輝達（Nvidia）的 CUDA 長年以完整工具鏈與開發者生態綁住 AI 運算市場，即使中國業者取得國產晶片，仍面臨軟體遷移與效能調校門檻。DeepSeek 創辦人梁文鋒認為，美中 AI 能力差距核心不在演算法，而在可用算力；若軟體層能脫離 CUDA，華為等本土晶片才可能真正承接訓練與推論。
梁文鋒在 2026 年 7 月 22 日投資人會議表示，DeepSeek 與華為改善 TileLang 語言及編譯器，預期一年內證明國產晶片生態問題大致解決。目前約有 2 萬張 H 系列等效算力，華為可供應約 1.6 萬張 950；他估算 4 張華為 950 抵 1 張輝達 GB300，硬體仍落後兩年，合作金額未公布。
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這個事件的歷史脈絡DeepSeek研發自研AI推論晶片以降低對輝達依賴
DeepSeek過去主要仰賴輝達與華為晶片訓練及部署模型；在美國持續限制先進AI晶片出口中國之際，推論成本與供應安全更形關鍵。自研晶片若能針對既有模型的回應運算最佳化，將降低外部依賴，並可能衝擊華為在中國AI算力市場的布局。
路透社2026年7月7日引述3名知情人士指出，DeepSeek正增聘半導體工程師，並接洽晶片設計、晶圓代工及記憶體業者，但計畫仍處早期，尚無量產時程。路透社6月另報導，公司擬首度引進外部資金70億美元，估值介於520億至590億美元。
DeepSeek 傳打破慣例，未向 Nvidia 與 AMD 展示最新 AI 模型 V4
中國 AI 新創 DeepSeek 以低成本大型語言模型受到關注，模型在不同晶片上的預先調校，會直接影響推論效能與硬體採用。過往開發商通常會在發布前向 Nvidia、AMD 提供模型；此次轉向華為，牽動中國降低美國先進晶片依賴的布局。
知情人士指出，DeepSeek 在旗艦模型 V4 發布前，未讓 Nvidia 與 AMD 取得預發布版本，反而優先開放華為等中國供應商存取。相關消息稱，V4 預定於 4 月下旬推出，支援百萬 token 視窗，並可能採用華為昇騰 950PR；另有報導宣稱其成本約為 GPT 的百分之一。
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