数据时效：2026-08 2026年4月24日，DeepSeek 把 V4 的四个检查点全部以 MIT 协议放了出来，同一天完成了对华为昇腾的全栈适配，首发平台放在开放原子 AtomGit。适配的意思是，让这个模型从训练到推理都跑在昇腾的软硬件上，不再依赖英伟达的 CUDA。CUDA 是英伟达的编程平台，过去几年几乎所有大模型都默认在它上面跑。MIT 协议意味着，谁都能把这套权重直接拿去用，或改完再发布，不用付授权费。这也是为什么这款模型一出来，就把「算力够不够」从一个公司的私人问题，变成了一个开放的问题。
这件事本身是真的。只是公布那天，配着另一个更容易被记住的数字一起出现。黄仁勋在4月底的公开场合被引述说，英伟达在中国 AI 加速器市场的份额已经掉到零。一年前他还在 Computex 上说，这个数字从95%跌到50%。加速卡就是专门拿来跑大模型计算的芯片。这句话把很多人的注意力，从「DeepSeek 做了什么」拉到了「英伟达出局了」。
但「归零」和另一个数字对不上。IDC 统计的2025年全年数据里，中国市场卖出的约400万张 AI 加速卡，英伟达占55%，国产合计41%，AMD 是4%。按2025年的出货口径，英伟达还是第一，国产还没有过半。所谓「国产首超55%」，是机构对2026年的预测，还没成为已发生的事实。这两个数字说的是两件不同的事。「归零」是黄仁勋对新出货的一种说法，带着他自己的立场；「41%」是 IDC 的存量统计。把口径混在一起，就会得到一个比现实更彻底的故事。英伟达也不是完全离开了中国，它手里还有 H20、H200 的存量，也打算年底推一款本地设计的芯片来抢回一点市场。
这条链能不能走下去，取决于产能的数量级。华为给昇腾 950PR 定的2026年出货指标大约是75万颗。950PR 是华为最新的 AI 芯片，主打大模型推理，标称算力在1.5到2 petaflops 之间（一 petaflops 大约每秒一千万亿次计算），用的是国内自己产的 HBM 内存。75万颗听着不小，可 DeepSeek 这类开源模型把「需要多少算力」变成了一个公开、会持续增长的需求，那个需求是几百万卡量级的。一年75万颗，对几百万卡，是数量级的缺口。
梁文锋在7月的闭门会上说，华为950超节点可以在性能和价格上完全平替英伟达的 GB200、GB300。他说的超节点，是把很多张卡用高速网络连成一个整体；GB200、GB300 是英伟达最新的整柜算力系统。但他自己也补了代价。四张华为卡才顶一张英伟达卡，硬件落后约两年。这里的「平替」，是站在总成本角度，不针对单卡性能；而且这是一家开源模型公司创始人在投资人会上说的话，代表的是当事人立场。那句广传的「完全平替」，把这句代价略掉了。
CANN 去年8月全面开源，兼容了90多个主流开源社区；DeepSeek 的自研语言 TileLang 能快速重写 CUDA 算子，把迁移时间从几年压到几个月。CANN 是华为自己的 AI 软件栈，TileLang 是 DeepSeek 用来写算子的高级语言。这些解决的是「能不能写出来」。至于「造不造得够」，是另一件事。
要看的是华为这75万颗先卖给谁。字节、腾讯、阿里在抢，留给开源模型跑训练和推理的部分，取决于分配顺序。更长的风险在出口管制这头。美国今年把矛头从芯片本身，移到了半导体设备和售后维护。ASML 的光刻机要靠原厂每6个月维护一次才能保住良率，美国今年试图连维护一同封锁；而中国这边囤的 H200 库存，有报道说只够撑到2026年底。设备一旦断供，产能追不上需求，商用 AI 的规模化成本会指数级上升。黄仁勋谈到这一手时也承认，制裁基本反噬了。管制逼出了一条替代链，但这条链能走多远，要看一年能多造出多少芯片，要看设备断供后良率能不能保住。
判断这件事什么时候会变，就看两处。华为一年能不能把出货从75万颗抬上去，英伟达那款年底的中国特供芯片能不能如期上。这两处动，故事才动。至于什么时候动，我现在给不出确切日期。