DeepSeek 计划采购至少 16 万颗华为昇腾 950DT 芯片，用于内蒙古乌兰察布的大型数据中心。

订单总额预计高达约 25.6 亿美元（按每颗芯片约 11.1 万元人民币估算）。

如果按计划完成，这将成为目前已知规模最大的国产 AI 芯片集群之一。

消息一出，整个 AI 圈炸了。

16 万颗，什么概念？

先感受一下这个数字的份量。

今年 3 月，深圳才宣布启用中国首座由 1 万颗昇腾芯片构成的智算集群。

6 月，美团表示曾使用 5 万颗国产芯片训练 AI 模型。

而 DeepSeek 这次，一出手就是 16 万颗。是深圳集群的 16 倍，是美团已知用量的 3 倍多。

这个位于内蒙古乌兰察布的智算中心，规划功率达到吉瓦级。全负载运转时消耗的电力，约相当于供应 75 万户家庭使用。

而 16 万颗昇腾 950DT，仅仅占这个数据中心整体运算容量的一部分。

为什么是昇腾 950DT？

昇腾 950DT 是华为的下一代旗舰 AI 芯片，预计 2026 年第四季度正式推出。

它采用华为自研第三代达芬奇架构和中芯国际 N+3 工艺（7 纳米级制程）。配备 144GB 专用高带宽内存，内存带宽达到 4TB/s，芯片间互联带宽提升至 2TB/s。

华为还将昇腾 950DT 用于 Atlas 950 超节点，最多可连接 8192 颗芯片，峰值 AI 算力达到 8 EFLOPS。

性能上，昇腾 950DT 被普遍认为可与英伟达上一代 Hopper 架构芯片相比。

DeepSeek 创始人梁文锋 7 月曾评价：英伟达 GB300 能完成的任务，华为超节点同样可以完成，延迟方面也没有明显差别。不过他也坦言，华为需要约 4 颗 GPU 才能达到英伟达 1 颗 GPU 的性能水平，技术上落后约两年。

推理 vs 训练：一个精明的选择

值得注意的细节是：这批芯片主要用于模型推理，而非训练。

DeepSeek 此前曾尝试用华为芯片训练模型，但目前在这项关键工作上仍依赖英伟达加速器。

推理——执行已完成训练的 AI 模型——对芯片性能及软件生态的要求相对较低，因此成为中国企业导入国产芯片的重要切入点。

而训练大模型，英伟达的生态和性能优势短期内仍难以替代。

这是一个务实且精明的选择：在相对容易突破的推理环节大规模采用国产芯片，同时继续用英伟达搞定最核心的训练任务。

产能困局：25.6 亿美元的订单，要等多久？

但事情没有那么简单。

华为产能严重不足。

高端存储器等关键零部件短缺，华为今年 950DT 的产量将被限制在几十万颗的低段水平。

华为还需要平衡其他客户需求，并尝试向海外出口少量产品。

知情人士透露，完成 DeepSeek 这笔订单可能需要一年以上。

对于需要快速部署算力的 AI 企业来说，这个交付周期无疑是一项重要考验。

据报道，DeepSeek 已请求北京方面协助，希望促使华为更快分配更多芯片给该公司。

更大的棋局：中国 AI 的 " 去英伟达化 "

这笔订单的意义，远不止一家公司的采购。

这是中国 AI 产业摆脱对英伟达依赖的标志性事件。

美国自 2022 年起实施的出口管制，正迫使中国加快发展国产芯片。英伟达高階芯片未经许可不得销往中国，即便面向中国市场的特供产品 H20，也面临越来越大的政策不确定性。

而 DeepSeek 这次的选择传递了一个清晰信号：即使性能、交付周期和价格不完全有利，本土 AI 企业仍可能优先考虑国产方案。

这背后还有更深层的考量——供应链安全。完全依赖一家美国公司的芯片，随时可能被 " 卡脖子 "。建立自主算力底座，已经从 " 可选项 " 变成 " 必选项 "。

国产算力，正在集体爆发

DeepSeek 不是一个人在战斗。

深圳：今年 3 月投建 11000P 智能算力集群，合计建成 14000P 智能算力

美团：LongCat-2.0 大模型在五万卡国产算力集群上完成从零预训练到推理的全流程

智谱：建成一座规划功率约 1 吉瓦、采用国产芯片的数据中心

国产 AI 芯片的集群规模，正在从 " 万卡级 " 向 " 十万卡级 " 跃升。

16 万颗华为芯片，25.6 亿美元，吉瓦级数据中心。

DeepSeek 这一把，赌的不只是一家公司的算力储备——赌的是整个中国 AI 产业的自主未来。

当然，这条路远非坦途。华为产能不足、单颗性能仍有差距、交付周期漫长……挑战一个接一个。

但方向已经明确：用国产芯片做推理保底，用英伟达做训练攻坚，两条腿走路，逐步替代。

正如一位业内人士所说：" 这不是一夜之间的取代，而是一场漫长的拉锯战。"

而 DeepSeek 的 16 万颗订单，打响了这场拉锯战的第一枪。

接下来，就看华为能不能按时交货了。