連 DeepSeek 都要自己做晶片了

同一個月裡，三家做出最強模型的實驗室，做了同一件事。上個月 OpenAI 和 Broadcom 發表首顆自家推論晶片「Jalapeño」；Anthropic 傳出找三星談自研；現在 Reuters 說，DeepSeek 也開始做自己的 AI 晶片了。

DeepSeek 是那個以「省」出名的名字——用比別人少的算力、被出口管制卡過一輪，還是把模型做到讓市場抖了一下。連它都要自己造矽，這件事本身就是訊號。而且它挑的是推論晶片，不是訓練晶片：模型訓練好之後、每天對外吐答案的那一顆，才是長期最花錢的地方。

Reuters 2026 年 7 月 7 日的報導講得很清楚：DeepSeek 這個晶片專案大約一年前就開始，目前仍在早期，公司正在擴編晶片設計團隊、跟晶片設計、代工、記憶體等外部夥伴接觸，也在招半導體工程師。目標一句話——少靠 Nvidia 和華為。

為什麼是「推論」晶片，不是訓練晶片

先把兩個詞分乾淨。訓練（training）是把模型「教出來」的一次性大工程，推論（inference）是模型教好之後、每一次幫使用者產生回答的日常運算。打個比方：訓練像是一次性的學費，推論像是每天都在跳的電費。使用者越多、跑得越久，推論這筆電費就越大，最後多半超過學費。

DeepSeek 先做推論晶片，是務實的選擇。推論的運算樣態相對規則、對軟體生態的要求沒有訓練那麼死；自研一顆專門跑自家模型的推論晶片，比一步到位做訓練晶片好落地。這也是為什麼上個月 OpenAI 的 Jalapeño、以及一連串自研動作，第一顆瞄準的幾乎都是推論——大家先從每天在燒的那筆錢下手。

H800 到 Ascend，再到自己那一顆

DeepSeek 的硬體其實已經換過一輪。它原本用的是 Nvidia 專為中國市場設計、規格被砍過的 H800 GPU；後來美國出口管制範圍擴大，DeepSeek 轉向華為的 Ascend AI 晶片。如今再往前一步——連華為都不完全靠，自己做。

這條路徑本身就說明了動機：不是單純想省錢，而是想把「用什麼晶片」這件事拿回自己手上。當你能用的外部晶片，一次比一次受限，自己設計一顆至少讓長期規劃不再被別人的供貨與禁令牽著走。

三家並排，看得出這是一條線

單看 DeepSeek 一家，是「又一則中國自研晶片新聞」。三家並排，才看得出這是頂尖模型實驗室的共同動作。

實驗室	晶片	型別	代工	目前階段
OpenAI	Jalapeño	推論 ASIC	Broadcom	上月已發表
Anthropic	（未命名）	傳自研	傳與三星洽談	洽談／權衡中
DeepSeek	（未命名）	推論	未點名（洽談中）	早期，約一年

（Anthropic、DeepSeek 兩欄多為傳聞與早期進度，非已流片產品，讀時請當「意向」而非「成品」。）

再往外一圈，中國本土早就不缺自研故事：華為、阿里、百度都重壓自家處理器，美團上個月還開源了宣稱「訓練到推論全程用國產晶片」的 LongCat-2.0。中國本土 AI 晶片產業，據報規模已約 500 億美元。DeepSeek 這一步，是把「頂尖模型公司也要有自己的矽」這條線，補上了最會做模型的那一家。

做晶片，比做模型難得多

要潑一盆現實的冷水：會做模型，不代表做得出晶片。 多篇報導都提醒，一顆 AI 晶片要跨過的能力，遠比訓練一個模型長：

• 處理器架構設計
• 記憶體系統與頻寬
• 一整套能讓開發者用起來的軟體工具鏈
• 先進封裝
• 製造良率
• 散熱與功耗

任何一環卡住，晶片就出不了貨。DeepSeek 現在做的，是擴團隊、找夥伴、招人——這是「開始爬」的動作，不是「快到頂」的訊號。它自己也還沒公布規格、流片時程或代工廠。所以此刻能確定的是「它決定要自己做、而且動起來了」，不是「它就要擺脫 Nvidia 了」。

台灣角度：同一道牆，把它擋在台積電外

這裡是需要標清楚的一段推論。把 DeepSeek 推離 Nvidia 的，是美國的出口管制；而同一道牆，多半也擋住它用台積電的先進製程流片——受管制的中國 AI 晶片，很難在台積電這樣的地方投片。

順著這條線推下去（Reuters 沒有點名代工廠，以下是結構推論、不是官方確認）：這顆晶片幾乎只能走中國本土代工，例如 SMIC 的成熟或受限產能。也就是說，DeepSeek 自研的每一步，都得在「拿不到最先進製程」的前提下設計——這既是它的限制，也是本土代工線要去接的需求。對台灣供應鏈，這不是今天少一張單的問題，而是提醒一件老事實：先進製程這道門檻，正是台積電位置的來源。 誰被擋在門外，誰就得自己另想辦法。

接下來自己盯這兩件事

DeepSeek 自研晶片，此刻是一個決定與一批徵才，不是一顆在跑的晶片。往下看，兩件事會告訴你它走到哪：

第一，流片與規格。哪天出現代工廠、製程節點、或第一次流片的消息，才代表它從「招人」進到「有東西」。在那之前，「擺脫 Nvidia」都還是目標。

第二，推論成本這條線。當頂尖實驗室一家接一家自己做推論晶片，真正被重寫的是「跑一個模型每天要付多少」——這比誰家跑分高，對用得起用不起 AI 的人影響更直接。這顆電費表，值得比訓練晶片更認真地盯。

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資料來源：Reuters（2026-07-07，經 The Tech Portal、Oninvest、TradingView 轉引）；OpenAI「Jalapeño」、Anthropic 與三星洽談、美團 LongCat-2.0 均為本站先前已報導事實；台灣代工路徑為結構推論、非官方確認。

矽基前沿 · 前沿基建線（編輯：廖玄同），《連 DeepSeek 都要自己做晶片了》，矽基前沿 [Si]gnals，2026-07-07。https://signals.tw/articles/deepseek-own-inference-chip/