路透社、The Information 两大外媒同步披露行业重磅动向：国内头部大模型企业 DeepSeek（深度求索）、智谱 AI 先后推进自研 AI 芯片项目，正式从纯算法厂商向上游半导体延伸。两大企业布局造芯并非短期成本优化，而是行业战略拐点信号 ——AI 产业竞争进入软硬件全栈对抗阶段，仅依靠模型算法难以构筑长期壁垒，芯片、框架、模型、算力基建一体化成为头部企业必经路线。
一、两大企业自研芯片最新进展
DeepSeek 自研推理芯片项目已低调启动一年，现阶段处于早期研发阶段，定位聚焦线上推理场景，而非大模型训练算力芯片。公司私下扩充芯片研发团队，通过行业内招吸纳芯片架构、前端设计人才，同步对接晶圆代工、存储、IP 核合作伙伴，核心目标匹配自家 DeepSeek 系列大模型算子特性，降低对海外 GPU 依赖，压缩大规模 API 服务的持续算力成本。此前 DeepSeek 已完成全系模型对国产昇腾算力适配，自研芯片是软硬件协同自主的关键一步。
智谱 AI 紧随启动定制芯片评估工作，因 GLM 系列模型调用量爆发叠加海外高端算力出口管制约束，正与国内多家芯片设计企业磋商联合开发专用 ASIC 处理器，芯片专为 GLM 大模型推理调度优化，项目完整研发周期预计超两年。短期智谱仍依托国产算力平台保障业务稳定，长期以自研芯片打通算法与硬件深度适配，解决算力供给、运营成本两大核心痛点。
二、头部模型企业集体造芯，底层逻辑清晰
- 破解算力供给约束：海外高端 GPU 供货受限，通用国产芯片难以针对自有模型深度调优，定制芯片实现算力自主可控；
- 大幅降低商业化成本：推理是 AI 企业长期算力消耗核心，专用芯片可优化功耗、吞吐，相比通用 GPU 显著降低云端服务单位 Token 成本；
- 构筑软硬件闭环壁垒：通用芯片适配多类模型存在性能损耗，自研芯片可深度耦合模型架构、算子库、推理引擎，形成通用厂商无法复刻的效率优势；
- 对标全球行业趋势：海外 OpenAI、谷歌、亚马逊、Meta 均已推出自研 AI 芯片，全球 AI 产业早已告别 “只拼模型参数” 的单一竞争时代。
三、产业格局重塑：AI 下半场比拼全栈综合实力
业内分析师表示，此前行业竞争集中于基座模型性能、开源生态，而当下赛道分界线已经转移。未来具备自研芯片 + 底层框架 + 自研大模型 + 自建算力集群全栈能力的企业，才能在成本、性能、供给安全上形成多维优势。
短期来看，DeepSeek、智谱芯片项目尚处早期，流片、量产、规模化部署仍需时间，现有国产算力平台仍是业务主力；长期维度，国内头部 AI 企业将持续加码硬件研发，推动算力、算法双向协同迭代。国产 AI 产业将彻底摆脱 “算法依附外部硬件” 的发展模式，进入软硬一体化自主发展新阶段。
行业展望
随着越来越多大模型厂商入局芯片设计，AI 与半导体产业边界逐步消融。行业终局竞争不再局限模型效果，芯片架构、算力调度、软硬件协同效率将成为核心胜负手，软硬协同全栈布局是所有头部 AI 企业的长期必答题。
