2013年，谷歌工程师曾算过一笔账：若每位用户每天使用3分钟语音搜索，其数据中心规模需翻倍。靠采购英伟达显卡填补算力缺口，将被天价账单压垮。于是，谷歌决定自研芯片——TPU由此诞生，成为其对抗“英伟达税”的关键筹码。
十三年后，这道算术题传到了中国AI公司手中。
2024年7月7日晚间，路透社援引三位知情人士消息，大模型公司DeepSeek已启动自研AI芯片项目一年，正与芯片设计公司、晶圆代工厂及存储厂商接洽。数小时后，《The Information》补充报道，另一家头部模型公司智谱也在评估自研定制芯片，并与本土芯片设计企业接触。
24小时内，两家中国最顶尖的大模型公司，不约而同走向“造芯”之路。
DeepSeek的芯片研发明确聚焦于“推理”场景，而非训练。训练如同买房，一次性投入；推理则如交房租——用户每提一个问题，机房就烧掉一笔电费，且永无止境。AI行业真正的成本黑洞，不在训练，而在推理。
创始人梁文锋早将芯片视为生死问题。这位前量化基金经理早在大模型热潮前就以囤积显卡闻名。他在2023至2024年多次公开表示：“我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。”
行动紧随其言：DeepSeek的R1模型先在英伟达H800上训练，后转向华为昇腾；其工程团队还专门设计了UE8M0 FP8数据格式，业内普遍认为这是为适配下一代国产芯片硬件特性而量身打造。
2024年6月，DeepSeek完成首轮融资，募资约510亿元人民币，投后估值达520亿至590亿美元。资金用途明确包括“扩建国产算力中心”及“自研AI芯片”。近几个月，公司秘密招聘芯片设计工程师，职位未在任何公开平台发布。
智谱选择了另一条路径。这家从清华实验室走出、刚登陆港股并冠以“大模型第一股”称号的公司，2024年亏损29.58亿元，2025年上半年再亏23.58亿元，一年半烧掉53亿元。
今年2月，其GLM-5模型在海外爆红，编程能力逼近一线闭源模型。流量激增之下，智谱迅速涨价——Coding套餐上调30%起，并发布“算力合伙人”招募令，公开邀请芯片厂商合作优化。
《The Information》的爆料因此并不意外。智谱倾向于“合作定制”：由自身提供模型架构与需求，本土芯片设计公司负责工程实现。相比DeepSeek“自己建厂造车”，智谱更像是“拿着图纸找车厂改装”——路线无高下，但账单有差异。
路透社报道中一句耐人寻味的话点明深层动机：“DeepSeek造芯，是为了减少对英伟达的依赖，以及对华为的依赖。”
前半句近乎常识——在美国出口管制下，英伟达在中国数据中心市场的份额已几近归零。但后半句才是关键：过去两年，“国产替代”几乎等同于“转投昇腾”。DeepSeek是积极践行者，V4系列已完成昇腾适配，华为亦确认其处理器参与部分训练；智谱更进一步，GLM架构已适配超40款国产芯片，海光、摩尔线程、沐曦等厂商争相宣布支持。
然而，拥抱越深，越知风险。对年推理账单达数十亿元的公司而言，命脉不能押在任何单一供应商身上——哪怕对方是“自己人”。
拥抱昇腾解决的是“有没有”的问题；自研芯片解决的是“听谁的”问题。国产替代叙事进入第五年，内部已然分层。
模型公司自研芯片，在硅谷早已是标准动作。2024年6月，OpenAI公布与博通合作的定制推理芯片Jalapeño；Anthropic也被曝评估类似计划。加上谷歌、亚马逊、微软，凡推理成本够高的公司，几乎人手一颗自研芯片，或至少一份PPT。
对中国芯片产业链而言，这是双面硬币：
正面是机遇——模型公司的定制订单，正是本土芯片设计公司梦寐以求的收入来源；高带宽内存厂商也将受益于推理芯片对带宽的极致需求。
反面是隐忧——今天的大客户，正在学习明天甩开你的本事。谷歌也曾是芯片供应商的优质客户，后来却成了TPU的主人。
当然，牌局才刚开始。一颗有竞争力的AI芯片通常需数年时间、数十亿投入，且无成功保证——Meta的自研芯片项目就曾整体推倒重来。更微妙的是，定制芯片赌的是模型架构趋于稳定，而DeepSeek与智谱的新一代模型刚引入稀疏注意力等新机制。今日流片的图纸，两年后面市时，架构或许早已翻篇。
2013年，谷歌那道算术题的答案是TPU。
2026年，中国模型公司的这道题刚刚起笔。出题的人换了，解题的逻辑没变：
房租交得越久，越想有一套自己的房子。