2026 年 3 月，中國 AI 實驗室 DeepSeek 即將發佈其第四代開源大型語言模型 DeepSeek V4。這款模型的發佈不僅標誌着中國開源 AI 技術的重大突破，更牽動了美國晶片出口管制、華為半導體佈局、以及全球 AI 產業供應鏈的敏感神經。與此同時，中國多家 AI 公司在 Hugging Face 的模型下載量已全面超越美國同行，開源 AI 生態的權力重心正在向東方傾斜。
本文將從 DeepSeek V4 的技術規格、晶片爭議、中國開源 AI 生態的數據表現、以及中美 AI 競爭的宏觀格局出發，為讀者提供一份系統性的分析。
一、DeepSeek V4 發佈時間與技術規格
DeepSeek V4 的預計發佈窗口
DeepSeek V4 是 DeepSeek V3 的直接後繼版本，預計於 2026 年 3 月正式發佈。DeepSeek V3 於 2024 年 12 月面世後，憑藉其 Mixture-of-Experts（MoE）架構和極低的訓練成本在全球 AI 社群引起巨大迴響。V4 版本在架構、參數規模和多模態能力方面均進行了顯著升級。
DeepSeek V3 到 V4 的技術演進
DeepSeek V3 以約 557 萬美元的訓練成本打破了大型語言模型的成本紀錄，證明高性能 AI 模型不一定需要數億美元的投入。V4 在此基礎上進一步優化：
- 架構升級：V4 延續了 MoE 架構設計，但在專家路由機制和注意力機制方面引入新的優化策略，提升了推理效率和長上下文處理能力。
- 訓練規模擴大：V4 的訓練數據量和計算量均大幅增加，預期在程式碼生成、數學推理和多語言理解等基準測試中取得領先成績。
- 多模態整合：V4 預計原生支援文字、圖像和程式碼的統一理解與生成，與上一代的純文字模型形成明顯區別。
- 開源承諾：DeepSeek 繼續堅持開源策略，V4 的模型權重將在 Hugging Face 和 GitHub 上公開發佈，供全球開發者免費使用。
DeepSeek V4 代表中國開源 AI 模型從「低成本追趕者」向「技術領導者」的轉變。V3 證明了高效訓練的可行性，V4 則旨在證明中國模型可以在性能上與 GPT-4o、Claude Opus 等閉源模型正面競爭。
二、Nvidia Blackwell 晶片與出口管制爭議
DeepSeek V4 的訓練硬件
DeepSeek V4 的訓練過程使用了 Nvidia Blackwell 架構 GPU，這一事實引發了關於美國晶片出口管制合規性的嚴重質疑。Nvidia Blackwell 系列（包括 B100 和 B200）是 Nvidia 於 2024 年推出的最新一代 AI 加速器，專為大規模 AI 訓練設計。根據美國商務部工業與安全局（BIS）的現行法規，此類高性能 AI 晶片禁止向中國出口。
出口管制的法律框架
美國自 2022 年 10 月起對中國實施 AI 晶片出口管制，並於 2023 年和 2024 年多次收緊限制。管制範圍涵蓋以下關鍵參數：
- 運算性能閾值：超過特定 TOPS（每秒萬億次運算）閾值的晶片禁止出口至中國。
- 互連頻寬限制：高頻寬晶片間互連技術（如 NVLink）也在管制範圍內。
- 雲端存取限制：2024 年的更新法規進一步限制了中國實體通過雲端服務間接使用受管制晶片的途徑。
Nvidia Blackwell B200 的性能遠超管制閾值。DeepSeek 如何取得這些晶片用於 V4 的訓練，目前尚無公開解釋。可能的途徑包括通過第三方國家轉運、利用在管制生效前的庫存、或通過灰色市場渠道獲取。
DeepSeek 阻止美國晶片商提前存取
據報道，DeepSeek 拒絕向美國晶片製造商提供 V4 模型的提前存取權限。這一決策打破了 AI 領域的常見慣例——模型開發者通常會向硬件合作夥伴提供早期測試版本，以便優化硬件與軟件的協同效能。DeepSeek 的做法被解讀為對美國出口管制的直接回應，同時也反映出中美 AI 產業之間信任的急劇惡化。
| 晶片型號 | 架構 | AI 訓練性能（FP8） | 對華出口狀態 |
|---|---|---|---|
| Nvidia A100 | Ampere | 624 TFLOPS | 2022 年 10 月起禁止 |
| Nvidia H100 | Hopper | 1,979 TFLOPS | 2022 年 10 月起禁止 |
| Nvidia H800 | Hopper（降規版） | 約 1,600 TFLOPS | 2023 年 10 月起禁止 |
| Nvidia B200 | Blackwell | 4,500 TFLOPS | 禁止出口 |
| 華為 Ascend 910B | Da Vinci | 約 256 TFLOPS | 中國自主生產 |
三、華為晶片策略與供應鏈佈局
DeepSeek 向華為開放提前存取
與拒絕美國晶片商形成鮮明對比的是，DeepSeek 向華為提供了 V4 模型的提前存取權限。這一安排的戰略意義深遠：華為的 Ascend 系列 AI 晶片是中國國產替代方案的核心，而 DeepSeek V4 的軟件優化可以直接提升華為晶片生態的競爭力。
華為 Ascend 晶片的現狀與挑戰
華為 Ascend 910B 是目前中國最先進的國產 AI 訓練晶片。其單晶片性能約為 Nvidia A100 的 40-50%，與 Blackwell B200 的差距更大。然而，華為在以下方面正在快速追趕：
- 叢集規模化：華為已建成數千枚 Ascend 910B 組成的大規模訓練叢集，通過數量彌補單晶片性能差距。
- 軟件生態建設：華為的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架持續完善，對 PyTorch 和主流 AI 框架的兼容性不斷提升。
- 下一代晶片研發：Ascend 910C 和 920 系列正在研發中，預計將進一步縮小與 Nvidia 的性能差距。
DeepSeek 可能聲稱使用華為晶片訓練
業界消息指出，DeepSeek 可能在 V4 正式發佈時公開聲稱該模型使用華為 Ascend 晶片訓練，而非 Nvidia Blackwell。這一策略具有多重意義：
- 規避法律風險：避免因使用受管制的 Nvidia 晶片而面臨美國制裁或法律追究。
- 提升華為晶片信譽：如果 DeepSeek V4 在基準測試中表現優異，聲稱使用華為晶片訓練將大幅提升 Ascend 系列的市場聲譽。
- 政策導向：此舉符合中國政府推動半導體自主化的戰略方向，DeepSeek 可藉此獲得更多政策支持。
無論 DeepSeek V4 的實際訓練硬件如何，其發佈都將成為中美 AI 晶片博弈的標誌性事件。模型性能與訓練硬件的關聯性，將直接影響市場對美國出口管制有效性的評估。
四、Hugging Face 下載量：中國模型超越 Meta
DeepSeek 累計下載量超過 7,500 萬次
截至 2026 年 3 月，DeepSeek 系列模型在 Hugging Face 平台的累計下載量已超過 7,500 萬次。這一數字使 DeepSeek 成為 Hugging Face 上最受歡迎的開源 AI 模型系列之一。下載量的快速增長主要受益於以下因素：
- 模型性能：DeepSeek V3 和 DeepSeek-Coder 在多項基準測試中接近或超越了同期的閉源模型。
- 開放授權：DeepSeek 採用寬鬆的開源授權協議，允許商業使用，降低了企業採用的門檻。
- 模型多樣性：從 1.3B 到 671B 參數的多種規格，滿足了從邊緣設備到數據中心的不同部署需求。
- 社群活躍度：全球開發者圍繞 DeepSeek 模型建立了大量的微調版本、適配器和應用案例。
中國開源模型的集體崛起
DeepSeek 的成功並非孤例。2025-2026 年期間，多家中國 AI 公司的開源模型在 Hugging Face 上的下載量和影響力均出現爆發式增長：
| 模型系列 | 開發機構 | 累計下載量（估算） | 特點 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek（幻方量化） | 7,500 萬+ | MoE 架構、極低訓練成本 |
| Qwen（通義千問） | 阿里巴巴 | 超越 Meta Llama | 多語言能力、完整生態 |
| GLM / ChatGLM | 智譜 AI / 清華大學 | 數千萬 | 中文優化、學術背景 |
| Yi | 零一萬物（01.AI） | 數千萬 | 高效能、多語言 |
| Llama | Meta | 被 Qwen 超越 | 曾長期佔據下載量榜首 |
五、Moonshot AI Kimi K2.5 性能與定價
Kimi K2.5 基準測試表現
Moonshot AI（月之暗面）於 2026 年初發佈了 Kimi K2.5，該模型在多項基準測試中的表現接近 Anthropic 的 Claude Opus 級別。這一成績對中國 AI 產業具有里程碑意義——Kimi K2.5 是首個在綜合能力上逼近頂級閉源模型的中國商業 AI 系統。
Kimi K2.5 的核心性能指標包括：
- 語言理解與生成：在 MMLU、HellaSwag 等基準測試中接近 Claude Opus 水準。
- 程式碼生成：在 HumanEval 和 MBPP 測試中表現優異，與 GPT-4o 水平相當。
- 數學推理：在 GSM8K 和 MATH 基準測試中超越多數同級模型。
- 長上下文處理：支援超長上下文視窗，Moonshot AI 一直以長文本處理能力作為核心競爭優勢。
Kimi K2.5 的定價策略
Kimi K2.5 最具衝擊力的是其定價策略：API 價格約為 Claude Opus 的七分之一。這一價格差距對全球 AI 應用市場產生了直接影響：
| 模型 | 開發商 | 性能等級 | API 定價（相對值） |
|---|---|---|---|
| Claude Opus | Anthropic | 頂級 | 1x（基準） |
| GPT-4o | OpenAI | 頂級 | 約 0.8x |
| Kimi K2.5 | Moonshot AI | 接近頂級 | 約 0.14x（1/7） |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 頂級（開源） | 免費（自部署） |
Kimi K2.5 的低價策略反映了中國 AI 市場的「價格戰」態勢。多家中國 AI 公司通過激進定價爭奪市場份額，這一趨勢對全球 AI API 的定價體系構成壓力，也迫使 OpenAI 和 Anthropic 重新評估其商業模式。
Kimi K2.5 以 Claude Opus 七分之一的價格提供接近同等的性能，標誌着中國 AI 公司從技術追趕轉向價格競爭。對企業用戶而言，選擇 AI 服務供應商時需要同時評估性能、成本、數據安全和合規性等多重因素。
六、阿里巴巴 Qwen 與 Meta Llama 比較
Qwen 超越 Llama 的下載量里程碑
2026 年初，阿里巴巴的 Qwen（通義千問）模型系列在 Hugging Face 的累計下載量正式超越 Meta 的 Llama 系列。這是開源 AI 領域的歷史性轉折——Meta Llama 自 2023 年發佈以來一直佔據開源 LLM 下載量的榜首位置，Qwen 的超越意味着中國開源 AI 模型首次在全球開發者社群中取得下載量領先地位。
Qwen 成功的關鍵因素
- 全面的模型矩陣：Qwen 系列涵蓋了 0.5B 到 110B 參數的多種規格，以及 Qwen-VL（視覺語言）、Qwen-Audio（音頻理解）、Qwen-Coder（程式碼生成）等專項模型，滿足了開發者的多樣化需求。
- 多語言性能優勢：Qwen 在中文、英文、日文、韓文等亞洲語言上的表現尤為出色，這使其在亞太市場獲得了顯著優勢。
- 開源生態投入：阿里巴巴投入大量資源維護 Qwen 的開源社群，包括定期更新模型、提供詳盡的技術文件、以及積極回應社群反饋。
- 商業友好授權：Qwen 系列採用 Apache 2.0 等寬鬆授權，鼓勵商業部署和二次開發。
Qwen 與 Llama 的技術比較
| 比較項目 | Qwen 2.5（阿里巴巴） | Llama 3.1（Meta） |
|---|---|---|
| 最大參數規模 | 110B | 405B |
| 模型變體數量 | 多（含 VL、Audio、Coder 等） | 少（主要為基礎和 Instruct） |
| 中文能力 | 極強 | 良好 |
| 英文能力 | 非常強 | 極強 |
| 多模態支援 | 原生支援（VL、Audio） | 有限 |
| 授權協議 | Apache 2.0 / 自訂 | Llama Community License |
| Hugging Face 下載量 | 領先 | 被超越 |
七、中美 AI 競爭格局分析
技術層面的競爭態勢
中美 AI 競爭已從單純的模型性能比拼擴展至涵蓋晶片、數據、人才、生態和地緣政治的全方位博弈。當前格局呈現以下特徵：
- 模型性能趨於收斂：中國頂級模型（DeepSeek V3、Kimi K2.5、Qwen 2.5）與美國頂級模型（GPT-4o、Claude Opus、Gemini Ultra）的性能差距已大幅縮小，在部分基準測試中甚至互有勝負。
- 成本優勢明顯：中國 AI 公司在訓練成本和 API 定價方面展現出顯著優勢。DeepSeek V3 以不足 600 萬美元的成本完成訓練，Kimi K2.5 的 API 價格為 Claude Opus 的七分之一。
- 晶片依賴仍是瓶頸：儘管華為 Ascend 系列持續進步，中國在高端 AI 晶片方面仍然依賴 Nvidia 產品，這一瓶頸短期內難以完全解決。
- 開源策略分化：中國 AI 公司普遍採用開源策略擴大影響力，而美國的 OpenAI 和 Anthropic 則堅持閉源路線。Meta 的 Llama 是美國陣營中的開源例外。
晶片出口管制的有效性質疑
DeepSeek V4 使用 Nvidia Blackwell 晶片訓練的報道，直接挑戰了美國晶片出口管制的有效性。多項證據顯示管制存在以下漏洞：
- 第三方轉運：受管制的晶片通過東南亞、中東等地區的中間商流入中國市場。
- 雲端存取：部分中國實體通過境外雲端服務商間接使用受管制晶片的算力。
- 庫存效應：管制實施前大量囤積的晶片仍在被使用。
- 灰色市場：二手和翻新晶片的地下交易網絡仍然活躍。
美國國會和商務部正在評估是否需要進一步收緊管制措施，包括擴大實體清單範圍、加強對第三國的執法力度、以及限制中國公司使用美國 AI 軟件和框架。
八、開源 AI 與閉源 AI 的產業影響
開源 AI 的加速普及
中國 AI 公司的開源策略正在改變全球 AI 產業的競爭邏輯。開源模型的快速進步對閉源 AI 服務商形成了多維度的壓力：
- 定價壓力：當 DeepSeek V3 等高性能模型可以免費自部署時，閉源 API 的高價格越來越難以維持。企業用戶開始重新評估「付費 API 還是自部署開源模型」的成本效益。
- 數據主權考量：開源模型允許企業在自有基礎設施上部署，確保敏感數據不離開企業邊界。這對金融、醫療、政府等對數據安全要求極高的行業尤為重要。
- 客製化靈活性：開源模型可以根據特定行業需求進行微調和客製化，閉源模型在這方面的靈活性相對有限。
- 供應商鎖定風險：依賴閉源 API 的企業面臨供應商單方面漲價、服務條款變更或服務中斷的風險。開源模型提供了更強的自主可控性。
閉源模型的持續優勢
儘管開源模型的競爭力不斷增強，閉源模型在以下方面仍保持優勢：
- 前沿性能：在最尖端的推理能力和多模態理解方面，閉源模型（如 Claude Opus、GPT-4.5）仍保持小幅領先。
- 安全與對齊：閉源模型在安全護欄、內容過濾和價值觀對齊方面投入更多，提供更可控的輸出。
- 企業級支援：完善的 SLA、技術支援和合規認證是企業客戶選擇閉源服務的重要考量。
- 整合生態：ChatGPT 的外掛程式生態、Claude 的企業方案、Gemini 的 Google 整合，這些閉源服務的生態優勢短期內難以被開源替代。
開源與閉源 AI 並非零和博弈。中國開源模型的崛起將推動全球 AI API 價格下降，最終惠及所有 AI 使用者。企業在選擇 AI 方案時，應根據性能需求、成本預算、數據安全和部署靈活性進行綜合評估。
九、對香港企業與 AI 從業者的啟示
香港在中美 AI 競爭中的獨特位置
香港作為國際金融中心和中國特別行政區，在中美 AI 競爭的格局中佔據獨特的位置。香港企業和 AI 從業者需要關注以下趨勢：
- 多元化 AI 工具選擇：香港企業可以同時使用中美兩方的 AI 工具和模型，這在全球範圍內是少有的優勢。建議企業評估 DeepSeek、Qwen 等中國開源模型，以及 ChatGPT、Claude 等閉源服務，建立多供應商策略。
- 成本優化機遇：中國 AI 模型的低成本優勢為香港企業提供了降低 AI 應用成本的機會。對於非敏感場景，開源模型的自部署方案可以大幅節省 API 費用。
- 合規性考量：涉及跨境數據傳輸、晶片出口管制和 AI 監管的法規日趨複雜。香港企業在採用 AI 解決方案時，需要充分評估合規風險。
- 人才需求變化：中國開源模型的普及增加了對具備中文 AI 應用能力的人才需求。同時，了解中美兩方 AI 生態的雙語人才在市場上具有顯著競爭優勢。
AI 技能的持續重要性
無論中美 AI 競爭如何演變，掌握 AI 應用技能已成為職場的基本要求。DeepSeek V4、Kimi K2.5 等新模型的發佈意味着 AI 工具的選擇更加多元，但核心的應用能力——Prompt Engineering、AI 工作流程設計、AI 輔助決策——的價值不會因具體模型的更迭而改變。
系統化的 AI 培訓可以幫助從業者建立可遷移的 AI 應用能力，而非僅停留在對某一款工具的操作層面。在快速變化的 AI 領域，方法論層面的知識比工具層面的技巧更具長期價值。
中國開源 AI 模型的崛起為全球 AI 使用者提供了更多選擇和更低的成本。對香港企業而言，關鍵在於建立系統化的 AI 應用能力，以便在工具和模型快速迭代的環境中保持競爭力。
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總結
DeepSeek V4 的即將發佈是 2026 年 AI 領域最值得關注的事件之一。它不僅是一款高性能開源模型的技術發佈，更是中美 AI 競爭、晶片出口管制、開源生態演變等多條敘事線的交匯點。DeepSeek 使用 Nvidia Blackwell 晶片訓練但可能聲稱使用華為晶片的策略，將直接考驗美國出口管制的執法能力和政策效果。
與此同時，中國開源 AI 模型在 Hugging Face 的下載量全面超越 Meta Llama，Moonshot AI 的 Kimi K2.5 以七分之一的價格提供接近 Claude Opus 的性能，阿里巴巴 Qwen 在累計下載量上超越 Llama——這些數據點共同描繪了一幅中國 AI 產業從追趕到並跑、甚至在開源領域局部領先的圖景。
對香港的企業和 AI 從業者而言，這一趨勢帶來了更多的工具選擇和成本優化空間，同時也增加了技術評估和合規管理的複雜性。建立系統化的 AI 應用能力，是應對這一快速變化環境的根本之策。歡迎瀏覽 aicourse.com.hk 了解我們的 AI 課程，或電郵至 ivan@hdcourse.com 與我們聯繫。