DeepSeek 創辦人梁文鋒放話華為一年就可擺脫輝達，美中差距只在算力

DeepSeek 創辦人梁文鋒近日在投資者交流會罕見談及算力、晶片替代與模型訓練策略，直指中國 AI 算力與美國差距主要在資源而非人才，並稱國產晶片替代已出現歷史性窗口期。

梁文鋒表示，DeepSeek 可用算力僅能支撐約百億參數量級的模型；若要訓練更大規模模型，資源遠超現階段可取得的水準。他估算，若要訓練一個活躍參數規模達 8,000 億的模型，約需 5 萬顆 NVIDIA GB300，或 20 萬顆華為 950 晶片，顯示雙方算力規模落差非常大。

但梁文鋒對中國算力前景相當樂觀。華為 Atlas 950 SuperPoD 性能與價格可完全取代 NVIDIA GB200 與 GB300 機架系統，並強調「四張華為晶片約等於一張 NVIDIA 晶片」，只是整體技術仍約落後兩年。他甚至認為，NVIDIA 的 CUDA 生態護城河快速瓦解中，中國 AI 晶片替代已進入關鍵轉折點。

供應與合作方面，梁文鋒透露，DeepSeek 約有 2 萬顆 NVIDIA H100 等效 GPU，多數是在最近一兩個月內到位，且算力規模還在快速擴張。據他說法，DeepSeek 已與華為合作，取得約 1.6 萬張 Ascend 950 卡，驗證模型於中國硬體的運行效果；這批晶片約相當於 4 千張 NVIDIA GPU，雖不足以支撐下代模型，但可以協助華為跑通生態。

梁文鋒再提到，DeepSeek 正加碼高品質資料標註，目前瓶頸不完全是資本支出，更多是時間與積累方面。OpenAI 與 Anthropic 更早就開始投入 AI，資料與訓練流程長期布局仍是 AI 競爭的重要部分。

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（首圖來源：達志影像）

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