全球頭部AI大模型公司正掀起一場自研晶片浪潮。過去半個月內，DeepSeek、智譜AI、OpenAI、Anthropic等公司相繼披露或推進自研AI推理晶片專案，目標直指降低對輝達等外部供應商的依賴，掌控算力自主權。

據路透社獨家報道，DeepSeek已秘密啟動自研AI推理晶片專案約一年，晶片定位專攻推理而非訓練。該專案仍處於早期階段，公司已與晶片設計公司、晶圓代工廠及儲存廠商展開多輪接洽。DeepSeek此前同時使用輝達和華為晶片，其底層基礎模型曾在輝達H800上完成訓練，美國對華晶片出口管制後逐漸轉向華為昇騰架構，今年4月釋出的DeepSeek-V4模型已全面適配昇騰。但即便如此，DeepSeek仍選擇自研晶片。

幾乎同一時間，The Information爆料稱智譜AI也在評估自研定製晶片，已向多家國內晶片設計公司進行初步詢問，探討聯合開發專為GLM系列模型最佳化的定製AI處理器（ASIC）。直接導火索是GLM-5.2釋出後，其日均Token使用量單週暴漲27倍，同時智譜已被列入美國實體清單，高階輝達晶片採購通道基本關閉。

海外巨頭同樣動作頻頻。OpenAI於6月24日與博通聯合釋出了首款定製推理晶片Jalapeño，這是一枚專為大語言模型推理設計的ASIC，從設計到流片僅用九個月。博通CEO陳福陽表示，Jalapeño相比典型AI圖形處理單元可節省約50%成本。OpenAI計劃2026年底開始部署該晶片，微軟預計買下首批產能的約40%。Anthropic也被曝出正在與三星接洽，探討2納米制程的代工合作，並挖來OpenAI自研晶片團隊早期核心成員Clive Chan。

大模型公司集體造芯的核心驅動力是算力成本。有機構資料顯示，在生產環境中，推理可佔模型生命週期計算成本的80%至90%。隨著AI應用大規模鋪開，推理成本像水電費一樣持續累積。輝達GPU毛利率長期維持在75%以上，但推理任務對晶片的需求與訓練截然不同：推理計算圖相對固定，對通用性要求低，專用推理晶片（ASIC）能效比遠超通用GPU。Trendforce預測，到2026年ASIC增長率將達44.6%，而GPU為16.1%。

這場造芯運動對輝達構成直接挑戰。過去二十年輝達最大競爭對手是AMD，如今谷歌、亞馬遜、微軟、Meta等雲巨頭早已佈局自研晶片，連OpenAI、Anthropic、DeepSeek、智譜這些曾經的純客戶也加入造芯大軍。輝達在GTC 2026大會已改為著重各領域AI推理應用落地，並推出專為低延遲推理設計的Groq 3 LPU。但壟斷定價權正在鬆動——正如一位分析師所說，DeepSeek不需要造出最強的晶片，只需要在談判桌上多一個選項。訊息傳出當日，輝達盤前股價下跌約1.6%。

對國內企業而言，地緣政治因素加劇了自研晶片的緊迫性。DeepSeek的算力路線變遷——從依賴輝達H800訓練R1模型，到轉向華為昇騰部署V4，再到如今親自下場設計推理晶片——幾乎是中國AI產業算力自主化程序的縮影。不過，晶片從試產到實際上線至少需要2年時間，設計一款先進AI晶片成本可能高達約5億美元，國內頂尖晶片設計人才本就稀缺。

Forrester分析師Mike Gualtieri指出，如果依賴別人的晶片，就永遠無法成為真正的AI巨頭。頭部大模型公司正在撕下純演算法公司的標籤，將戰火燒到晶片戰場。DeepSeek創始人梁文鋒2024年曾表示公司沒有短期融資計劃，真正的挑戰是高階晶片出口禁令。一年後，他不僅打破了不融資的承諾（完成約510億元人民幣首輪外部融資），還親自下場造晶片。這並非豪賭，而是一條算力主權之爭的必由之路。