夜雨聆风
AI界的＂比亚迪时刻＂:DeepSeek-V4正在用国产算力,完成对硅谷的＂反向输出＂
大家好，我是淇哥，为你探寻AGI时代不一样的看法。
2026年4月24日，DeepSeek-V4预览版发布，当天整个朋友圈就炸开了。
OpenAI前一天刚发了GPT-5.5。DeepSeek第二天就贴脸开大。
这已经不是”追赶”了，是”你发我也发，看谁更有料”。
但看完官方公告和技术文档后，我发现最值得聊的不是参数和测评——参数大家都发过了，你看其他大V的就行。我觉得最值得聊的，是藏在参数背后的一次底层权力交接。
真正的大事：昇腾950PR的Day 0适配
翻官方公告时，有一行字让我停了很久：
V4版本已完成对华为昇腾950PR等国产芯片的Day 0适配。
注意这个词——Day 0。
什么意思？
以前国产大模型的标准流程是：先基于NVIDIA的CUDA环境开发，发布后过几个月，再慢慢往国产芯片上迁移。这叫”兼容”。
Day 0适配意味着：DeepSeek的工程师在模型预训练阶段，就已经深度介入了昇腾的底层算子开发。模型和芯片是同时诞生的。
这不是”勉强能跑”，这是原生。
为什么这件事这么重要？因为这意味着：
-
V4发布的同时，就提供了针对昇腾950PR优化的算子库，不需要开发者做复杂的二次转换 -
在950PR上的推理效率几乎达到理论峰值——不是”能跑”，是”跑得飞快” -
算力成本的定价权，第一次回到了中国人自己手里
聊到这儿，有必要多说一句这颗950PR。
华为在今年3月刚把它推向市场。它特别强化了对FP8/MXFP8精度算力的支持——而FP8正是V4为了实现百万上下文而大规模采用的技术。它搭载的新一代Atlas 350服务器，在互联带宽上提升了2.5倍。
就是你看到的V4那些炸裂数据，很大程度上是”模型创新+硬件定制”两个人一起跳舞的结果，不是模型一个人跳出来的。
还有一个细节值得单独拎出来说——这次适配是”偷偷”干的。
DeepSeek没有提前大肆宣传”我们在适配昇腾了”，而是闭门搞了一年。为什么？
第一，防止干扰。 底层架构的变动是大模型公司的最高机密。如果过早宣布”全线迁移华为”，算力采购和国际合作上会平添变数。
第二，避开”适配深坑”。 国产硬件的适配初期非常痛苦——编译器报错、算子性能不达标是常态。DeepSeek选择闭门造车，直到拿出”超越CUDA推理效率”的数据才亮相。不鸣则已，一鸣惊人。
第三，算力议价权。 提前一年在昇腾底座上深耕，让DeepSeek成了最懂国产芯片的大模型公司。2026年国内大规模算力基建潮中，它能以最低的成本拿到最多的算力配额。
所以你看，这根本不是一次”临时起意的适配”，而是中国大模型历史上规模最大的一次**”软件定义硬件”**的联合攻坚。秘密潜伏一年，一朝改天换地。
把时间线拆开看，你就知道这场”潜伏”有多深：
2025年初：推倒重建DeepSeek原定于2025年中发布的一个版本被延迟了。业内当时猜各种原因，真相是——核心工程团队正在进行极其痛苦的”底层搬家”，把整个编译、算子库和通信框架从NVIDIA的CUDA往华为的CANN迁移。这不是修修补补，是换地基。
2025年下半年：拿到工程样片华为2025年9月的全联接大会上，DeepSeek已经低调现身。当时R1的安全增强版已经在昇腾算力平台上跑通了。更深层的信号是：DeepSeek至少在那时已经拿到了950PR的工程样片。芯片还没发布，人已经在调了。
2026年初：工程师”住”进华为智算中心950PR正式发布前的3个月，DeepSeek的工程师基本上是住在华为的智算中心里的。双方联手针对V4的MLA（多头潜在注意力）和MoE架构，重写了HCCS 3.0互联技术的通信后端。
这就是为什么V4发布时敢说”原生支持”——因为这颗芯片在设计阶段，DeepSeek就已经参与了算力配比的建议。
所以3月24日华为发布950PR，4月24日DeepSeek发布V4。中间隔了整整一个月——不是临时适配，是厚积薄发之后的正式亮牌。
其实关于国产芯片的适配不只是DeepSeek在做这件事
翻一下同期的国产模型，你会看到同一个趋势：
-
GLM 5.1（智谱）：走得最坚决。从底层算子到上层框架，全栈华为昇腾+MindSpore。真正的”中国模型+中国算力”。 -
Qwen 3.6（阿里）：两条腿走路。训练用自研倚天芯片+NVIDIA混合集群，保持CUDA兼容以满足全球开源社区，但国内API底层已经大量用国产加速器。开发依赖CUDA，部署倾向国产。 -
MiMo v2.5（小米）：前DeepSeek核心团队主导。跟国产自研NPU的适配做得极深，尤其移动端推理，几乎围绕国产硬件设计算法。 -
Kimi 2.6（月之暗面）：推理侧已开始迁移到国产万卡集群（国家超算互联网、中国移动庆阳集群），但开源权重保持对CUDA/ROCm的兼容。
不是DeepSeek一家在”搬家”——整个行业都在往国产算力上扎根。 只是DeepSeek走得最彻底、最决绝。
算力自主，才是真正的”价格屠夫”
那为什么DeepSeek能把价格打到这么低？
大家第一反应是”便宜”。从2025年初的R1开始，”价格屠夫”这个标签就贴上了。V4也延续了这个传统：Flash版输出2元/百万Token，跟白送差不多。
经常看到有人说”算力成本会降到可以忽略不计”——这个说法，我不认同。
不是”忽略不计”，是”公用事业化”。
电力、水、煤气，便宜吗？便宜。免费吗？不免费。但因为是自己生产、自己定价、自己控制供应链，所以成本可控。
以前的算力底座，芯片是别人的（NVIDIA），生态是别人的（CUDA），价格也是别人说了算。你想买A100/H100？要么溢价几倍，要么买到的是”阉割版”。
这跟中国汽车工业的历史一模一样。
二十年前，一辆低配的合资品牌车能在中国卖到天价。后来呢？比亚迪、蔚来、小鹏，在电动车赛道直接跨过了内燃机的技术壁垒，在三电系统上自成一派。现在中国电动车出口欧洲，不是因为便宜，是因为技术真的先进。
DeepSeek-V4配上华为950PR，就是AI界的”比亚迪时刻”：
-
以前：拿着高价买来的”汽油”（进口芯片），跑在别人的”公路”（CUDA）上 -
现在：自己修了”电网”（国产算力集群），造了”超跑”（V4），电费自己定，车也自己造
所以你看到V4的API价格是全球最低的，不是什么”战略亏损”，而是算力成本的结构性优势——没有关税、没有中间商、模型和芯片深度适配后的效率红利。
V4贵不贵？说几句实话
我平时自己做技术调研、跑测试、偶尔搭个小程序做验证，勉强还能接受。
现在开发者圈子里，对V4的价格讨论主要是：
-
有人说便宜：跟GPT-5.5（输入 5 、输出 -
有人说贵：跟国内其他厂家的Coding Plan（￥40-200/月包月）比，DeepSeek的按量付费确实不便宜。DeepSeekV4目前推出了限制优惠，还是挺良心的，但严格来说，V4不是一个价格，是两个价格——Flash和Pro完全不是一个东西。 
其实两方说得都对，只是场景不同。
V4-Pro拥有1.6万亿参数，你让它改个CSS样式，它”思考”的过程要消耗几千个内部推理Token——这些思维链的Token也是要收费的。大炮打蚊子，当然觉得贵。
但对于我这种非全职开发者，V4-Flash才是真正的甜点。
-
输出2元/百万Token，只有Pro的三分之一 -
处理代码调试、数据整理、技术文档分析，速度极快，结果准确 -
100万上下文和Pro一样，可以一次性扔一整本技术文档让它消化
我的用法很朴素：Flash冲锋，Pro压阵。 日常查询和技术验证90%用Flash，只有遇到复杂Bug或者需要深度推理时，才切Pro。一天下来，API费用不到10块钱。
如果你也是主要做技术调研和验证，别被”1.6万亿参数”这个数字唬住。你大概率不需要那个。你需要的是快、便宜、够用。
不过说实话，即使打了折，V4跟国内那些Coding Plan（￥40-200/月包月）比，竞争力还是不大。毕竟人家是固定成本，你用多用少一个价，心里踏实。V4按量付费，月底一看账单，心里咯噔一下。
但你要是把目光放到国外——GPT-5.5（输入
不过，我有一个问题一直没想通——
这个”限时优惠”，有没有可能根本不是一个”促销”，而是下半年国产万卡集群全面铺开后的常态价，提前拿出来试水温？
你想想，如果答案是肯定的，那现在这个价格就不是”薅羊毛”，而是一个行业拐点的预告片。
最稀缺的，不再是算力
聊到这儿，我想到一个比喻：“电力 vs 电器”。
电力刚普及的时候，人们惊叹的是”有电了”。但真正改变生活的，是那些基于电力造出来的数不清的电器——冰箱、洗衣机、电视、空调。
当算力像电力一样变成基础设施，最稀缺的不再是算力，是想法。
以前大模型行业在拼”算力规模”——谁钱多、谁显卡多、谁模型大。但当DeepSeek-V4用1.6万亿参数跑在国产芯片上、把API价格打到全球最低的时候，这个游戏的规则已经变了。
执行力的价值在贬值，定义问题的能力在升值。
你有想法，算力跟得上。这才是这个时代最让人兴奋的事。
我的判断
说几个我个人对DeepSeek-V4的判断：
第一，这不是简单的模型升级，是一次算力主权的确立。 “中国模型+中国算力”这个公式，在V4上得到了完整验证。从今往后，国产算力不再只是”备胎”，而是可以支撑世界顶级大模型全生命周期的主力。
第二，价格还会降。 目前V4预览版的价格，是在昇腾950PR集群产能爬坡期的”尝鲜价”。等2026年下半年国产万卡集群全面铺开，DeepSeek大概率会再来一次”价格核打击”。Pro版降到个位数元/百万Token是完全可能的。
第三，全球AI生态正在分裂成两条路。 一条是CUDA体系（OpenAI、Meta、Google），一条是”昇腾+DeepSeek/Qwen/GLM”体系。这两条路不会完全割裂，但底层硬件的差异会越来越明显。对于开发者来说，这不是个问题——因为无论底层是什么，API接口都是OpenAI-compatible的，代码一行不用改。
第四，对普通人来说，这是好事。 算力自主化意味着API成本更可控、可预测，不会被国际供应链的波动影响。你会看到更多”以前算不起”的AI应用冒出来——给每个小学生配一个AI助教、给每个小店铺配一个AI客服、给每个独立开发者配一个AI合伙人。
我觉得这次的V4发布，最应该被记住的不是1.6万亿这个数字。
而是中国大模型产业，第一次完整地证明了这条路走得通——用自家的芯片训练自家的模型，把价格打到全球最低，然后开源给全世界。
这就是”自给自足”之后，才能有的底气。
发布会最后那句话，才是全文的魂
DeepSeek-V4预览版新闻稿的末尾，有一行字：
不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。
十六个字，出自《荀子·非十二子》。放在一篇技术文档的结尾，不是附庸风雅，是DeepSeek的”君子宣言”。
不诱于誉。 R1震撼全球时被捧为”国货之光”，他们没被赞美冲昏。V4性能对标国际顶级，同样没有开发布会、没有喊”遥遥领先”，只发了一篇技术文档，还主动写清楚”与Opus 4.6思考模式仍有差距”。
不恐于诽。 过去一年，DeepSeek经历了人才流失、V4延期、被唱衰、被质疑抄袭。换别的公司，早出来开公关发布会了。他们没有。V4文档里直接写”受限于高端算力供给””推理吞吐受限”，不画饼，不遮掩。
率道而行。 这条”道”，是从CUDA全面迁移到华为CANN+昇腾950PR，从闭源转向Apache 2.0开源，从高价转向平民定价。不跟风参数竞赛，不搞短期对标。
端然正己。 最重的一句：把精力放在把自己做端正，而不是跟别人争辩。你做得好不好，比别人怎么说你，重要得多。与其解释，不如做事。
技术理想主义走到极致，就是这个样子。
看到这里，我想起了《庄子·逍遥游》里的一句话：
且举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮。
全世界赞美你，你不会更加奋勉；全世界责难你，你也不会更加沮丧。
两千多年前的庄周和两千多年后的荀子，说的其实是同一件事：认定一条路，走下去，不为所动。