DeepSeek V5拟用昇腾芯片训练 国产算力首次承担大模型训练任务

DeepSeek正推动其下一代大模型V5全面转向华为昇腾芯片进行训练，此举若落地，将实现国产芯片首次承担大模型训练任务。此前昇腾仅用于推理环节，而此次训练架构调整标志着国产算力生态从应用层向底层深度延伸。2026年9月30日，DeepSeek面向昇腾平台开源了TileLang高级语言编译工具、专用计算库与分布式通信库，功能对标CUDA生态组件；截至11月1日，相关代码已开放测试。其中，DeepGEMM昇腾版在昇腾950DT芯片与指定CANN环境下，BF16稠密矩阵乘法硬件利用率实测达99.8%。DeepSeek与华为联合推进基于昇腾950的128卡超节点方案，聚焦提升计算吞吐与数据搬运效率——后者是多卡并行训练中的关键瓶颈。TileLang通过高层语义自动转译为芯片适配指令，显著降低跨平台开发成本。该系列动作旨在补全国产算力生态缺失的工程层能力。近期DeepSeek完成1055亿元融资，估值达6155亿元，投资方包括中芯国际、长鑫存储、中国移动、vivo、美的等近30家，形成制造、存储、网络、终端协同闭环。vivo已将DeepSeek-R1集成至OriginOS系统，美的探索AI家电应用，体现模型厂商向软硬协同系统级参与者转型趋势。行业层面，国产替代聚焦增量市场，通过新项目积累工具链成熟度；开源机制加速生态迭代。需注意当前仍处能力补齐阶段，CUDA生态优势短期难撼动，但DeepSeek V5路径验证了模型厂商主导软件栈、芯片厂商提供硬件支持的可行协同模式，128卡超节点为首个规模化实践案例。