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国家大基金或首次投资AI大模型公司DeepSeek,估值450亿美元,标志着国产算力生态从半导体硬件向AI应用端延伸,面临性能追赶与生态构建的双重挑战。 ## 1. 大基金投资转向:从半导体到AI - 国家大基金三期拟领投DeepSeek首轮融资(估值450亿美元),首次涉足大模型领域,此前专注半导体材料、设备等硬件投资。 - 2025年与上海国资设立600亿元AI产业基金,明确覆盖"半导体+AI"双主线,此次投资符合战略延伸逻辑。 ## 2. 国产算力突破:从量变到质变 - 2025年国产AI加速卡出货量预计165万张,占中国市场41%;昇腾950PR芯片算力超英伟达H20特供版2.87倍。 - DeepSeek-V4发布实现1.6万亿参数、百万token上下文,华为昇腾等7家国产芯片完成"Day0适配",硬件-模型协同效应显现。 ## 3. 生态挑战:性能与软件短板 - 单卡算力与英伟达仍有代际差,多卡集群通过工程优化缩小差距;CANN框架生态成熟度远低于CUDA,开发者迁移门槛高。 - 制造端依赖拓荆键科混合键合设备、芯联先锋12英寸项目等投资突破3D堆叠和先进制程瓶颈。 ## 4. 未来窗口:2027年或成关键节点 - 国产芯片目前聚焦推理优化,大规模训练集群稳定性待验证;2027年或成国产算力主导大模型训练的时间拐点。 - 政企订单依赖度高、盈利模式未定型等问题仍需解决,但AI与芯片的闭环强化将推动生态从"替代"转向"主流"。
2026-05-07 17:57

大基金或将领投DeepSeek?算力拐点将至

本文来自微信公众号: 芯师爷 ,作者:Orion


5月6日,一则报道引发市场高度关注:国家集成电路产业投资基金(简称“国家大基金”)正在洽谈领投DeepSeek首轮融资,估值约450亿美元。


几周前,这一数字还停留在200亿美元左右,短短数周翻倍有余,市场用真金白银给出了答案。


国家大基金向来被视为中国半导体产业的“国家队”,重点投向材料、设备、芯片制造等产业链,此前从未公开投资任何一家大语言模型公司。一旦本轮投资落地,这将是大基金首次公开注资本土大模型厂商。这一转向意味着什么?国产AI算力生态又将迎来怎样的机遇与挑战?


大基金的“传统投资版图”与AI转向


国家大基金是我国规模较大的半导体投资工具。三期累计募资情况如下:



此前从未公开投资过任何一家AI大模型公司,不过这一转向其实有迹可循。2025年1月17日,大基金三期与上海国资联合设立“国家人工智能产业投资基金合伙企业”,出资额高达600.6亿元。业内预期该基金未来将覆盖半导体与人工智能(硬件+软件)两大主线。投资DeepSeek是大基金三期从“半导体硬件”向“AI应用端”的自然延伸,与AI产业投资基金的布局逻辑完全一致。


DeepSeek-V4:国产算力的“临界点”


2025年是中国AI芯片出货量从“量变”走向“质变”的关键年份。IDC数据显示,2025年中国AI加速卡总出货量约400万张,其中国产AI加速卡出货量达165万张,市场份额约41%。进入2026年,出货预期进一步上调。


4月24日,DeepSeek-V4正式发布。这款模型将总参数推至1.6万亿,首次将百万token上下文打造成标配,并在Agentic Coding评测中达到开源模型最佳水平。



在DeepSeek-V4发布当日,华为宣布昇腾超节点全系列产品已完成全面适配,实现20ms低时延推理。昇腾950PR推理芯片于2026年3月量产,单卡算力较英伟达对华特供版H20提升2.87倍。寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、天数智芯等7家国产芯片品牌同步实现了“Day0适配”,即模型发布当天即完成适配上线。


从“能用”到“好用”仍有长路


“距离缩短”不等于“差距消失”。国产AI芯片当前面临的挑战仍然是系统性的。


在绝对性能上,国产GPU与英伟达新一代产品之间仍存在代际差距。通过算子融合、混合精度训练等工程手段,这一差距在多卡集群中被显著缩小,但在单卡峰值算力层面的追赶仍需时间。


更大的挑战来自软件生态。昇腾的CANN框架虽然在持续迭代,但相比英伟达十几年的CUDA生态积累,在第三方库支持、调试工具链、开发者社区的完整性上仍有明显差距。对于个人开发者和小团队而言,从CUDA向CANN的迁移门槛依然较高。


在制造端,先进制程产能仍是制约因素。大基金三期首批投资中,其一是注资拓荆键科——聚焦混合键合设备,这是决定3D堆叠能力上限的关键工艺;其二向芯联先锋222亿元的12英寸项目注资,瞄准车规级半导体供给。两笔投资均指向解决国产算力的底层制造瓶颈。



在应用端,国产芯片更多聚焦于推理场景的深度调优,训练侧虽然快速追赶,但大规模训练集群的稳定性和通信效率仍需验证。2027年有望成为国产算力规模化切入大模型训练的核心时间窗口。


此外,客户集中度过高、订单依赖大型政企项目、盈利模式尚未普遍确立等问题,同样是国产芯片厂商需要逐步解决的现实课题。


写在最后


对国产算力厂商而言,这是一个最好的时代,也是一个最紧迫的时代:大模型在倒逼芯片进步,芯片在承接模型落地,两者正在形成相互强化的闭环。这个闭环一旦跑通,中国的AI算力生态将不再是"替代品",而是真正意义上的"主战场"。

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