国产AI芯片迎来关键转折点，生态困局有望一年内破解
在近期一场投资者交流活动中，DeepSeek创始人梁文锋分享了对国产AI芯片发展的最新观察。他透露，公司目前拥有的算力规模约相当于两万张H系列芯片，其中大部分是近一两个月才部署到位的新资源。
中美差距主要在资源，人才已基本持平
“我们和美国的差距主要体现在资源投入上，时间上大概落后12到18个月，或者说6到12个月。”梁文锋分析道，“但在人才层面，几乎不存在差距，因为大家面对的是同一批技术人才。”
CUDA护城河正被新技术快速瓦解
梁文锋认为，英伟达长期建立的CUDA生态优势正在发生根本性变化。这种变化来自两个关键驱动力：
- AI改写编程规则：“现在有了AI，AI可以写代码，我可以用AI来构建这个生态。”这意味着生态建设的门槛和效率正在被重新定义。
- 新兴编程语言突破：他特别提到了由北京大学团队开发的开源高性能AI算子编程语言TileLang。“用这种高级语言来重写CUDA算子，可以很快地把英伟达的整套生态复现一遍。”
此外，市场结构的变化也在推动技术解耦。“以前计算卡的市场规模小于游戏卡，现在情况已经反转。当计算卡成为更大的市场时，两者继续捆绑的必要性自然就减弱了。”
“生态完全没问题”的认知将如何被验证
梁文锋将当前阶段定义为“历史性机会”。“我们认为未来一年之内，一个关键判断会被市场验证：国产芯片的生态完全没有问题。”他坦言，过去业界普遍认为国产芯片“用不起来、不好用”，但这种认知有望在未来12个月内被扭转。
华为昇腾的实际应用与权衡
在谈到具体产品时，梁文锋以某国产计算卡为例进行了分析。“我们采购的目的，是希望帮助把生态做起来。”他指出，该产品的超节点版本在性能和价格上可以平替英伟达的同类产品。
“价格确实会高一些，但幅度有限。主要的代价体现在需要四张国产卡才能达到一张英伟达卡的算力，同时在发布时间上落后约两年。”他补充说，当前可用的国产卡对应的是英伟达两年前的产品。
从使用成本角度看，梁文锋给出了一个实际对比：“英伟达的卡通常按五年折旧计算，国产卡最多按三年。今年用起来体验不错，明年也还能接受，但再往后可能就需要考虑能耗问题了。”