财π新闻 2026年9月4日，有消息援引知情人士信息披露，DeepSeek计划在内蒙古乌兰察布在建的大型数据中心内部署至少16万颗华为昇腾950DT加速芯片，这批芯片将主要用于已训练完成的AI模型的推理运行，而非用于大模型的训练环节。截至目前，DeepSeek与华为双方均未对该消息作出公开置评。

按照公开披露的项目规划，DeepSeek位于内蒙古乌兰察布的智算中心是该企业规划建设的大型智算基础设施，项目整体规划功率达到吉瓦级，拟部署的16万颗华为昇腾950DT芯片仅对应整个数据中心运算容量的一部分。该智算中心计划新增约1吉瓦的算力，全负荷运转时的用电规模约相当于75万户家庭的日常用电需求，项目期望在2027年底或2028年初前至少有部分算力投入运营。此前DeepSeek曾发布相关岗位招聘信息，最高以月薪3万的标准招聘数据中心高级运维工程师、数据中心高级交付经理，为该智算中心的落地推进储备相关运营人才。

昇腾950DT芯片是华为昇腾系列人工智能处理器，属于Ascend 950系列，主要面向人工智能推理Decode阶段和训练场景，该芯片由华为副董事长徐直军在2025年9月18日举办的华为全联接大会上首次公布，计划于2026年第四季度正式推出。这款芯片采用华为自研HiZQ 2.0 HBM技术，内存容量达到144GB，内存访问带宽为4TB/s，芯片间互联带宽提升至2TB/s，支持FP8、MXFP8、MXFP4、HiF8等多种数据格式，其FP4算力可达16E FLOPS。华为将昇腾950DT用于Atlas 950超节点，最多可连接8192颗芯片，峰值AI算力达到8 EFLOPS。DeepSeek与华为还在算力系统设计层面展开相关合作，双方联合定义昇腾超节点，围绕长文本推理场景降低时延、提升性能并控制成本，同时兼顾向万卡级集群扩展的实际需求。

从当前公开的行业部署规模来看，若DeepSeek的16万颗昇腾950DT芯片部署规划最终落地，这将成为目前已知规模最大的华为AI芯片集群之一，也是国内已知规模最大的国产AI芯片集群之一。此前国内公开可查的昇腾集群规模普遍处于较低量级，约半年前，深圳宣布启用国内首个由1万颗昇腾芯片构成的智算集群；2026年6月，美团披露曾使用5万颗国产芯片训练模型；同年7月，Z.AI建成1吉瓦数据中心，目前装机的国产加速卡约1万张。DeepSeek此次披露的芯片部署规划规模，约为深圳首个万卡昇腾智算集群的16倍，远超此前国内已公开的各类国产AI芯片集群的部署量级。

根据知情人士透露的信息，DeepSeek目前没有将这批昇腾950DT芯片用于大模型训练的计划，该公司在训练侧的相关工作迄今仍主要依赖英伟达加速卡。此前DeepSeek曾尝试使用华为芯片开展模型训练相关工作，但核心训练环节始终没有切换至国产芯片平台，仍以英伟达的加速卡作为核心算力支撑。业内普遍认为，大模型训练环节对芯片的峰值算力表现、配套软件生态成熟度的要求极高，英伟达在该领域积累的生态和性能优势短期内仍难以被替代，而AI推理环节主要面向已训练完成的模型运行，对芯片性能和软件生态的要求相对更低，因此成为国产AI芯片导入大规模商用场景最先形成规模的环节。DeepSeek将这批大规模采购的国产芯片集中部署在推理侧，优先把日常高频使用的推理算力实现国产化，核心训练环节继续沿用已经验证成熟的算力工具，是结合当前产业实际情况作出的部署安排。

受华为当前的芯片产能限制，这批16万颗昇腾950DT芯片的全部交付可能需要超过一年的时间，具体的安装进度完全取决于华为的实际供应能力。相关供应链信息显示，受高端存储等关键零部件短缺的影响，华为2026年昇腾950DT芯片的产量预计只能维持在数十万颗的低段水平，华为还需要同步平衡其他行业客户的芯片需求，以及少量的海外出口订单，产能分配的压力进一步提升。华为此前披露的2026年昇腾系列芯片整体生产规划约为160万颗昇腾裸片，大致可支撑约60万颗昇腾910C芯片及部分其他型号的生产，整体产能缺口依然十分明显。知情人士同时透露，DeepSeek原本希望采购更多数量的华为高端AI芯片，但目前受制于华为的实际供应能力，暂时无法实现更大规模的采购计划。

在资金投入层面，DeepSeek在2026年6月刚刚完成约500亿元人民币的融资，随后又启动了新一轮募资的相关讨论，智算中心等基础设施扩建是本轮资金的重要投向之一，该企业还在洽谈规模以十亿美元计的专项融资，专门用于算力基础设施的扩充。按照市场估算的单颗芯片价格计算，这批16万颗昇腾950DT芯片的订单总额预计高达约25.6亿美元，对应单颗芯片的市场价格约为11.1万元人民币，整体投入规模处于行业较高水平。

此前DeepSeek的发展路径以轻资产的算法研发为主，算力资源主要依靠外部采购来支撑模型运行，这种模式下企业的算力供给始终受到外部供应商配额调整、市场价格波动等因素的制约，大模型行业流量爆发之后，推理算力的实际缺口远比训练环节的缺口更大，外购算力资源的紧张状况持续凸显。此次DeepSeek转向自建吉瓦级智算中心，手握大规模的国产推理算力底座，意味着该企业正式放弃了纯粹的轻资产研究路线，开始向重资产全链条AI厂商转型，能够自主掌控大模型服务的吞吐能力、响应延迟、调用成本等核心指标，为自家大模型API、C端产品的大规模商业化落地提供稳定的算力支撑，同时也能解决大规模业务落地过程中可能出现的算力供给受限问题，为2027年至2028年的产品大规模放量做好算力层面的准备。

从整个AI行业的发展脉络来看，国内头部大模型企业的竞争已经从早期的算法能力比拼、跑分数据比拼，逐步延伸到芯片获取能力、自建智算中心建设能力、电力成本控制能力、软硬件协同优化能力的全链条比拼，标志着国内AI行业的竞争正式进入“算力基建竞赛”的全新阶段。过去半年时间里，国内国产AI算力的部署正在从应对出口管制的过渡性方案，转变为头部大模型公司主动制定的长期容量规划，先在推理环节实现大规模国产算力部署，也能为后续训练环节的算力国产化切换积累充足的工程实践经验，而这笔规模庞大的芯片订单能否如期完成交付，也将直接检验华为供应链在高端存储等核心环节的实际产能释放水平。

(编辑：吴淑娟)