作者：沈建铭发布时间：2026-05-31 12:38:46 点击数：29250

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：DeepSeek携手华为昇腾，推理成本暴降99%！

过去多年来，在人工智能（AI）算力市场上，英伟达的GPU凭借其强大的性能和CUDA生态优势，几乎所有大模型都奔跑在英伟达的芯片上。这也使得英伟达的GPU占据了超过90%的AI芯片市场份额，并且拥有着高达75%的毛利率，成为了AI市场上最大的赢家。

然而，这一格局正在被两股力量同时撼动：一是AI产业重心从“训练”向“推理”的转移，改变了算力价值的衡量标准；二是DeepSeek V4等国产大模型在推理成本上的极致压缩，直接挑战了英伟达的定价权。

从按时计费到按Token计费，AI ASIC优势凸显

近日，云基础设施提供商Nebius的一位专家在AlphaSense访谈中指出，随着AI智能体的兴起，AI算力需求正加速由“训练”转向“推理”，AI基础设施行业的定价模式正在经历一场深刻的变革。传统上，算力价格取决于GPU型号、使用时长及是否预留，但这一体系正迅速被更直观的“每百万Token成本”所取代。

在传统的按照特定GPU在按需计时付费的模式下，英伟达H100约为每小时2.95美元，H200约为3.50美元，最新的Blackwell B200则在4.90至6.50美元之间。若签订1-2年长期合同且保证采购至少1万颗GPU算力，价格则会大幅下降，换算下来，H100每小时约1.50美元、H200约2.20美元、B200约3.50美元以上。

根据Omdia的数据，推理已占企业AI工作负载的90%至95%，企业更关心的是处理文本或生成内容的实际效率，这也推动了Token计价方式的崛起。这也意味着，未来决定胜负的不再是谁的芯片算力峰值最高，而是谁处理Token的成本最低。

而“每百万Token成本”已经成为衡量推理效率的核心指标——即处理100万个Token（相当于约75万个英文单词或40万个中文字符）所消耗的算力成本。这是用户端最直观的计费方式，也是云服务商衡量自身硬件竞争力的标尺。

在此背景之下，谷歌、亚马逊、Meta、OpenAI等巨头都在自研面向推理的AI ASIC芯片上投入巨资，以期能够降低每Token的成本，摆脱对英伟达GPU的依赖。

根据高盛最新发布的报告显示，谷歌/博通合作的TPU正在迅速缩小与英伟达GPU在推理成本上的差距。从TPU v6升级至v7，单位Token推理成本下降了约70%，与英伟达GB200 NVL72基本持平，部分情形下甚至略具优势。谷歌已利用TPU训练了Gemini等自研模型，并将其部署给Anthropic、Meta等外部巨头。分析师预测，若谷歌将TPU向第三方开放销售，其有望在长期占据AI芯片市场20% 的份额。

与此同时，美国专用AI芯片创企华体汇电竞-华体汇(中国)Cerebras于4月17日提交IPO申请，目标融资30亿美元，估值达350亿美元。其核心支撑是一份与OpenAI签订的总额超200亿美元合作协议，旨在为后者的“去英伟达化”战略构建定制的AI推理芯片。

英伟达也看到了AI算力需求由“训练”转向“推理”的趋势，以及AI ASIC在每Token成本上的优势，因此于2025年以200亿美元收购了在轻量化推理场景下具有优势的Groq LPU架构。

根据Nebius专家数据，在速度方面，Groq每秒可处理800个Token，几乎达英伟达芯片450个Token的两倍。在成本方面，Groq芯片每百万Token成本仅5至10美分，而英伟达B系列约为25美分。

不再依赖英伟达GPU，推理成本降至1/100

4月24日，中国人工智能（AI）技术厂商正式发布了DeepSeek V4系列模型并同步开源，性能比肩国际顶级闭源模型，并且DeepSeek V4系列模型已与华为昇腾等国产AI芯片深度适配，其提供的API服务也主要基于华为昇腾等国产AI芯片，不再依赖于英伟达GPU，且更具性价比。

据介绍，DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash分别采用 MoE 架构，总参数规模分别达到 1.6T（激活 490 亿）和 284B（激活 130 亿），并且都支持最大 100 万个代币的上下文。其中，DeepSeek-V4-Pro专注于性能的上限，在数学、STEM 和竞技编程等高难度任务中表现优于目前公开评估的开源模型。其整体性能接近甚至可与 GPT - 5.4 和 Claude Opus 4.6 - Max 等顶级闭源模型相媲美；DeepSeek-V4-Flash 则大幅降低了参数规模和激活规模，以换取更低的延迟和更低的成本。

根据DeepSeek公布的API定价显示，V4-Flash输入价格为1元/百万Token，输出价格为2元/百万Token；V4-Pro输入价格为12元/百万Token，输出价格为24元/百万Token。

作为对比，此前OpenAI上线的GPT-5.5 API输出定价高达30美元（约合人民币205元）/百万Token。也就是说，DeepSeek-V4系列的API输出价格仅为GPT-5.5的约1/100。

而DeepSeek-V4系列API成本大幅降低的关键在于，V4版本在架构设计上已显著转向推理优化。比如，1M超长上下文处理、KV Cache优化、FP4精度支持——这些技术升级都指向一个方向：降低单位Token推理成本。

此外，DeepSeek还在定价页面指出，DeepSeek-V4 Pro版服务吞吐目前受限，预计下半年华为昇腾950超节点批量上市后，Pro版价格还将大幅下调。这似乎也意味着，当前DeepSeek-V4系列的API服务也是基于华为昇腾AI芯片。

根据DeepSeek官方技术报告，在推理性能方面，其创新的细粒度专家并行架构在华为昇腾芯片上完成了充分验证。在通用推理任务中，相较传统非融合基线方案，性能提升达1.50至1.73倍；在延迟敏感型场景中，最高可实现1.96倍加速效果。

截至目前，包括华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份、昆仑芯、平头哥真武、天数智芯在内的八家国内主流AI芯片厂商，均已确认完成DeepSeek V4的兼容性验证与技术适配。

值得一提的是，就在DeepSeek-V4系列发布一周前，英伟达CEO黄仁勋在一场播客采访中说了这样一句话：如果DeepSeek率先在华为平台上发布，对于美国而言将是灾难性的。黄仁勋还进一步指出，限制对华出口AI芯片，短期确实会延缓中国AI的发展速度，但长期来看，这只会逼迫中国形成自己的生态链。显然，黄仁勋的这个判断正在走向现实。

编辑：芯智讯-浪客剑

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作为对比，此前OpenAI上线的GPT-5.5 API输出定价高达30美元（约合人民币205元）/百万Token。也就是说，DeepSeek-V4系列的API输出价格仅为GPT-5.5的约1/100。

编辑：芯智讯-浪客剑

此外，通过率先降价抢占流量入口，也成为各品牌争相率先布局今年618的重要考量。马继华指出，成本是手机定价的主要考虑因素，但决定性因素却是竞争。

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