梁文鋒：擺脫英偉達依賴

中國人工智能企業DeepSeek創辦人梁文鋒近日在閉門投資者交流會上，罕有談及中美算力差距、國產晶片替代及模型訓練策略。據第一財經取得的一份逾3.4萬字會議實錄，梁文鋒認為，中國人工智能與美國的主要差距並非人才或算法能力，而是可動用的晶片及算力資源。

梁文鋒表示，美國領先模型已開始探索活躍參數達8,000億的規模，而中國模型目前多處於數百億活躍參數水平。他估算，若要訓練同等規模模型，約需5萬張英偉達GB300，或20萬張華為昇騰950卡，遠超DeepSeek現階段能取得的資源，顯示中國團隊面對的主要限制仍是高階晶片供應。

儘管如此，他仍看好國產人工智能晶片前景，聲稱華為Atlas 950 SuperPoD超節點在任務能力和價格上，已具備替代英偉達GB200及GB300機架系統的條件。雖然約需四張華為卡才能對應一張英偉達卡，整體技術亦落後約兩年，但在中國難以取得最先進英偉達產品的背景下，仍具實際替代價值。

華為今年7月首次公開展示昇騰950超節點真機，1024卡集群主打大模型訓練及高併發推理，並採用統一記憶體編址、高頻寬及低時延設計。梁文鋒認為，國產晶片現階段最大障礙並非硬件或軟件生態，而是產能不足；隨着供應增加及適配改善，市場對國產晶片「不好用」的看法可能在一年內改變。

他並判斷，英偉達CUDA軟件生態的護城河正在逐步削弱，美國出口限制及中國企業加快適配國產硬件，為本土晶片創造歷史性替代窗口。不過，英偉達在開發工具、軟件庫及全球開發者基礎方面仍具明顯優勢，國產平台能否形成穩定生態，仍須接受大規模商業部署考驗。

加快適配本土算力

算力儲備方面，梁文鋒透露，DeepSeek目前約有2萬張H系列等效GPU，其中相當部分在最近一兩個月到貨，公司未來仍會繼續擴充集群。他又稱，華為計劃向DeepSeek提供約1.6萬張昇騰950卡，折算後相當於約4,000張英偉達B系列GPU，足以支持現有模型及協助華為完善生態，但不足以訓練更大規模的下一代模型。

DeepSeek與華為的合作方向已有其他消息佐證。路透社此前報道，DeepSeek已針對華為昇騰950晶片優化模型，雙方亦曾協調提升模型運行效率，反映DeepSeek正加快適配中國本土算力平台。不過，DeepSeek未公開新模型所使用的完整訓練硬件配置，華為也未證實1.6萬張晶片的具體供應數量。

除算力外，梁文鋒亦把高品質數據列為另一項競爭關鍵。他表示，DeepSeek正加大數學、程式及專業領域的數據標註投入，但相關瓶頸並非單靠增加資本便可立即解決，更需要人才、流程及品質標準的長期積累。OpenAI及Anthropic較早布局後訓練和高品質數據生產，已建立較成熟的團隊及工作流程，中國企業要縮小差距仍需時間。

梁文鋒的說法顯示，DeepSeek未來將同時推進算力採購、國產硬件適配及高品質數據建設。中國人工智能企業能否把晶片替代窗口轉化為真正競爭力，仍取決於華為等供應商能否提升產能，以及國產軟硬件生態能否在大規模模型訓練中證明其穩定性和成本效益。（編輯部）