2026年4月
，DeepSeek颁布了V4版本。

总参数1.6T
，激活参数49B
，初次将百万token高低文做到了"标配"。Agent Coding交付质量按内部评测
，已经靠近Anthropic Claude Opus 4.6的非思虑模式。技术圈刷屏
，伴侣圈刷屏。

公共媒体的解读集中在三件事上：

一是机能再上一档
，对标海表头部模型。二是开源持续
，国产代替再下一城。三是API限时优惠5月5日截止
，缓存射中价值低到一杯咖啡都买不起。

但这次V4颁布
，最值妥贴心的
，或许不是上面这些。

而是DeepSeek官方布告里的一行幼字——"每token算力亏损仅为V3.2的27%"。

27%；桓鏊捣
，新模型只用旧模型27%的算力
，就能跑同样规模的token。

"这有什么？不就是模型架构升级
，效能提升一些吗？从前几代模型都在做这件事。"

其实
，不是的。

上一代V3.2是2025年9月颁布的
，到V4只过了半年。在仅仅半年里
，把每token的算力亏损砍掉73%
，幅度远高于行业均匀。更关键的是
，DeepSeek这次没有蹬注伟达B200、H200在国内放量
，没有等更高级的进口算力到位
，而是选择了一条险些反方向的路：在现有的算力规模上
，让模型自己学会"省"。

这中央
，发生了什么？

老端正
，我争取用一篇文章
，助你读领略。

01 一个token的算力
，到底是怎么花掉的？

要看懂"省了73%"是什么概想
，得先看懂一个token的算力是怎么花掉的。

单一说
，大模型推理的成本重要由两部门组成：

第一
，参数推算。模型有几多参数
，每天生一个token就要"过"几多次参数。GPT-4据传是1.8T参数
，Claude 4级别相近。DeepSeek V4总参数1.6T
，但用了MoE（混合专家）架构
，每次只激活其中49B——也就是说
，1.6T参数里有1500B左右"待机"
，每个token只过49B。

第二
，KV缓存。模型天生每个token都要"记住"前文
，前文越长
，必要缓存的数据越多。这部门缓存通常占用GPU显存最多
，也是百万token长高低文的瓶颈地点。

换一个生涯场景。

设想你给伴侣讲一个长故事。讲到第3万字时
，你必要回顾前面提过的人名、地址、功夫、伏笔——这些就是"KV缓存"。若是你能整顿出一个简洁的"故事梗概+人物关系图"
，把30000字压缩成5000字提要
，你的"工作内存"就轻了。

再换一个工作场景。

你做一份PPT
，每翻一页都要回看前面的逻辑链。若是你只翻"标题页+关键图表页"就能记住整体节拍
，你的效能会高得多。

DeepSeek V4做的
，就是这件事。1.6T参数+百万高低文
，KV缓存占用降到了10%——把"故事梗概+关键页"做到了极致。

02 DeepSeek为什么必须省
，而不是必须快？

全球AI尝试室都在做模型架构优化。但蹊径有两条。

第一条是"做更聪明的模型"。OpenAI、Anthropic走的是这条——参数更大、推理链更长、Agent能力更强。前提是算力管够
，至少能用上H200/B200级此外最新GPU。

第二条是"在现有算力上做更高效的模型"。DeepSeek走的是这条——把每token的成本压到极低
，让模型在已有的硬件上跑出最大产出。

这不是一路"哪条路更聪明"的题
，而是"哪条路更现实"的题。

从前两年
，英伟达对中国市场的特供版从H800、H20一路降配
，到2026岁首才有限度地复原部门供给。中国AI厂商面对的问题
，不是"用最先进的算力做最强的模型"
，而是"用受限的算力做最有效的模型"。

回到DeepSeek。它的训练和推理
，绝大无数跑在国产算力（华为昇腾系列）+少量H800/H20混合集群上。在这种前提下
，"每token亏损削减73%"翻译过来就是：同样的国产卡集群
，能够跑3倍以上的要求量。

——这是用算法的进取
，去补硬件的代差。

03 昇腾950PR
，能不能接得？

5月初
，华为给了第二个作为。

华为昇腾950PR
，基于中芯国际7nm工艺
，单卡推理算力较英伟达对华特供版H20提升约2.87倍。采购价为H200的1/3至1/4。阿里、字节、腾讯已下数十万颗订单。中国移动2026-2027年AI超节点采购20.6亿元
，全线华为CANN生态。

华为徐直军2025年9月规划的产品序列顺次是：950PR、950DT、960、970。950PR掌管推理Prefill阶段
，950DT针对训练优化。

这两件事——DeepSeek把每token算力压到27%、华为把单卡算力翻到H20的2.87倍——放在一路
，是一路很单一的乘法。

若是说V3.2时期每张H20卡只能服务X个并发要求
，到V4时期+昇腾950PR时期
，同样的卡数能服务的并发要求数造成了：X × (1/27%) × 2.87 ≈ 10.6X。

◆ DeepSeek V4：总参数1.6T
，激活49B
，每token算力亏损为V3.2的27%（起源：DeepSeek官方
，2026年4月）

◆ DeepSeek V4：KV缓存占用降至10%
，百万token高低文标配（起源：DeepSeek技术文档）

◆ 华为昇腾950PR：单卡推理算力较H20提升约2.87倍
，采购价为H200的1/3至1/4（起源：华为公开资料）

◆ Atlas 950 SuperPoD：8192张950昇腾加快卡
，160机柜规模
，2026年Q4上市（起源：华为）

◆ 中国移动AI超节点采购：20.6亿元
，全线华为CANN生态（起源：中国移动招标布告）

◆ OpenRouter数据：2026年3月30日-4月5日
，中国AI模型周挪用量12.96万亿token
，是美国的4.3倍

一张卡的能力涨2.87倍
，每token的成本降至27%。叠加之后
，正本"3张H200能力服务的要求"
，此刻"1张昇腾950PR + DeepSeek V4"就能服务。

代差被偷偷补回了一截。

04 可带走资产：硬件代差 × 软件优化 = 有效算力

有效算力 = 单卡硬件能力 × 算法效能

这个乘数公式是看懂中国AI产业从前三年和将来三年的钥匙。当硬件被卡脖子（左侧因子降落）
，算法的提升（右侧因子放大）能够部门补回；当算法到了极限（右侧因子收敛）
，硬件的开释（左侧因子放大）就成了下一阶段的关键。一头被压住
，能够靠另一头补；两端同时打开
，就是产业拐点。

这个乘数模型
，能够诠释从前三年中国AI产业的险些所有大事务。

一是2024岁首DeepSeek V2颁布。其时英伟达对华造裁刚刚收紧
，左侧因子（单卡能力）被压低。DeepSeek用MoE+架构创新拉高右侧因子（算法效能）
，有效算力得到部门赔偿。

二是2024年底DeepSeek V3颁布震荡硅谷。统一规模的训练成本只有同业约1/10
，性质上是右侧因子（算法效能）的另一次跳跃。

三是2026年4月V4颁布+昇腾950PR路线图明确。双方因子同时打开——算法效能再降73%（V4）
，单卡能力涨到H20的2.87倍（950PR）——一路乘法把"有效算力"拉到一个新台阶。

05 这个公式
，怎么用在你不太熟的处所？

这个乘数公式不只是讲AI的。

换一个最通常的家用场景。

你在租房
，月租3000元（硬件预算被卡）。但你愿意花两个周末把家里收纳系统重做一遍——把杂物分门别类、把垂直空间用满、把不常用的器材归到储物间——了局是同样3000元的屋子
，住起来履历有6000元的水平。这就是"每平米实用面积"的算法优化。

再换一个工作场景。

你的团队预算有限
，无法增长2个工程师（硬件被卡）。但你引入了AI辅助代码评审、把反复劳动自动化、让每个工程师从一周写3个feature造成一周写7个feature——同样5幼我的团队
，产出是10幼我的。这就是"每个工位的有效产出"的算法优化。

回到DeepSeek。

华为昇腾950PR单卡能力是H20的2.87倍
，但依然不及H200。中国AI尝试室没法等"和H200一样的卡"放进国产服务器
，那是2027-2028年的事。怎么办？把V3.2的算力亏损砍到27%
，让同样的卡多干3倍的活。

这是一路齐全一样的题。

——硬件被卡
，算法补回；算法收敛
，硬件铺开。

06 为什么这是"通关券"
，不只是"省钱"？

若是只是"省钱"
，DeepSeek V4也就是一次寻常的产品迭代。

但"省73%"在2026年这个功夫点
，意思远不止省钱。

OpenRouter公开数据显示
，2026年3月30日至4月5日的一周
，中国AI模型的总挪用量达到12.96万亿token
，是美国同期的4.3倍。

这个数字第一次出现时
，硅谷很多人不相信。

但只有把"有效算力 = 单卡硬件能力 × 算法效能"这个公式套进去
，就能诠释——美国靠左侧因子（最强GPU）跑出大基数
，中国靠右侧因子（最优化的算法+开源生态）拉出大乘数。两条蹊径聚合
，就形成了"挪用量上中国是美国4.3倍"的奇观。

对开发者而言
，DeepSeek API限时优惠的价值已经让"做利用"的门槛降到极低——Pro 2.5折
，Flash缓存射中0.02元/百万tokens。这意味着任何一个独立开发者
，能够在一个咖啡的钱里
，跑出一个齐全的利用Demo。

对企业而言
，"昇腾950PR + V4"组合让"私有化部署一个大模型"从"采购3000万一套"降到"采购1000万一套"。中型企业第一次有能力把大模型部署在自己的机房里。

07 你以为的"国产代替"
，可能是个误会

讲到这里
，必要纠正一个常见的理解。

很多读者把"DeepSeek+昇腾"理解为"国产代替英伟达+OpenAI"。但这个表白
，可能稀释了真正发生的事件。

真正的事件是：中国AI找到了一条不用随着英伟达走的路。

从前十年
，全球AI产业的算力霸权由英伟达界说。"想做更大的模型
，就要更多的H100/H200"是默认前提。所有国度、所有公司都在这条路上跑。

"算法补硬件"不是代替
，而是绕开。

用更高效的算法+开源生态+受限但够用的硬件
，跑出和"无限堆卡"路线相近的产业产出。这条路的价值不在于"我们也有H200"
，而在于"我们不必要等H200能力往前走"。

它的价值是中国AI尝试室必须比美国同业做得更聪明、更精密。它的盈利是中国能够在被卡脖子的环境里
，依然做出全球级此外产品。

引DeepSeek官方在V4颁布注明里引用的那句《荀子·非十二子》——"不诱于誉
，不恐于诽
，率路而行
，端然正己"。

08 产业链的真实地位：昇腾、CANN、A股

这条蹊径上的产业链
，在被重新定价。

4月27日A股半导体板块发作：覆铜板指数+5.82%、半导体设备+5.68%、GPU+3.91%。芯源微+17.81%、富创精密+16.03%、长川科技+10.77%。这一轮上涨的逻辑
，正是市场对"国产算力放量+下游模型放量"双向定价的反映。

华为Atlas 950 SuperPoD（8192张950昇腾加快卡）将于2026年Q4上市。和英伟达NVL144对照——卡规模56.8倍、总算力6.7倍、内存容量15倍——这是"超节点"级此外算力堆叠。

中国信通院已启动DeepSeek-V4国产化适配测试。这个测试的了局
，会直接影响到"昇腾+DeepSeek"组合在2026年下半年的政企招标中的渗入率。

Bernstein预测
，2026年华为昇腾为首的国产AI芯片市占率有望初次超过50%。这是一个"硬件代差被算法部门补回"之后的了局。

09 最后的话

我做完这次钻研
，有这么几条收成
，供你参考。

一
，硬件代差不是世界末日。任何一项硬件被卡的产业
，都能够用"算法/工艺/流程"上的进取去部门赔偿。赔偿的价值是必须做得更聪明
，盈利是不依赖表部供给。

二
，AI产业的护城河不是"最强模型"
，是"硬件×算法的乘数"。当你看一家AI公司是否有持久价值
，不要只看它的模型在某个榜单上是第几名
，要看它在"既定硬件前提"下的有效算力是几多。

三
，开源生态在算力受限的环境里
，比关源生态更有价值。DeepSeek之所以能成为这一轮中国AI的代表
，不仅是由于它的模型好
，更由于它把模型开源出来
，让整个生态的"右侧因子"被反复推高。

当然
，现实没有这么单一。"每token降到27%"是模型在内部测试的数据
，现实部署中受工作类型、缓存射中率、并发量影响
，差距会很大。"昇腾950PR的2.87倍"是单卡推理算力
，训练侧的差距仍在。中国AI追赶英伟达和OpenAI的路
，不会是一条直线。

V4比V3.2节俭73%算力——这看起来是技术细节
，现实上是中国AI拿到的最重要的一张通关券。

但有一件事是明显的：当一个产业被奉告"用最差的硬件做最好的产品"时
，能做到的国度不多。中国是其中一个。

DeepSeek官方布告里的那行幼字
，藏着的就是这件事。

免责申明

本文仅为信息分享与行业分析
，不组成任何投资建议、投资分析定见或买卖邀约。市场有风险
，投资需审慎。任何人凭据本文内容作出的投资决策
，风险与盈亏自行承担
，作者及颁布平台不承担任何司法责任。

重要信源

1. DeepSeek官方布告
，《DeepSeek V4模型颁布注明》
，2026年4月

2. DeepSeek API限时优惠布告
，2026年4月-5月
，截至2026年5月5日

3. 华为公司公开资料
，《昇腾AI芯片产品路线图》
，徐直军
，2025年9月

4. 华为Atlas 950 SuperPoD技术规格
，2026年公开颁布

5. 中国移动招标布告
，2026-2027年AI超节点采购
，20.6亿元

6. OpenRouter公开数据
，2026年3月30日-4月5日全球AI模型挪用量统计

7. A股半导体板块行情数据
，2026年4月27日盘面
，公开市场数据

8. Bernstein钻研汇报
，2026年中国AI芯片市占率预测
，2026岁首颁布

9. 中国信通院公开信息
，DeepSeek-V4国产化适配测试启动新闻