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7月7日，国内两大头部大模型企业DeepSeek与智谱被同步曝出自研AI推理芯片的动向。据知情人士透露，DeepSeek已启动与多家芯片设计公司、晶圆代工厂及高性能存储供应商的深度对接；而智谱则已向部分国内芯片设计企业发出初步合作意向，就联合开发面向大模型场景的专用AI处理器展开技术探讨。
对于上述传闻，记者分别向智谱方面求证，截至发稿未获官方回应；DeepSeek亦未就此作出公开说明。
值得注意的是，两家公司所布局的均为推理芯片，而非训练芯片。训练芯片主要服务于大模型的原始训练过程，需具备超大规模计算单元、高带宽内存接口及海量片上缓存；而推理芯片则聚焦于模型部署后的实际应用环节，强调低时延响应、高能效比以及紧凑型架构设计。
一位来自国内头部芯片企业的资深工程师向《经济观察报》分析指出，当前大模型厂商集中发力推理芯片，背后存在双重现实动因：
其一，从技术门槛看，国产推理芯片的研发难度相对可控。训练芯片对计算精度与算力密度要求极为严苛，一旦训练过程中出现精度失稳，将导致大量算力与时间成本归零；而推理阶段基于已固化模型权重运行，即便芯片性能暂未达最优，影响范围有限，可通过软件优化与迭代逐步弥补。
其二，从市场需求看，推理芯片正面临爆发式增长。随着今年Agent（智能体）技术加速落地，大模型推理调用量激增，国产AI芯片产能持续承压。若能在该领域实现自主突破，有望缓解关键环节的供应缺口。
该工程师进一步指出，目前几乎所有主流国产大模型厂商均处于算力资源高度紧缺状态。
在社交平台，智谱用户频繁反馈新版本模型出现异常报错，个人版服务套餐常因瞬时抢购量过大而秒罄；“DeepSeek崩了”屡次登上热搜榜单。有用户统计显示，今年以来DeepSeek服务中断次数已超18次。腾讯高管在近期财报电话会议中多次提及“亟需扩大GPU采购规模”；火山引擎相关人士亦证实，其Seedance系列模型的API调用请求长期处于供不应求状态。
北京市人工智能领域高级工程师张发恩表示，大模型厂商自研芯片短期内难以完全替代外购卡，过渡阶段仍将依赖“自研+采购”的混合算力架构。但造芯已是不可回避的战略选择——大模型公司可凭借自身最前沿的AI能力，反向驱动硬件设计，实现软硬协同极致优化。一旦该路径验证成功，不仅将显著提升盈利空间，更将在未来生态竞争中掌握核心话语权。
OpenAI已为这一路径提供了有力佐证。6月24日，其联合博通正式发布首款定制化AI推理芯片。博通CEO陈福阳公开表示，该芯片在典型推理任务中性能可比肩英伟达Blackwell架构GPU与谷歌TPU，整体硬件成本降低约50%。
然而，前述芯片企业资深工程师也提醒，国内大模型厂商能否真正走通自研芯片之路，仍存较大不确定性。芯片研发属典型重投入、长周期产业，而当前国内多数大模型公司的营收体量与现金流状况，尚难支撑OpenAI级别的持续高强度投入。
事实上，国内已有成熟产品的芯片厂商，无论背靠互联网巨头还是独立运营，均已深耕多年：百度昆仑芯成立于2011年，迄今已达15年；阿里平头哥始于2018年，累计投入近8年；寒武纪、燧原科技、天数智芯、壁仞科技等独立芯片企业，亦均保持7年以上连续研发投入，方实现规模化商用落地。
与此同时，芯片赛道亦不乏中途折戟的案例。OPPO旗下哲库科技（ZEKU）于2023年宣布关停，3000余人的研发团队随之解散；京东曾于去年高薪招募芯片人才，但不到半年，至2026年4月即传出其芯片业务主体发生变更的消息。
本文来自微信公众号“经济观察报”，作者：任晓宁，36氪经授权发布。
