“要是哪天像 DeepSeek 这样的成果先在华为平台上出现，那对我们国家会是非常糟糕的结果。”
经济观察网报道，2026年4月15日，英伟达 CEO 黄仁勋在接受美国科技播客主持人帕特尔专访时说了这句话。它听起来像一句警惕，也说明了一个现实：国产算力已经不只是国内厂商自己的话题，英伟达也在盯着华为平台上的模型进展。
9天后，DeepSeek V4 正式发布。经济观察网披露，这一代模型分为 V4-Pro 和 V4-Flash 两个版本，前者为 1.6 万亿参数、490 亿激活，后者为 2840 亿参数、130 亿激活；上下文处理长度从上一代 128K 扩展到 1M，约一百万字。模型能力继续往前走，算力底座能不能跟上，就成了更尖锐的问题。
先别急着说“算力荒结束”
现在市场上关于昇腾910D量产、供货周期缩短的说法不少，但在现有可核验材料里，还看不到足够清晰的公开依据。把“国产算力荒缓解”直接归因于某一颗芯片量产，判断太满。
能确认的是，华为正在把更多资源推向计算业务。
《财经》杂志报道，2026年3月20日落幕的华为中国合作伙伴大会上，华为释放了两个信号：动员数通类伙伴转向计算业务，华为云首次公开明确公有云的重要性。报道还提到，华为正在动员上万家合作伙伴切换赛道，意图是在国产算力需求爆发的窗口期，争夺规模超万亿的增量市场。
这比单纯讨论某一代芯片更关键。芯片有了，不等于客户马上能用起来。企业买算力，真正卡住的往往是交付、适配、运维和软件迁移。华为让原本做数据通信、无线通信等业务的伙伴转向计算，实质上是在补交付链条。
“开链”比“卖卡”更现实
华为算力这条线并不是突然冒出来的。华西计算机团队在2023年6月14日发布的《华为算力编年史》中，把华为芯片路线分成几个阶段：2009年到2012年，手机芯片不断革新；2013年到2017年，麒麟芯片走到台前；2018年至今，昇腾和鲲鹏开始承担 AI 算力与计算产业的角色。
到2026年，问题变了。早期大家关心的是“有没有国产芯片”，现在企业更关心“能不能稳定跑业务”。
钛媒体在《“不好用”还“不好买”，国产算力的希望在下一代？》中用了一个很直白的判断：国产算力一边“一卡难求”，一边又“不好用”。即便是信创要求很高的行业，也可能通过算力服务的方式使用英伟达芯片。这个观察比乐观口号更接近一线感受。
所以，华为强调公有云，并不只是销售口径变化。对很多中小企业来说，自建集群意味着硬件采购、机房、电力、运维、框架适配都要自己承担；如果通过云服务调用，至少可以把前期投入压低，把试错周期缩短。
海光能写，但不能写成“半壁江山”
原稿把海光 DCU 写成“推理市场占据半壁江山”，还给出了具体份额。这类数字如果没有可靠来源支撑，不能保留。
海光信息当然是国产算力版图里的重要公司，尤其在 DCU、通用计算和信创替代语境下经常被拿来与昇腾放在一起比较。但就现有素材而言，只能写到这里：国产算力并非华为一家在推进，市场也在寻找不同路线之间的组合方案。至于海光在某一季度、某一细分市场到底占多少份额，需要公告、研报或权威统计来支撑。
这个边界很重要。国产算力行业已经足够热，不需要再用未经证实的“第一”“半壁江山”“双雄并立”来加热。
外部限制还在加码
国产算力需求升温，也和外部环境有关。
九方智投整理的信息显示，2025年5月13日，美国商务部宣布撤销拜登政府2025年初发布的《人工智能扩散规则》，并计划制定替代规则；同时，BIS 发布三份指导文件，继续加强对海外 AI 芯片出口管控。
这意味着，国内企业对本土算力的需求不会因为一两次供货缓解就消失。只要高端 AI 芯片获取存在不确定性，国产算力就会被持续推到前台。
但需求强，不代表所有问题都解决了。钛媒体文章提到，行业主流预判把2030年看作国产算力产业的一个里程碑节点，前提包括技术迭代、配套完善、产能充足和性价比提升。换句话说，这条路还要走几年，不能把阶段性进展写成终局。
企业现在该看什么
对企业用户来说，最需要关注的不是“哪张卡最热”，而是三个问题。
第一，现有业务能不能迁移。训练、推理、RAG、智能体应用，对算力和软件栈的要求并不一样。能跑 demo，不等于能跑生产。
第二，服务商能不能接住。华为动员上万家伙伴转向计算，重点就在这里。国产算力要进入更多行业，靠的不只是芯片参数，还要有人做方案、调框架、排故障。
第三，账算不算得过来。公有云、算力租赁、私有化部署，各有适用场景。对中小企业来说，先用云服务验证模型和业务闭环，通常比一上来采购整套硬件更稳妥。
国产算力的荒凉感正在减轻，但还没有到可以轻松下结论的时候。华为昇腾、鲲鹏和华为云在补链条，海光等厂商也在各自路线推进。真正决定这轮替代速度的，不会只是某一颗芯片，而是企业能不能用得起、用得稳，并把算力变成具体业务结果。