来源：机器之心原文
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机器之心转述路透社报道称，DeepSeek 正在开发自有 AI 芯片，方向聚焦推理环节，而不是训练新模型。1
这件事的核心不在于「马上量产一颗芯片」，而在于头部模型公司正把竞争延伸到推理基础设施：谁能更深地控制硬件、模型和服务系统，谁就更有机会压低推理成本并提升响应效率。1
图片笔记要点
- 报道称该项目仍处早期，DeepSeek 正接触芯片设计、晶圆代工和存储芯片等外部合作方，并在近几个月加大芯片设计工程师招聘。1
- 推理芯片瞄准的是 AI 应用普及后增长最快的算力场景：已训练模型为用户生成响应，成本、能耗和延迟都会影响最终产品体验。1
- 文章把 DeepSeek 放进更大的行业趋势中：OpenAI 已发布定制推理芯片 Jalapeño，Anthropic 也被曝启动自研芯片早期工作。1
- 难点同样明确：AI 芯片从设计到量产通常需要数年投入，还会遇到先进制程、HBM 供应、软件生态和规模效应问题。1
为什么值得看
DeepSeek 过去的标签更多是模型能力和低成本推理。如果自研芯片路线持续推进，它要面对的就不只是算法迭代，还有半导体工程、供应链和软件生态。短期看这是早期信号，长期看是模型公司争夺推理成本控制权的一个样本。
图集说明
图 1-3 为概念示意图，只用于表达「推理芯片与算力基础设施」主题，不代表 DeepSeek 真实芯片外观；图 4 来自机器之心原文配图。
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