最近，河套深港科技创新合作区内的联合团队依托昇腾910C国产AI算力集群，完成了1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。华为提供算力支持，训练执行方是高校和研究院。

这次成功展示了国产算力支撑世界级模型的能力，标志着中国AI的成本迭代飞轮开始运转。算力自主、成本下降、调用量上升和模型迭代四个环节开始咬合。

此次测试由深圳河套学院AI训练平台项目团队牵头，包括哈尔滨工业大学（深圳）和深圳市大数据研究院等多方参与。实测数据显示，模型算力利用率超过30%，关键底层计算单元效率提升14%。这两个数字表明昇腾910C的工业级可用性得到验证，排除了厂商自说自话的嫌疑。不过，这次测试仅涉及监督微调，不包括从零起步的基础预训练，实际激活参数远小于1.6万亿。

这项合作在当下落地，是昇腾生态成熟、外部管制倒逼和企业算力自主需求三重因素叠加的结果。过去布局大模型时，企业只能被动接受英伟达的定价规则，如今算力供给拥有多元选择，布局本土算力生态还能摊薄长期运营成本。DeepSeek敢于全面押注国产算力，因为英伟达在中国高端芯片市场的份额持续萎缩，依赖海外算力的风险不断攀升。

黄仁勋在接受CNBC采访时表示，英伟达已经将中国市场让给华为。英伟达CFO科莱特·克雷斯也在财报电话会上确认，本季度及下一季度中国区数据中心计算收入指引均为零，而去年同期这一收入达到46亿美元。这些信号显示，中国市场的投入产出比持续走弱，监管政策收紧、本土竞争加剧和经营风险上升，使得继续深耕的边际收益递减。英伟达选择主动止损，将资源投向全球其他增量赛道。

几乎在同一时间，DeepSeek正推进首轮外部融资，并将资金重点投向国产算力芯片采购。摩根士丹利预测，2026年华为将占据中国AI加速器市场62%的份额。DS完成融资后，需要有可用的昇腾集群为其提供算力，否则下一代模型的发展将受到影响。如果单纯看DS今年放出的V4，其实并不能让市场满意，核心问题是显卡适配度问题。这种不确定性会导致AI战略落后，哪怕是一个月的时间也足以决定AI公司的生死。