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2026年4月，DeepSeek几乎同时公布了两条大新闻：一是公司启动首次外部融资，目标估值从100亿美元迅速抬升至200亿到300亿美元，腾讯、阿里正洽谈入局；二是其新一代旗舰模型V4发布，全面适配华为昇腾950PR芯片，从英伟达的CUDA生态转向华为的CANN框架。 这不是一次常规的模型迭代。新模型将总参数推至1.6万亿，首次将百万token上下文打成标配，并实现了百万上下文下每token的算力消耗仅为V3.2的27%，KV缓存占用只有10%。 V4适配的华为昇腾950PR推理芯片于2026年3月量产，单卡算力较英伟达对华特供版H20提升2.87倍。到目前为止，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等国内科技巨头已向华为下单数十万颗昇腾芯片。 从成本角度看，这是一次理性的商业选择。昇腾950PR的采购价格约为英伟达H200的三分之一到四分之一，绝对算力则是H200的一半，这意味着性价比。 虽然和英伟达的前沿芯片相比，国产芯片有显著的算力差距。不过在低精度推理场景下，华为昇腾950PR的SIMD/SIMT新同构设计、低精度数据格式支持和自研HBM，能展现出超越通用GPU的效率。不仅更便宜，而且更高效。 现在也正好是大模型正从“训练为王”逐渐转向“推理决胜”的时代。2026年3月的GTC大会上，黄仁勋宣布推理的拐点已经到来，需求还在不断增长。他指出过去两年AI计算需求激增了1万倍，行业重心正在从一次性、高成本的模型训练，转向持续性的推理服务。 事实上，黄仁勋本人也曾公开表达对中国芯片的忧虑。4月15日，他在彭博社播客访谈中罕见发飙，当众反驳“芯片是浓缩铀，不该出口给中国”的说法。他警告，过度限制无法阻止中国进步，反而会逼中国建立完整的自主生态。 跳出英伟达架构是一条高风险、高收益的新路。风险在于，CANN不是一个非常成熟的架构，第三方库支持、调试工具链仍不及CUDA，对于个人开发者和小团队而言迁移门槛依然存在。 但如果V4在华为芯片上跑出有竞争力的性能，它将是全球第一个不依赖英伟达的前沿AI模型，这意味着中国AI产业将拥有完全自主的算力底座，不再受制于华盛顿的出口管制。 这也意味着中国的AI企业们会直接坐在金山上。根据OpenRouter的数据， 2026年3月30日-4月5日，中国AI模型的周调用量突破12.96万亿Token，是同期美国的4.3倍，国产化无疑有着巨大的市场前景。 这家一度站在中国AI赛道顶峰的公司，长期主要靠创始人梁文锋和背后的量化基金幻方量化支持。梁文锋直接和间接持有DeepSeek 84.29%的股份，拥有几乎100%的表决权，这让DeepSeek在AI创业公司中显得格外另类。当智谱、MiniMax、月之暗面在2023-2024年疯狂融资时，DeepSeek像一个隐士般潜心研发，直至2025年R1的横空出世。 也是在这一年，梁文锋拒绝了来自腾讯和阿里巴巴等科技巨头的合作机会，担心外部投资者会干预公司决策。而且，梁文锋本人也极少出现在公众视野中，除了几篇AI研究的论文。 但他的态度不久前发生了180度大转弯。2026年4月，DeepSeek启动首轮外部融资，募资至少3亿美元，目标估值超200亿美元，市场传闻甚至飙至300亿美元以上。 OpenAI 2025年亏损80亿美元，2026年预计亏损250亿美元。2026年3月OpenAI完成最新一轮融资，募集资金1220亿美元，投后估值8520亿美元。其最大竞争对手Anthropic于2026年2月完成300亿美元G轮融资，投后估值3800亿美元。由于年化收入从2025年底的90亿美元暴涨至2026年4月的300亿美元，Anthropic在一些二级市场的隐含估值已超1万亿美元。 除了算力采购，烧钱的还包括人才竞争。脉脉高聘《2026春招人才供需报告》显示，2026年1至2月，AI岗位数量同比增长约12倍，岗位占比升至26.23%，平均月薪超6万元。 薪资上涨促进了人才流动，这给很多AI大厂带来了薪资压力。据媒体报道，过去一年间，字节跳动Seed团队有近70名技术人才离职，转而加入国内头部互联网企业、大模型公司及国际科技巨头。为抵御人才流失，字节跳动为Seed团队大规模发放专项期权，提高待遇。在字节内部，活水流动到Seed部门是新风向，面试流程也相比其他部门更为复杂。 字节被报道2025年净利润同比下滑超过70%，核心原因是在三、四季度加码了人工智能领域的资源投入。随后抖音副总裁李亮澄清称，净利润下降主要是优先股和期权成本变动等会计因素带来的。虽然缓解了市场上对于字节净利润下滑的担忧，但也显示出公司在人才，尤其是AI人才激励上的大手笔。 去年底至今，DeepSeek有多位核心员工离职。2025年11月，罗福莉加入小米MiMo大模型团队，她曾是DeepSeek-V2核心开发者、被冠以“95后天才少女”之名；2025年底2026年初，王炳宣加入腾讯混元大模型团队，他是DeepSeek第一代大语言模型的核心作者；2026年1月阮翀加入元戎启行，他是DeepSeek多模态领域核心贡献者；2026年4月，R1核心研究员、DeepSeek-Coder系列第一作者郭达雅被报道加入字节Seed团队。 无论是出于保有技术人才还是做算力储备，AI厂商都不可能暂停这种“军备竞赛”。在这当中，DeepSeek还有一些自身的课题要解决。和很多收费服务的厂商不同，DeepSeek在C端推行token平权，专注免费模式，主要靠B端API调用商业化。 DeepSeek作为国产大模型始终被寄予厚望。自2025年1月R1模型横空出世以来，它以极低的训练成本达到OpenAI顶尖模型的性能，一度引发全球科技股震荡，被视作中国AI的标杆。 一年来，DeepSeek受到了很多不同形式的支持。比如R1上线后，国家超算互联网平台第一时间上线DeepSeek，提供一键推理和定制化训练服务；体制内曾掀起“学习使用DeepSeek”的热潮；华为昇腾、寒武纪、沐曦等十余家国产芯片厂商，以及华为云、天翼云、腾讯云、阿里云等九大国内云巨头，也都及时推出适配DeepSeek的算力方案或服务。 “被支持”也意味着“被期待”。人们也同样期待DeepSeek能在算力自主上蹚出一条路。V4全面拥抱华为昇腾，某种程度上是对这种期待的回应。 V4发布前，很多人期望DeepSeek的新模型能在多模态上有所进步。然而，V4仅支持文字输入，暂不支持原生多模态功能。相比之下，Gemini 3.1 Pro已实现"全模态”（文本+图片+音频+视频），GPT-5.4支持文本、图片、音频、视频全链路，国内主要大模型也基本支持文本+图片的信息输入。 DeepSeek的融资与转向，同样折射出中国AI创业公司的某种困境。在技术迭代以月为单位、资本开支以百亿为单位的军备竞赛中，“中小厂”的研发窗口正在急剧收窄。智谱和MiniMax已先后赴港上市，月之暗面正以180亿美元估值完成新一轮融资。当大厂们挥霍着源源不断的弹药，创业公司们只能选择求助资本市场。 对DeepSeek自己来说，新阶段也意味着新的问题。引入过多外部融资是否会掣肘DeepSeek的决策？芯片国产化是否意味着，在一定阶段中美大模型技术的切割甚至差距拉大？这些都是未知数。 但DeepSeek仍有其独特优势。它的开源策略和低成本训练方法论，已在全球开发者社区建立了品牌认知；它在MoE架构、条件记忆机制（Engram）、流形约束超连接（mHC）等底层技术上的创新，证明了其不依赖算力堆砌的研发能力。如果V4能在国产芯片上跑出有竞争力的性能，它将证明一件事：中国AI公司可以在被制裁的环境下，用更少的钱、更自主的供应链，做出世界一流的产品。