5月27日，DeepSeek创始人梁文锋带着团队花了五个月时间，把万亿参数的V4大模型彻底从英伟达CUDA生态迁移到华为昇腾CANN框架上，做到了全程纯国产化运行，被外界视为打破依赖英伟达路径的重要技术进展，也引发全球AI产业对算力生态自主化的广泛关注。


AI圈传出了一个让很多人意想不到的大消息：DeepSeek的掌门人梁文锋正式宣布，他们团队花了整整五个月的时间，硬是把拥有万亿参数的V4大模型，从一直以来大家赖以生存的英伟达CUDA平台，顺顺当当地搬到了华为昇腾的CANN框架上。


这事在圈内人看来，简直就是给国产AI打了一剂强心针，因为它意味着这款顶尖的大模型现在能做到100%国产化运行，咱们终于在摆脱英伟达算力依赖这件事上，迈出了实打实的关键一步。


说实话，过去这些年，全球搞大模型的研发几乎都绕不开英伟达，人家的GPU芯片配上那套叫CUDA的软件生态，就像是AI世界的“公路和交通规则”，大家想跑车就得走这条路。


国内的大模型不管是训练还是平时用，基本都是全流程指望英伟达，国产芯片以前顶多算个“替补”，很难进入最核心的研发环节。


这种局面不仅让公司得掏大笔的钱买算力，更让人心里不踏实，万一哪天路被封了，整个产业都得抓瞎。


DeepSeek V4的这次成功迁移，彻底把这个老剧本给改了，V4是DeepSeek在2026年4月24日才发布的新宝贝，有Pro和Flash两个版本，其中Pro版本的参数达到了惊人的1.6万亿，是目前开源界里块头最大的模型之一，性能直接叫板国际上那些最先进的闭源模型。


要把这么个大家伙“搬家”，绝不是像拷贝个文件那么简单，而是得把底层的代码、计算的方式、甚至是调度的逻辑全部重写一遍。


这工作量，就好比是给一架正在飞行的超级客机换了一套全新的操作系统和发动机，难度大得惊人。


梁文锋带着团队从2026年1月就开始啃这块硬骨头了，中间遇到了三座大山，第一是架构完全不一样，英伟达的生态经营了二十年，到处都是现成的工具，而华为的昇腾CANN相对年轻，底层逻辑完全是另一套，迁移起来就像是“平地起高楼”。


第二是性能得跟上，万亿参数的模型对速度要求极高，哪怕是一丁点代码没优化好，用起来就会卡顿。


第三是稳定性，模型得一天24小时连轴转，中间出一点差错可能就崩了。


那五个月里，DeepSeek全员几乎都扑在了研发一线，天天在那调代码、测性能。为了让大模型在华为芯片上跑得更欢，他们重写了最核心的底层逻辑，前后做了上千次细微的调整。


老天不负有心人，到了5月底，这活终于干成了，不仅跑稳了，性能还特别亮眼：在华为昇腾950芯片上，V4-Pro的推理延迟只有20毫秒，小一点的Flash版本更是快到10毫秒，这效率甚至比在某些英伟达芯片上跑还要出色。


这次“搬家”成功的意义，早就超过了模型本身，这是咱们第一次证明，万亿参数级别的顶级大模型，完全可以全流程在国产算力平台上跑起来，打破了那种“离开英伟达就干不成大模型”的迷思。


很多业内人士都感叹，DeepSeek开了这个头，以后肯定会有更多国产模型往昇腾这些国产平台上转，慢慢地，咱们自己就能形成一个“芯片、框架、模型”的闭环。


这事在国际上也引起了不小的震动，以前全球AI公司都觉得自己只能捆绑在英伟达身上，现在看到DeepSeek跑通了另一条路，大家发现原来算力也能有Plan B。


据说现在已经有不少海外团队开始研究华为昇腾的这套生态，看看有没有合作的机会，英伟达一家独大的日子，看来是真的要有竞争对手了。


现在的梁文锋和他的团队并没有打算歇口气，他们正忙着在昇腾平台上继续压榨V4模型的性能，同时也开始琢磨接下来的新版本研发，要把这国产化的果实守住。


在DeepSeek的带动下，国内像寒武纪、海光这些做芯片的企业也都在加速跟各大模型搞适配，国产算力生态正憋着一股劲儿往前冲。


对于中国AI产业来说，DeepSeek V4的这次“换芯”突围只是一个精彩的开场，实现技术自主、不看别人脸色，是咱们必须走的路。


梁文锋和团队用这五个月的硬仗，给全行业树立了一个榜样，往后看，随着技术越来越成熟，中国AI终究能彻底甩掉外部的束缚，在世界舞台上稳稳地掌握自己的主动权。


对此你怎么看？


信源：新浪财经