字越小，事越大。
4月24日，DeepSeek-V4发布，官宣文章中一行不起眼的小字，多数人一眼划过，背后却藏着关键细节。
图片来源：DeepSeek微信公众号
芯模联动
在介绍DeepSeek-V4两个版本的API调用价格时候，图片下方注释小字显示：受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。
这张图至少包含了两方面信息：
一方面，这个定价现在已经比国外对标模型便宜很多，但是下半年价格还会继续下探。以每百万Tokens计，DeepSeek-V4-Flash版输入（缓存命中）0.2元，输入（缓存未命中）1元，输出2元；DeepSeek-V4-Pro版输入（缓存命中）为1元，输入（缓存未命中）12元，输出24元。
对比Claude Opus4.6，以每百万Tokens计，缓存命中的输入单价为0.5美元，缓存未命中的输入单价为5美元，输出单价为25美元。按4月24日当日汇率计算，DeepSeek-V4-Pro的三项定价，分别是Opus 4.6的29%、35%和14%。
另一方面，价格下调和昇腾950超节点批量上市同步。业内认为，这显示出DeepSeek-V4或与国产算力芯片做针对性的深度联动适配。
DeepSeek-V4公开的技术报告也说明了这一点。该报告显示，DeepSeek-V4将细粒度专家并行（EP）方案同时在英伟达GPU和华为昇腾NPU上完成验证。业内认为，这说明DeepSeek-V4在设计之初便已将兼容多个硬件体系平台纳入技术规划。
图片来源：DeepSeek-V4技术报告
业内认为，结合高端算力芯片供给受限的背景，DeepSeek和华为昇腾芯片联手开辟新路径足以振奋人心，这意味着在国产算力生态上也可以孕育全球领先的模型能力。多位业内专家和投资人也告诉记者，国产算力生态发展一直任重道远，这是一个重要的里程碑。
市场情绪则更加高涨。4月24日，海光信息、摩尔线程、沐曦股份、中芯国际、华虹半导体等A股和H股的国产芯片公司股价全面大涨。
硬件适配
4月24日，华为微信公众号宣布，通过双方芯模技术紧密协同，实现昇腾超节点全系列产品支持DeepSeek-V4系列模型。
图片来源：华为微信公众号
华为表示，昇腾950通过融合kernel和多流并行技术降低Attention计算和访存开销，大幅提升推理性能，结合多种量化算法，实现了高吞吐、低时延的DeepSeek-V4系列模型推理部署。具体来看，基于DeepSeek-V4-Pro模型，在8K输入场景，昇腾950超节点可实现TPOT约20ms时单卡Decode吞吐4700TPS，基于DeepSeek-V4-Flash模型，8K长序列输入场景下可实现TPOT约10ms时单卡Decode吞吐1600TPS。
除了昇腾950，华为也宣布，昇腾A2、A3系列产品也适配DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro。
华为昇腾芯片在持续迭代演进。华为轮值董事长徐直军2025年9月在公开演讲时表示，华为昇腾芯片已经规划到2028年。
徐直军表示，昇腾芯片是华为AI算力战略的基础。华为2018年发布的昇腾310芯片，是昇腾系列芯片首款产品。2019年发布昇腾910芯片。2025年，昇腾910C芯片随着昇腾900超节点规模部署，逐渐为外界所熟悉。“我们将以几乎一年一代、算力翻倍的速度，同时围绕更易用、更多数据格式、更高带宽等方向持续演进，持续满足AI算力不断增长的需求。”徐直军说。
软件生态
除了硬件之外，AI系统和软件生态的竞争也值得关注。
长期以来，全球AI算力体系几乎围绕英伟达的CUDA生态开展。这一次，国产算力芯片在软件生态上也留下了清晰的成长印记。
4月24日下午，华为在多个账号进行DeepSeek-V4昇腾首发的直播，讲解基于CANN的训推优化实践。作为昇腾AI生态的根基和锚点，华为昇腾芯片异构计算架构CANN框架已经迭代到8.0版本。
除了华为，4月24日，寒武纪宣布，已基于vLLM推理框架完成对DeepSeek两款最新开源模型的Day0适配。寒武纪特别强调，这一成果得益于寒武纪长期积累的自研NeuWare软件生态与芯片设计技术。在软件生态层面，寒武纪NeuWare软件栈全面拥抱开源社区，原生支持PyTorch、vLLM、Diffusers等主流AI框架，新模型可快速迁移至寒武纪平台；在国产软件生态层面，寒武纪与众智FlagOS生态持续深度合作，解耦模型与不同架构芯片之间的生态壁垒，进一步降低模型适配迁移成本。
图片来源：寒武纪开发者微信公众号
为了解决不同国产芯片接口、软件生态互不兼容的问题，北京智源研究院此前牵头推出面向多种AI芯片的统一开源系统软件栈——众智FlagOS。4月24日，众智FlagOS宣布，对DeepSeek-V4两个模型进行全量适配，已经完成DeepSeek-V4-Flash在8款以上AI芯片上的全量适配与推理部署，包括海光、沐曦、华为昇腾、摩尔线程（FP8）、昆仑芯、平头哥真武、天数、英伟达（FP8）等，同时正在推进DeepSeek-V4-Pro模型在多个芯片的迁移适配，后续即将开源。
智源研究院还表示，通过多项技术突破，使得DeepSeek-V4能够在当前各种厂商的主流AI芯片上稳定运行，而非仅限于支持FP4和大显存的少数高端AI加速卡；FlagOS的核心算子库FlagGems全量支持DeepSeek-V4算子，一是彻底脱离CUDA算子依赖，二是无需芯片厂商逐一适配，三是新算子即时可用。
一位业内专家告诉记者，越来越多国产模型企业已把国产算力的部署适配放到更突出位置。从现实约束看，模型训练、推理框架、芯片算子、通信库和云平台调度任何一环跟不上，都会削弱国产模型的成本优势。
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