2013年，谷歌工程师曾算过一笔账：若每位用户每天使用3分钟语音搜索，其数据中心规模需翻倍。高昂的算力成本迫使谷歌走上自研芯片之路，最终诞生了TPU。
十三年后，这道“算术题”传到了中国。2024年7月7日，路透社援引知情人士消息称，大模型公司DeepSeek已秘密启动自研AI芯片项目一年，聚焦推理场景，并正与芯片设计公司、晶圆代工厂及存储厂商接洽。数小时后，《The Information》披露，另一家头部模型公司智谱也在评估定制AI芯片方案，正与本土芯片企业接触。
DeepSeek：优先解决“每用户成本”
DeepSeek明确将芯片定位为“面向推理”，因其意识到AI真正的成本黑洞不在训练（一次性投入），而在推理（持续性支出）——如同“买房”与“交房租”的区别。创始人梁文锋早前多次强调：“我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。”
该公司已在实践中布局：R1模型先在英伟达H800上训练，后转向华为昇腾；团队还专门设计UE8M0 FP8数据格式，以适配下一代国产芯片硬件特性。2024年6月，DeepSeek完成首轮融资，募资约510亿元人民币，明确用于扩建国产算力中心及自研芯片。近期，其芯片设计岗位仅通过非公开渠道招聘，保密程度极高。
智谱：合作定制，开源节流
作为“大模型第一股”，智谱虽市值一度破万亿港元，但财报显示其2024年亏损29.58亿元，2025年上半年再亏23.58亿元。GLM-5模型海外爆红带来流量激增，公司随即上调Coding套餐价格30%以上，并发布“算力合伙人”计划，公开招募芯片厂商协同优化。
不同于DeepSeek的完全自研路径，智谱选择“出需求、找伙伴”的合作定制模式——由自身提供模型架构与性能指标，本土芯片公司负责工程实现。两种路径无高下之分，但成本结构与控制力存在差异。
摆脱“单一依赖”：连华为也不行？
路透社报道中一句耐人寻味的话点明关键：“DeepSeek造芯，是为了减少对英伟达的依赖，以及对华为的依赖。”在英伟达因出口管制基本退出中国数据中心市场后，“国产替代”一度等同于“转投昇腾”。DeepSeek和智谱均积极适配昇腾及其他国产芯片（如海光、摩尔线程、沐曦），但实践越深入，越意识到：年推理账单达十亿级的企业，不能将命脉系于任何单一供应商，哪怕对方是“自己人”。
拥抱昇腾解决的是“有没有”的问题，自研芯片则关乎“听谁的”——国产替代叙事进入第五年，行业内部开始分层。
全球趋势下的双面机遇
模型公司造芯已是硅谷标配：谷歌有TPU，亚马逊有Trainium/Inferentia，微软、OpenAI（与博通合作Jalapeño芯片）、Anthropic亦纷纷入局。对中国芯片产业链而言，这是机遇也是挑战。
正面看，大模型公司的定制订单为本土芯片设计与高带宽内存厂商带来急需的营收；反面看，今日的大客户可能成为明日的竞争对手——正如谷歌从芯片买家变为TPU主导者。
然而，造芯之路充满不确定性：一颗有竞争力的AI芯片需数年研发、数十亿投入，且需押注模型架构的稳定性。而当前稀疏注意力等新技术仍在快速演进，今日流片的设计，两年后面市时或已落后。
2013年，谷歌的答案是TPU；2026年，中国模型公司的答卷才刚起笔。但解题逻辑始终未变：房租交得越久，越想拥有一套自己的房子。