DeepSeek V4 终于发了而且确认是在华为昇腾上训练部署的，没走英伟达。之前一直说适配很难跳票半年，现在看是磨出来了。国产大模型 + 国产芯片第一次真正跑通，意义比想象的大。
跑通不等于追平。V4 在昇腾上的推理效率比英伟达版低 20-30% 是行业内部已知的数据，只是 DeepSeek 官方没明说。但从 0 到 1 比从 1 到 100 难得多，能把整套训练推理链路在昇腾上跑起来本身就是巨大突破。后面持续优化 1-2 年差距可以缩到 10% 以内。昇腾的硬件设计跟英伟达差得不算远主要是软件栈落后，CANN 框架持续迭代下去有希望。
这事的意义不在技术本身而在供应链安全。一旦国产链路跑通就意味着有 Plan B，对中美博弈的筹码不一样了。技术差 20% 没关系，能用就行。
牛逼
别高兴太早。CUDA 生态不是硬件差距是几十年工具链积累，寒武纪海光沐曦都做过芯片但软件栈没人跟得上。DeepSeek 这次是工程团队硬堆人力磨出来的，其他公司没这个能力复制。国产替代要真正成熟还得 5-10 年。
从采购角度说一句。我们公司之前不敢上昇腾就是怕主流模型跑不动，现在 DeepSeek V4 跑通了采购的顾虑少很多。昇腾的单价比 H100 便宜一半，总体 TCO 还是有吸引力的。供应链替代这条路开了之后会有更多企业跟进。
等 V4 开源版出来再说，现在都是官方数据
生态这个事很微妙。DeepSeek 一家跑通不代表整个生态成熟，还需要 PyTorch 更新兼容、主流推理框架 vLLM/TGI 支持、云厂商提供托管、社区贡献算子优化。目前看 PyTorch 2.4 已经开始支持 CANN 后端，vLLM 的昇腾分支也在推进。整个链条可能还要一年才算真正成熟。但比两年前已经好太多了那时候连编译都是问题。
@rustpeng CUDA 生态这个观点我同意，短期内追不上。但 @bare_metal_brad 说的供应链安全角度更重要，不用追赶到极致只要能用就够战略意义
推理效率20-30%差距是真的，但CANN迭代到3.0之后差距能再压
供应链安全这视角对，能用比纯优化重要