" 不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。"

这是上周 DeepSeek-V4 发布稿的结尾，DeepSeek 自己引用的一句话。字面意思是，不被赞誉诱惑，不被诽谤吓到，按自己认定的道往前走，端正自己。

过去一年多，同行动作频频，而 DeepSeek 除了零散的更新，几乎毫无动静，继而引发不少质疑，但 DeepSeek 没有回应过一次。

DeepSeek 淡定地做自己，英伟达却不能从容了。

DeepSeek 已明确表示，V4 在下半年将正式支持华为算力。巧合的是，在此之前不久，黄仁勋在一档播客节目里提到：" 如果像 DeepSeek 这样顶尖的模型优先在华为芯片上运行，对我们来说将是‘可怕的后果’。"

过去两年，黄仁勋一直苦口婆心地劝告漂亮国：" 如果中国不能从美国购买（高端芯片），他们就会自己建造。"

但劝告无果，他只能眼睁睁地看着英伟达在中国的市场份额从 2024 年的 70% 降到 2025 年的 55%。

接下来，黄仁勋的无奈和气愤大概率还将继续。

黄仁勋心里的意难平，

分量越来越重了

AI 时代之前，黄仁勋只是众多游戏宅眼里刀法精准的 " 黄狗 "。

到了 AI 时代，黄仁勋迎来人生巅峰，英伟达市值一路突破 5 万亿美元，全球第一。

逆袭背后，靠的是一次豪赌。

2006 年，英伟达推出 CUDA 开发平台，能够降低 GPU 编程门槛，让多个 GPU 并行运算，从而大幅提升计算性能。

但当时除了英伟达，谁都没把它当回事。

一名英伟达深度学习团队的成员说道：" 在 CUDA 推出十年以来，整个华尔街一直在问英伟达，为什么你们做了这项投入，却没有人使用它？他们对我们的市值估值为 0 美元。"

CUDA 十年无人问津，英伟达虽然痛苦，但也获得了先发优势。

所以当 AI 大潮轰然而至，英伟达一飞冲天。时至今日，英伟达的 GPU 更是变成了原油般的存在，几乎所有大模型都奔跑在英伟达的算力芯片上。

如果说黄仁勋现在还有什么意难平，恐怕只有中国市场了。

黄仁勋在 2023 年年底接受媒体采访时也表示，中国市场占英伟达销售额的大约 20%。腾讯、阿里、字节等巨头的训练集群，清一色的英伟达 GPU。

此外，在发展得如火如荼的中国智驾市场里，彼时有超过 80% 的辅助驾驶芯片也来自英伟达。

然而一纸禁令，彻底搅了英伟达在中国市场的美梦。

英伟达的高端芯片无法继续给中国的 AI 大业添砖加瓦，后来专门为中国市场开发的阉割版的 A800 和 H800 也没能绕开管制，黄仁勋一边郁闷一边绞尽脑汁。

2023 年 11 月，硅谷 DealBook 峰会上，黄仁勋在对着全息演示屏上的中国地图重申：" 失去这个市场，我们没有 Plan B"。

2024 年 1 月，黄仁勋来华，在北京、上海、深圳三地的年会连轴转。上海那一场，他脱下黑皮衣，换上东北大花马甲，扭起了大秧歌；11 月在港科大的讲台上，他又动之以理 " 开放研究是全球合作的最终形式 "。

进入 2025 年，黄仁勋一方面继续向中国市场示好，身着 " 唐装 " 用生硬中文赞扬中国科技发展，一边对着大洋彼岸晓之以利：" 中国是一个不可替代的市场，服务这里符合美国的利益 "。

可惜任凭他做足了各种姿态，说尽好赖话，还是事与愿违。

英伟达在中国市场一家独大的格局一去不复返，华为昇腾、阿里平头哥、百度昆仑芯和寒武纪，毫不客气地瓜分了它空出来的位置。

到嘴的鸭子越飞越远，黄仁勋忍不了了。

DeepSeek-V4，

戳中英伟达的命门

2026 年 4 月 15 日，黄仁勋做客美国知名播客节目。面对主持人的一连串追问，其中还夹带着指责他为了利益不顾国家安全的暗示，黄仁勋罕见地发飙了。

他表示，管制的逻辑 " 极其愚蠢 "，是典型的" 失败者心态 "。

在黄仁勋看来，如果是强者心态，一开始就不该关注要不要限制高端芯片出口。

他曾公开表示：" 无论有没有美国芯片，中国的人工智能技术都在快速发展。问题不是中国是否会拥有人工智能，它已经拥有了。真正的问题是，世界上最大的人工智能市场之一是否将运行在美国的平台上。"

所以，黄仁勋反复呼吁放开对华芯片销售。他不只是怕少卖几块 GPU，更担心的是英伟达的生态地位被挑战。

一直以来，他真正在意的是 CUDA 生态。

有人比喻，如果把英伟达 GPU 看作 " 电脑主机 "，CUDA 就是 "Windows 系统 "。只要该生态能让大部分人离不开，英伟达就立于不败之地。

截至 2025 年，全球超过 450 万开发者在使用 CUDA。几乎整个 AI 圈子的人都习惯在 CUDA 上写代码、开发应用。他们所有的学习成本、项目代码、工程经验，全都有英伟达的印记。

要离开这个生态也不是不行，但那就意味着代码重写，工具链重搭，工程师重新培训。有业内测算指出，非英伟达平台上开发周期可能延长 6 个月，成本增加 40%。

所谓 " 卖产品不如卖品牌，卖品牌不如卖标准 "，科技行业同样如此。

因此英伟达不怎么操心谁家的 AI 强不强，只关心他们的 AI 在不在自家生态里。

黄仁勋对于 DeepSeek 的态度，就是一个例子。

去年 DeepSeek 发布 R1，直接冲击了行业对算力堆叠的路径依赖，业内突然意识到原来搞顶级 AI 可能不需要海量 GPU，于是英伟达股价大跌，短短三天蒸发了 6000 亿美元。

但当时黄仁勋对外没有显出一点慌乱，还宣称 DeepSeek 及其开源推理模型所带来的能量 " 令人无比兴奋 "，并且笃定这种技术创新反而会带来更多算力需求。

那时他确实有底气。毕竟 R1 再怎么惊艳，终究是跑在英伟达的 GPU 上，活在 CUDA 的生态里。

DeepSeek-V4 的出现，则是把他最担心的事变成了现实。

V4 预览版上线的文档里有一行小字写着：" 受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 的价格会大幅下调。"

言外之意是，等下半年华为昇腾 950 铺开了，V4 不但会更流畅，价格还能再砍几刀。V4 的存在也是在告诉其他人：离开英伟达的芯片和生态，也能干旗舰模型的活。

英伟达的生态壁垒就此裂出了一条缝，虽然还微不足道，但对于喜欢把 " 英伟达离倒闭只有 30 天 " 之类的话挂嘴边的黄仁勋，不得不警惕。

" 全面替代 " 的口号，

不是说说而已

想挑战英伟达的远不止国内企业。

2024 年，AMD、英特尔、Meta、微软、谷歌等 9 家科技巨头成立了一个 UALink 联盟，针对的就是英伟达的护城河—— NVLink。

OpenAI 则是推出 Triton 编译器，试图绕开 CUDA 的 " 语言垄断 "。

所以段永平曾表达过对英伟达的一个顾虑：英伟达的护城河虽然很强大，但这么多巨头针对它，不能改变一些什么吗？

对此，英伟达见招拆招，收效颇丰。客户和竞争对手想在 NVLink 之外另起炉灶，英伟达干脆直接开放 NVLink，让出一部分权限，让客户可以把其他品牌的芯片也混进算力集群里。

中国这边全然不同，局势促使我们坚定自研，历史也反复证明了爹有娘有不如自己有，必须把英伟达从 " 唯一选择 " 变成 " 备选之一 "，哪怕中国的芯片在许多方面还暂时落后。

这也成了许多中国企业的共识。

科大讯飞是一个典型案例，明知迁移成本极高，用英伟达方案一个月能完成的任务，迁移到昇腾可能需要三个月，但其董事长刘庆峰直言：" 这一步非走不可。"

这种不计代价的投入，大概才是真正会让黄仁勋头疼的东西。

更何况，中国同行也有不少与英伟达对垒的底气。

一个是基建优势。

在播客里，主持人认为英伟达如果把高端芯片卖给中国企业，会帮助对手开发出顶尖 AI 模型。黄仁勋当即反驳道，顶尖的 AI 模型，不一定要最顶尖的芯片才能训练出来。

中国企业的解决方案是 " 芯海战术 "，通过相关技术把数百甚至数千颗国产芯片高速互联，形成一个庞大的算力集群，用数量优势弥补单点性能的不足。

集群模式功耗巨大，但好消息是，中国不缺能源。

还有市场优势。

芯片和 AI 好不好用，需要在市场里验证和迭代。

中国不仅内需市场足够庞大，中国头部 AI 公司还普遍采用开源策略，大幅降低了开发者和企业的使用和二次开发门槛，叠加成本优势，中国的 AI 模型能轻易触达全球用户。

例如 2024 年初，Meta 的大模型 Llama 下载量为 1060 万次，而阿里的大模型 Qwen 下载量只有 50 万次。但到了 2025 年 10 月，Qwen 的累计下载量为 3.853 亿次，超过了 Llama 的 3.462 亿次。

就像最近很火的何润东版项羽说的 " 打战靠的是决心和勇气 "，挑战英伟达也需要实力、动力和决心。

还好这些我们也都不缺。

国产芯片 " 能用 " 了，" 好用 " 还会远吗？