4 月 2 日，深度求索（DeepSeek）官方发布重磅公告：新一代旗舰大模型 DeepSeek V4 全程采用纯国产算力集群完成训练，彻底不依赖英伟达任何芯片，实现全链路自主可控。这一消息不仅震动国内 AI 行业，更在全球科技圈引发强烈关注，标志着国产大模型正式摆脱对美国芯片的依赖，打破高端算力封锁，具备独立研发、独立迭代、全球竞争的完整能力。
DeepSeek V4 是一款万亿级参数的通用大模型，覆盖文本生成、代码理解、数学推理、多模态交互、复杂逻辑决策等全场景能力，综合性能处于国产模型第一梯队，接近 GPT-4.5 国际水平，计划在 2026 年第二季度面向企业与公众全面开放。但此次发布最受关注的并非模型性能本身，而是其彻底 “去美化” 的实现路径 —— 从训练芯片、加速卡、服务器硬件，到编译器、框架、调度系统，全部采用国产方案，实现了从头到尾的自主可控。
官方在说明中明确列出三大核心原因。第一，保障供应链绝对安全，彻底杜绝断供、限制、合规风险，保证模型训练与迭代不被外部因素干扰。第二，摆脱美国技术生态绑定，走独立技术路线，避免在框架、算子、优化层面受制于人。第三，以真实大模型训练场景倒逼国产芯片成熟，大规模实际使用将快速推动寒武纪、壁仞、海光、昇腾等国产 AI 芯片的生态完善与性能优化。
经过大规模实测验证，此次用于训练 DeepSeek V4 的国产算力集群，综合算力效率已经达到英伟达 H100 芯片的约 85%，在稳定性、散热、集群调度上完全满足超大规模模型训练需求，训练周期、收敛速度、模型效果与传统方案差距极小。同时，国产方案在成本上具备明显优势，整体投入更低，更适合大规模推广。
长期以来，“算力卡脖子” 是国产大模型发展的最大痛点。高端 AI 芯片被美国严格限制，国内企业难以获得足量先进算力，严重制约模型迭代速度。DeepSeek V4 的成功，证明国产芯片已经可以支撑顶级大模型训练，不再需要看他人脸色。
此举也标志着中国 AI 产业正式形成完整闭环：从数据、算法、模型，到算力芯片、框架、部署，全链条自主可控。未来，越来越多国产大模型将转向纯国产算力，形成规模化效应，进一步推动成本下降与性能提升。
当然，行业也保持着理性认知：国产芯片在算力密度、软件生态、生态兼容性上仍有提升空间，需要持续迭代优化。但从 0 到 1 的突破已经完成，从 1 到 100 的规模化阶段已经开启。
对整个国家而言，大模型自主可控不仅是科技竞争问题，更是数据安全、产业安全、国家安全的关键基石。DeepSeek V4 的突破，无疑具有里程碑式意义。
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