DeepSeek 工程师参与华为芯片设计，训练环节加速去英伟达化

DeepSeek正与华为展开深度合作，参与影响华为未来人工智能芯片的设计，合作形式已超出通常的供应商与客户范畴。据披露，华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点，将大模型训练中的实际需求直接纳入芯片设计决策。

双方合作的下一步是训练环节的全面切换。DeepSeek计划最早于今年年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练，目前相关测试仍在推进。

工程师进驻参与设计

合作的具体形式是华为工程师分阶段进驻DeepSeek的办公地点，把大模型训练中的实际需求直接带入芯片设计决策环节。相关反馈涉及模型计算任务如何分配、处理器之间如何传输数据等底层细节，这些内容将被纳入计划于明年年初推出的芯片设计。

这种协作方式已超出通常的供应商与客户关系，DeepSeek由此参与到影响华为未来人工智能芯片设计的环节之中，双方被视为中国两大科技企业加速降低对英伟达芯片依赖的代表性组合。

DeepSeek 工程师参与华为芯片设计，训练环节加速去英伟达化

一次大规模预训练通常需要数千至上万颗AI芯片组成集群，并连续运行数周，这对昇腾950DT的算力、通信和稳定性提出了极高要求，也是训练环节能否真正切换的关键考验。

DeepSeek 工程师参与华为芯片设计，训练环节加速去英伟达化

芯片供应层面已有相应安排。华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，后者将把这批芯片同时用于训练和推理。

DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司的最高优先事项之一，这一表态与上述产能安排相互呼应。

软件生态是更深层的布局。DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，与面向英伟达的组件一一对应。

TileLang可跨芯片运行，DeepSeek训练中每一个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现，这直接动摇了CUDA生态赖以留客的代码迁移壁垒。

从市场份额看，IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场的份额已降至34%，华为以28%紧随其后，两者差距缩至6个百分点。

在落地规模上，华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。训练环节的国产化，正在从测试走向真实的大规模落地。