Автор | Мировая фабрика моделей
Сейчас в китайском интернете остаётся только один вопрос: выйдет ли DeepSeek V4?
За последний год глобальная конкуренция моделей уже перешла в режим жёсткой конкуренции.
Такие гиганты, как OpenAI, Anthropic, Google, в основном сохраняют большой цикл обновлений раз в 2-3 месяца или даже раз в месяц, быстро выводя новые версии на рынок для проверки, итераций и повторной проверки.
А у DeepSeek за последние 15 месяцев крупные обновления версий замедлились, выпуск V4 несколько раз откладывался, темпы явно отстают, и он превратился из лидера отрасли в того, кто постоянно опаздывает.
Тревога ожидания превратилась в водоворот подозрений.
В начале апреля некоторые СМИ внезапно распространили слухи: V4 может быть выпущен в ближайшие недели, но не стоит возлагать слишком больших надежд на DeepSeek V4.
Почему к долгожданному релизу нужно заранее готовить почву?
Что же произошло с DeepSeek за этот год?
Ответственность за локализацию
Истина, возможно, скрывается в одной новости, которую большинство проигнорировало.
В январе 2025 года в репортаже Reuters был раскрыт один деталь: после выпуска Deepseek R1 соответствующие ведомства поощряли DeepSeek использовать процессоры Huawei Ascend, а не продолжать использовать NVIDIA.
Слово "поощрять" в тогдашнем контексте имело гораздо больший вес, чем его буквальное значение.
DeepSeek — не обычный стартап, это первый успешный образец прорыва китайского ИИ в плане технологической блокады со стороны США.
Эта символичность быстро превратила DeepSeek из технологической компании в ключевую фигуру на стратегической шахматной доске национальной стратегии независимости и контролируемости.
Вслед за этим, в феврале, Лян Вэньфэн принял участие в том万众瞩том собрании с представителями частных предприятий.
Его посадили в первом ряду, и он стал представителем национальной команды новых качественных производительных сил наравне с такими tech-титанами, как Ма Хуатэн, Жэнь Чжэнфэй и Лэй Цзюнь.
Шестерёнки политической ориентации начали вращаться.
Согласно сообщениям иностранных СМИ, в начале 2025 года DeepSeek действительно пытался использовать чипы Huawei Ascend 910C для обучения модели следующего поколения.
Но процесс столкнулся с множественными техническими препятствиями: недостаточная стабильность обучения, частые сбои в сценариях крупномасштабного распределённого обучения, скорость связи между чипами не соответствовала ожиданиям.
Huawei направила команду инженеров в офис DeepSeek для оказания поддержки на месте, но в конечном итоге так и не смогла решить проблемы адаптации на этапе обучения.
Результат стал компромиссным: на этапе обучения DeepSeek продолжил использовать GPU NVIDIA, а чипы Ascend использовались только для环节 логического вывода (inference).
Это означает, что, по крайней мере, в ключевом环节 обучения, DeepSeek потратил почти год на пробные ошибки.
Но работы по адаптации не остановились. В 2026 году появились новые动向 относительно версии V4.
Согласно утечкам, DeepSeek не предоставил NVIDIA права на提前 тестирование, а вместо этого优先 передал предрелизную версию для адаптации на новом чипе Huawei Ascend 950PR.
Одновременно, для分散 рисков, также велась同步 адаптация для чипов Cambricon.
Но технические вызовы по-прежнему значительны.
Согласно сообщениям СМИ, на этот раз цель заключается в完成 миграции на уровне底层 кода, полном переходе с экосистемы NVIDIA CUDA на框架 Huawei CANN, достижении全链条 локализационной замены для обучения и логического вывода.
По словам лиц, близких к проекту, основная сложность адаптационных работ заключается в对齐 точности, обеспечении一致ности вывода модели в различных аппаратных экосистемах, что involves множество调整 низкоуровневого кода.
Отсюда возникают временные затраты.
В то время как основные globalные производители сохраняют节奏 итераций моделей в 2-3 месяца, DeepSeek замедляется всё больше, и в этот период, возможно, значительная часть технических ресурсов была投入на адаптацию под отечественные чипы.
В конце концов, отечественные чипы действительно отстают от NVIDIA в плане производительности на уровне поколений, зрелости экосистемы,完备ности инструментальных цепочек, процесс адаптации моделей требует огромных затрат времени.
Это создаёт явный разрыв с изначальным путём DeepSeek, который纯粹 стремился к повышению производительности модели.
Взаимодействие на уровне производственной цепочки также происходило同步.
В начале 2026 года на рынке появились слухи, что Alibaba, ByteDance и Tencent уже заказали у Huawei сотни тысяч чипов Ascend 950PR.
Возможно,合理的 предположение заключается в том, что ведущие облачные провайдеры ждут результатов проверки DeepSeek V4, чтобы оценить фактическую пригодность отечественных чипов для крупномасштабного обучения ИИ.
Если V4 успешно заработает, Huawei 950PR превратится из технологического образца в коммерческий продукт. Если ожидания не оправдаются, это, по сути, определит текущие границы возможностей отечественных чипов для отрасли.
Учитывая, что требования Лян Вэньфэна к выпуску моделей всегда были极高ими, и он никогда не выпускал то, что не соответствовало ожиданиям, тот факт, что V4 наконец-то即将亮相,很可能 означает, что он уже прошёл тестирование эффективности на стороне логического вывода.
Если проверка действительно пройдёт успешно, это станет ключевым шагом для DeepSeek и всего китайского ИИ в сторону независимости и контролируемости.
Цена трансформации идентичности
То, что DeepSeek主动 взял на себя ответственность за проверку экосистемы отечественных вычислительных мощностей, делает его больше похожим на компанию с национальной миссией, а не на рыночного игрока,纯粹 стремящегося к прибыли.
Но цена трансформации очевидна: краткосрочное замедление темпов, усиление кадрового давления, временное ослабление конкурентоспособности.
Согласно данным независимых тестов и сообщества за март-апрель 2026 года, в сторонних бенчмарк-тестах способность DeepSeek к генерации кода была显著 превзойдена серией Claude 4 (Opus 4.6 / Sonnet 4.6).
Мультимодальные возможности DeepSeek также в основном ограничиваются текстом + изображения, что сильно отстаёт от возможностей Claude и GPT в анализе изображений, использовании компьютера и понимании видео.
В 2026 году DeepSeek переориентировал продуктовый фокус на более сложную инженерию Agent систем.
Согласно текущим отзывам сообщества, DeepSeek в области код-Agent и китайского поискового Agent уже接近 к первому эшелону, но в多工具协同, выполнении длинных цепочек задач и鲁棒ности в реальных условиях всё ещё存在明显的差距 в инженерии систем по сравнению с передовыми международными моделями от OpenAI, Google и других.
Этот разрыв не обязательно является следствием衰退 технических способностей, а скорее результатом выбора, сделанного после взвешивания между рыночной конкуренцией и государственной стратегией.
Цена на организационном уровне также显性.
Во второй половине 2025 года началось松动ление состава核心ной команды DeepSeek.
По подтверждению晚点LatePost, Ван Бинсюань (основной автор моделей первого поколения), Го Дая (основной автор R1), Вэй Хаожань (ответственный за OCR) и Жуань Чун (ответственный за мультимодальность) покинули компанию相继.
За этими именами стоит технологическое наследие DeepSeek от V1 до R1.
Причины утечки сложны, но相对劣势 системы оплаты труда является显ным фактором.
Хедхантеры透露, что конкуренты предлагали условия в "два-три раза" выше, чем в DeepSeek, некоторые крупные компании напрямую предлагали общий пакет с восьмизначной суммой.
DeepSeek, как стартап без внешнего финансирования (материнская компания —幻方量化), хотя абсолютное значение зарплат и не低кое, не может соответствовать рыночным гигантам, таким как ByteDance, Alibaba, Tencent, с их стимулированием акциями и премией за оценку.
Лян Вэньфэн уже начал推动 работу по оценке стоимости компании,明确定价 опционов, чтобы дать команде больше определённости.
Но на фоне выхода на биржу таких competitors, как智谱, MiniMax, и роста их акций, давление по удержанию顶尖人才 по-прежнему немалое.
Сейчас DeepSeek погружается в一种 неопределённости идентичности.
Ему по-прежнему нужна коммерциализация, по-прежнему нужно удерживать таланты, но в то же время на него возложены ожидания по адаптации для локализации.
Конфликт, порождаемый этой двойственной идентичностью, возможно, и является深层 логикой того, почему DeepSeek за этот год становился всё медленнее.
Поэтому рыночные ожидания относительно производительности V4 также下调ются.
Вероятно, он не станет又一次 взрывной моделью, которая взорвет ленты, но может стать вехой в промышленном смысле, доказывающей, что передовые китайские модели могут достичь пригодного уровня на отечественной аппаратной экосистеме.
Ответ V4, возможно, более важен для долгосрочного направления развития индустрии ИИ в Китае.
