6月5日，深圳发布官方账号确认了一条消息：深圳河套学院AI训练平台项目团队，联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳市大数据研究院、华为及深智城AI算力平台，依托昇腾910C国产AI算力集群，完成了1.6万亿参数大模型DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练。
全参数后训练意味着在训练过程中更新模型的全部参数，而不是只更新其中一小部分。对于DeepSeek-V4-Pro来说，就是要同时调整它的1.6万亿个参数。这类万亿参数大模型是当前人工智能领域的主流前沿模型，在逻辑推理、数理计算等方面表现突出，但对硬件算力、集群稳定性、算法适配优化均有严苛要求。
长期以来，全球范围内万亿级大模型训练多采用海外高端算力产品，国内国产算力此前主要用于模型推理或小模型训练。这次跑通，意味着国产算力开始啃下最难的一块骨头。
第三方主导，拒绝自卖自夸
这次联合攻关的团队构成很值得玩味。华为提供算力，但训练执行方是高校和研究院。如果只是华为自家团队跑通自家芯片，外界难免质疑“既当裁判又当运动员”。现在由深圳河套学院、哈工大（深圳）等外部团队牵头跑通全流程，等于多方验证，昇腾910C的工业级可用性得到了独立背书。
从技术执行层面看，这次训练从数据预处理到梯度更新，100%脱离了英伟达硬件。据公开信息，目前昇腾平台的CUDA兼容度已达到95%。这意味着原本基于英伟达生态开发的代码，可以极低成本迁移至华为昇腾平台，大大降低了开发者的迁移门槛。
算力自主的齿轮开始咬合
DeepSeek在算力选择上一直很务实。从大规模采购并适配昇腾910C可以看出，这不仅是商业上的理性算账，更是产业链上下游共同突围的结果。
算力自主、成本下降、调用量上升、模型迭代，这四个环节开始咬合。在没有英伟达顶级显卡参与的情况下，1.6万亿参数大模型全量训练跑通，给还在观望国产算力的企业客户吃了一颗定心丸。国产算力不再只是备选方案，而是真正能扛住前沿大模型训练的主力底座。
