随着 AI 应用加速落地，模型架构逐渐稳定，推理成本开始成为大模型商业化的关键瓶颈。训练模型很贵，但真正大规模赚钱或亏钱的环节，往往在推理阶段。
因此，头部大模型厂商正在形成共识：为自己的模型和业务场景定制推理芯片，可以提升效率、降低成本，并增强供应链掌控力。
DeepSeek 自研 AI 推理芯片，以减少对英伟达和华为芯片的依赖。
DeepSeek 创始人兼 CEO 梁文锋早在2023年和2024年接受采访时，就多次提到高端芯片和算力限制问题。
他曾表示：
近期DeepSeek完成70亿美元（约合人民币500亿元）融资，部分资金明确指向AI芯片研发——与"接触外部芯片设计企业、晶圆代工厂、存储企业"形成战略协同，标志着DeepSeek从纯算法公司向"算法+芯片"双轮驱动转型。
DeepSeek正式开源DSpark推理加速框架，单用户生成速度直接拉升60%-85%，在高并发场景下有效吞吐显著提升。——这一开源动作与7.8早报中"DeepSeek V4深度融合昇腾950、Pro价格下半年大幅下调"的算力协同逻辑一脉相承：从自研芯片+国产超节点+推理加速框架三个层面同时发力，构建不依赖英伟达的"全栈自主"推理体系。
DSpark的开源意味着DeepSeek把推理优化能力开放给整个社区，与V4的"细粒度专家并行同时在英伟达GPU和华为昇腾NPU上完成验证"形成完整闭环——外部开发者可在英伟达/昇腾/自研芯片三类硬件上都能跑出极致推理效率，进一步巩固DeepSeek"高性价比+开放生态"的双重护城河。