DeepSeek 創辦人梁文鋒透露，將優先使用華為 晶片 來訓練模型，並表示這項工作「必須成功」，屆時將推出一個擁有8兆參數的模型。
分析認為，DeepSeek計劃優先使用華為晶片來訓練模型，顯示兩家公司正攜手打破美國對先進晶片出口的管制。
美國科技媒體The Information報導，梁文鋒向投資者表示，DeepSeek目前正訓練一個2兆參數模型，並已超過其V4旗艦模型的1.4兆參數，另將計劃訓練一個8兆參數的模型。
他又稱，基於華為或其他大陸國產處理器進行訓練是DeepSeek「最大的押注之一」，而這項工作必須成功，DeepSeek也會計劃優先使用華為晶片來訓練模型。
快科技報導，2兆參數模型預期是將發布的DeepSeek V4.1 Pro，傳或10月中旬至下旬發布的機會大。訓練2兆參數量大模型需要50萬至60兆詞元（Token），按照目前顯卡算力估算，輝達H100/H200晶片需要3萬張，B200則需要1.5萬張，華為昇騰910C需要6萬張，如果是華為昇騰950系列需3萬張，跟H200差不多。
DeepSeek新一代大模型的發展方向，也是跟國產AI晶片深度綁定，華為的昇騰950系列有PR和DT兩個系列，適合的工作也是分為訓練及推理的，也把Prefill與Decode兩個過程拆分了，DeepSeek的新架構顯然是跟昇騰走軟硬體協同優化AI訓練、推理的。
DeepSeek V4.1 Pro如果用大陸國產AI晶片進行2萬億參數量的大模型訓練，即便不是全部訓練過程，那也是里程碑性質的進步。
明年華為的昇騰960系列還會提前一到三個季度上市，困擾大陸國產大模型發展的算力問題未來幾年會大幅緩解，那就有機會跟OpenAI、Anthropic正面競爭。
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