最近,河套深港科技创新合作区内的联合团队依托昇腾910C国产AI算力集群,完成了1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。华为提供算力支持,训练执行方是高校和研究院。
这次成功展示了国产算力支撑世界级模型的能力,标志着中国AI的成本迭代飞轮开始运转。算力自主、成本下降、调用量上升和模型迭代四个环节开始咬合。
此次测试由深圳河套学院AI训练平台项目团队牵头,包括哈尔滨工业大学(深圳)和深圳市大数据研究院等多方参与。实测数据显示,模型算力利用率超过30%,关键底层计算单元效率提升14%。这两个数字表明昇腾910C的工业级可用性得到验证,排除了厂商自说自话的嫌疑。不过,这次测试仅涉及监督微调,不包括从零起步的基础预训练,实际激活参数远小于1.6万亿。
这项合作在当下落地,是昇腾生态成熟、外部管制倒逼和企业算力自主需求三重因素叠加的结果。过去布局大模型时,企业只能被动接受英伟达的定价规则,如今算力供给拥有多元选择,布局本土算力生态还能摊薄长期运营成本。DeepSeek敢于全面押注国产算力,因为英伟达在中国高端芯片市场的份额持续萎缩,依赖海外算力的风险不断攀升。
黄仁勋在接受CNBC采访时表示,英伟达已经将中国市场让给华为。英伟达CFO科莱特·克雷斯也在财报电话会上确认,本季度及下一季度中国区数据中心计算收入指引均为零,而去年同期这一收入达到46亿美元。这些信号显示,中国市场的投入产出比持续走弱,监管政策收紧、本土竞争加剧和经营风险上升,使得继续深耕的边际收益递减。英伟达选择主动止损,将资源投向全球其他增量赛道。
几乎在同一时间,DeepSeek正推进首轮外部融资,并将资金重点投向国产算力芯片采购。摩根士丹利预测,2026年华为将占据中国AI加速器市场62%的份额。DS完成融资后,需要有可用的昇腾集群为其提供算力,否则下一代模型的发展将受到影响。如果单纯看DS今年放出的V4,其实并不能让市场满意,核心问题是显卡适配度问题。这种不确定性会导致AI战略落后,哪怕是一个月的时间也足以决定AI公司的生死。
伴随AI服务器等领域需求放量,MLCC赛道热度持续。在IPO排队半年时间后,高端MLCC企业广东微容电子科技股份有限公司(以下简称“微容科技”)也将迎来冲击上市的关键节点。
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