头已通过投资或自研方式布局AI芯片。然而，与这些巨头相比，初创公司自研芯片的成功率更低。历史上，谷歌的TPU、亚马逊的Inferentia均耗费多年才实现规模化部署。对于DeepSeek而言，短期内仍需依赖现有供应商，但通过自研芯片积累的知识产权和人才储备，将有助于其在未来的博弈中争取更多谈判筹码。

与此同时，美国政府可能进一步扩大管制范围。2026年5月，BIS已提议将AI芯片设计软件纳入出口管制清单。一旦实施，中国公司获取先进芯片设计工具将受到限制。DeepSeek若想在自研芯片上取得突破，必须加速本土EDA生态的构建。

本文编译自Ars Technica