文 / 黄平，香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授、助理院长，前海国际事务研究院副院长；GPT5.4 Thinking，OpenAI 开发的第五代生成式预训练GPT推理型大语言模型
01
DeepSeek V4的两大亮点：
极致的性价比和华为昇腾
4月24日，DeepSeek悄悄上线了V4系列模型，没有发布会，没有倒计时，就像以往每一次一样，低调到让人措手不及。但这一次，它抛出来的不只是一份技术报告，还有一个足以让整个AI产业重新审视自身的问题：当一个顶级大模型第一次在英伟达之外完成训练和部署，这意味着什么？
1.外界怎么看DeepSeek V4？
DeepSeek V4发布后，海内外的反应呈现出明显的关注点分歧，值得分开来看。
海外方面，技术社区的关注集中在以下两个维度：
一是智能体能力的突破。海外评测机构对V4的Agent任务表现给予了较高评价，认为其在自主完成多步骤复杂任务方面已达到开源模型第一梯队，这被视为V4区别于前代的最大进步。
二是价格冲击力。海外开发者对V4的API定价反应强烈，百万Token输入缓存命中价格降至0.025元，约折合全球竞品价格的百分之一，这一数字在海外技术论坛上引发了持续讨论。
国内方面，关注的重心则有所不同：
一是华为昇腾首发适配。这无疑是国内反应最热烈的话题。DeepSeek V4发布当天，华为昇腾CANN官方通过直播宣布V4已在昇腾平台完成首发，国产模型与国产算力的组合第一次进入实战部署阶段，这在国内AI圈被普遍视为里程碑式的事件。
二是性价比的“价格屠夫”效应。国内媒体对V4的极致定价关注度极高，百万token上下文打到2毛钱的标题频繁出现，这被解读为对整个国内大模型价格体系的一次系统性重置。
可以看到，无论是海外市场或国内市场，并没有将DeepSeek V4的发布与英伟达的发展结合起来。就在V4发布当天，英伟达股价不跌反涨超4%，市值重新站上5万亿美元。这一反应表明，海外市场并未将V4视为对英伟达的直接威胁，而更多理解为AI算力需求的持续扩大。
2.极致的性价比和华为昇腾
综合上述讨论，在笔者看来，DeepSeek V4最值得深度关注的，不是它的参数规模，也不是它在某个基准测试上的排名，而是两件事：极致的性价比，以及对华为昇腾的深度适配。
先说性价比。V4的定价策略已经不只是商业竞争层面的价格战，而是一种对AI能力分配逻辑的系统性颠覆。当顶级大模型的使用成本被压缩到几乎可以忽略不计的程度，“谁能用得起”这个问题的答案就从少数科技巨头扩展到了全球绝大多数的开发者、企业和机构。这种普惠性，将对AI的全球渗透速度产生深远影响。
再说华为昇腾。这一点的意义，在于它打破了一个长期被忽视的垄断事实：迄今为止，全球几乎所有顶级大模型，都是在英伟达的GPU架构和CUDA生态下训练和优化的。这不只是技术路径的选择，更是一种高度依赖性的形成——模型开发者的工具链、优化经验和生态资源，都深度绑定在英伟达的生态系统中。DeepSeek V4选择在华为昇腾950PR上完成首发部署，并在技术报告中将昇腾与英伟达并列放入性能对比表，这是顶级大模型在“英伟达以外”完成实战部署的第一次真正意义上的验证——不是测试，不是演示，而是首发。
这一突破对英伟达垄断地位的影响，需要分短期和长期来看。短期而言，其象征意义大于实质冲击。英伟达在全球AI芯片市场的生态护城河——CUDA、cuDNN、NVLink等——仍然是绝大多数AI开发者的首选基础设施，V4的昇腾适配不会在短期内改变这一格局。但长期而言，其意义不可小觑：它证明了顶级大模型在英伟达体系之外跑起来是可行的，这为全球AI产业提供了一个真实可信的替代路径，也为后续更多模型在非英伟达平台上的尝试打开了心理和技术上的空间。
02
世界的英伟达和中国的华为：
两套技术体系？
1.英伟达是世界的
DeepSeek V4对华为昇腾的深度适配，是一个真实的突破，但我们必须清醒地认识到，这只是一个小突破，而且在相当长的时间内可能仅此而已。
英伟达在全球AI芯片市场的地位之所以牢固，不仅仅是因为它的芯片性能领先，更是因为它围绕CUDA构建了一个长达二十余年、涵盖算法、框架、工具链、开发者生态和产业应用的完整技术体系。全球顶尖高校的AI研究、开源社区的框架开发、跨国企业的AI部署，几乎都在这个生态下运行。这种生态的粘性，远比芯片性能本身更难突破。
更关键的是，英伟达不是美国的，它是世界的。这不是在说英伟达的国籍归属，而是在描述它在全球AI产业中的实际角色：从日本、韩国到欧洲，从印度到东南亚，无论是哪种政治立场的国家，也无论对美国的态度如何，在评估AI算力方案时，英伟达都是默认的首选。这种“默认地位”的形成，既有技术领先的原因，也有生态绑定的原因，还有一个更微妙的原因：在全球多数国家的战略决策者眼中，使用英伟达芯片在“安全感”上优于使用任何其他来源的芯片——这里的安全感，既指技术层面的成熟度，也指政治层面的理性选择。这就是英伟达真正的护城河所在。
2.华为昇腾可能只是中国的
DeepSeek V4对华为昇腾的深度适配值得鼓励，其战略意义不言而喻：在中美科技竞争常态化的背景下，AI芯片已经成为美国限制中国AI发展的核心长期工具，自主可控的算力生态对中国而言是战略刚需而非可选项。
但我们也必须直面一个不那么令人舒适的判断：无论华为昇腾未来在性能上取得多大的突破，无论其性价比有多出色，无论其与主流模型的兼容性做得多好，华为昇腾在很长一段时间内将只是中国的AI芯片，而无法成为世界的AI芯片。这个判断不只适用于发达国家，同样适用于我们通常认为与中国关系友好的发展中国家。
理解这个判断，需要我们突破一个惯性认知，即认为技术质量和价格优势是决定市场选择的主要变量。事实上，在AI芯片这个与国家安全、数据主权和战略竞争高度交织的领域，选择哪家芯片供应商，早已不是单纯的技术和商业决策，而是一种地缘政治表态。这种现实，才是理解华为昇腾中短期内全球化天花板的核心逻辑。
3.两套技术体系的形成与影响
那么，当英伟达是世界的、华为昇腾是中国的，未来会不会形成两套并行的AI技术体系？答案是：这种格局正在形成，但我们需要先厘清“两套技术体系”究竟意味着什么。
两套体系相同的部分，是底层的技术逻辑。Transformer架构、注意力机制、强化学习对齐等核心技术原理，不因芯片平台的不同而改变，也不会因地缘政治的割裂而分叉。从这个意义上说，基于英伟达和基于昇腾训练出来的大模型，在技术基因上仍然同宗同源。
不同的部分则更为实质：一方面是技术标准——英伟达生态的核心是CUDA，华为昇腾的核心是CANN，两者在编程接口、算子库、框架支持上存在根本性的不兼容，这意味着在一套生态上积累的开发经验和优化成果，无法直接迁移到另一套；另一方面是产业链的依附关系——选择了哪套芯片生态，就意味着在芯片供应、维护支持、版本迭代上对相应供应商形成了系统性依附。
如果这种格局最终固化，对全球AI市场的影响将是深远的：全球AI应用将沿地缘政治裂缝分化为两个相互不兼容的技术圈层，模型的可迁移性和互操作性将大幅降低；对于处于两套体系之间的国家而言，选择哪套体系本身将成为一个重大的战略决策，由此带来的“站队压力”将进一步加剧全球数字秩序的碎片化。
03
华为和中国难以摆脱的两大偏见
1.发达国家对非西方政治体制的偏见
这种偏见的根源，要追溯到二战后社会主义意识形态的崛起，以及随之而来的美苏冷战所构建的意识形态对立框架。在西方世界的集体记忆中，非西方政治体制始终被与不透明、不可预测、敌对等概念捆绑在一起。
说这是“偏见”，其实并不完全准确。更准确的描述是：这是一种价值观和信仰层面的根本性差异，而非简单的信息误解或文化隔阂。对于深度认同自由民主制度的西方国家而言，接受一个来自非西方政治体制国家的核心技术基础设施，其心理障碍不亚于一种文明层面的妥协。
华为的遭遇是最典型的案例。无论华为的5G设备在技术层面多么领先，无论其价格多么具有竞争力，一旦进入“国家安全”的讨论框架，“中国企业”这个标签就成了最终否决的充分理由——不需要证据，只需要标签。这不是华为独有的困境，也不是某几家中国企业的困境，而是所有中国企业在涉及所谓国家安全领域时必然面对的系统性障碍，AI芯片自然不会例外。
2.发展中国家对中国的偏见
在这个问题上，我们需要打破国内舆论长期营造的一个美好幻觉：发展中国家对中国的信任程度，远没有我们通常想象的那么高。
这里有必要对不同类型的发展中国家进行区分，因为笼统的“发展中国家友好论”掩盖了极为复杂的现实。
（1）社会主义阵营国家（如越南、朝鲜等）
我们天然倾向于认为意识形态相近即信任相近，但现实恰恰相反。越南将中国视为最主要的地缘竞争对手，一方面在南海岛礁问题上长期与中国存在主权争议，另一方面积极将自身定位为中国以外西方可信赖的制造替代中心，努力在中美博弈中两头通吃。朝鲜在获得中国资源的同时，近年来不断深化与俄罗斯的军事合作，也在传递着一种对过度依赖单一大国的警惕。对于这些地理上与中国为邻的小国而言，中国的强大本身就是一种需要平衡和对冲的压力，而非单纯的靠山。很难想象，一个将中国视为战略竞争对手的国家，会毫无保留地将其核心AI基础设施押注在中国芯片上。
（2）美国的战略对手（如俄罗斯、伊朗等）
这些国家因长期受到美国制裁，事实上别无选择，只能转向中国寻求技术支持，包括AI芯片。但我们必须清醒地认识到：他们使用中国产品，并不等于他们信任中国产品。这是一种没有更好选择时的选择，而非价值认同。更值得警惕的是，地缘政治格局可以在极短时间内发生根本性逆转，一旦特朗普与普京之间达成某种协议，这些国家对中国产品的需求可能迅速萎缩。把被制裁国家的技术依赖视为中国AI全球化的稳定基本盘，是一种危险的误判。
（3）其他发展中国家
这是最值得重视，也最被误判的群体。对于绝大多数非洲、中东和东南亚国家而言，对中国产品的态度，往往不取决于国家间的整体关系，而更多取决于具体企业在当地的深耕程度。一个选举就可以颠覆多年积累的政府间友好关系，但一家在当地进行了全方位、长期、深度在地化布局的中国企业，往往能够在政治风向转变时保持相对稳定的运营。华为在非洲和中东的通信基础设施布局提供了一个有益的参照：它之所以在部分政治风向摇摆的国家仍能维持合作，本质上不是因为国家关系，而是因为它建立了跨越政府更迭的制度型合作关系。
04
中国的新思路：
从中美双边博弈到南北多边竞合
1.双边博弈注定难以突破，应聚焦于面向南方国家的多边合作
基于以上分析，可以得出一个基本判断：在现有的偏见结构下，中国AI如果继续停留在中美双边博弈的逻辑框架内，即便拥有极致的性价比优势，其全球化突破的空间也将极为有限。
这个判断有一个可资参照的历史先例：中国互联网企业的出海困境。百度、阿里、腾讯，在国内市场均是无可争议的行业巨头，但在全球市场的渗透率始终有限，其根本原因不在于产品质量，而在于“中国企业”标签在特定地缘政治语境下带来的系统性市场壁垒。中国AI，特别是中国AI芯片，面临的是同样的逻辑，而且壁垒更高，因为芯片的安全敏感性远超互联网应用。
因此，真正有效的战略，必须跳出双边博弈的框架，转向以南方国家为重心的多边竞合逻辑。在当前全球秩序加速碎片化、多边规则体系趋于失效的背景下，这种“多边”更多应理解为基于具体利益交汇点的“差异化双边+区域合作”，而非依托某个既有多边框架。
在东南亚和中亚正在快速推进工业化进程的国家，中国最有效的切入点是AI硬件。中国与东南亚和中亚在制造业已有深度的产业链联结，这些国家的智能制造升级需求与中国AI硬件能力之间存在真实的互补空间。AI芯片在这一语境下是赋能工业化而非渗透安全基础设施，政治敏感度相对较低，商业合作的可行性也最高。
在中东，最有价值的合作路径是AI全产业链合作。中东国家拥有充沛的资本积累和强烈的数字转型战略意愿，但同时面临技术能力不足和通信等基础设施欠发达的双重短板。中国在全球范围内是极少数能够提供从底层芯片、通信基础设施、到上层AI应用的完整全栈解决方案的国家。即便是沙特、阿联酋等美国传统盟友，其国家数字转型的紧迫性也正在推动它们寻求美国盟友体系之外的技术供给来源。这里存在真实的合作窗口，关键在于以全产业链能力而非单一技术点来切入。
在非洲等地的低收入国家，中国AI的最佳角色是极致性价比的AI应用提供者，特别是在农业科技、医疗健康、基础设施规划等具体民生领域。这些国家不需要高算力AI基础设施，但对能够直接解决实际问题的轻量化AI应用有真实需求。DeepSeek V4级别的开源模型，配合中国在低成本硬件终端上的制造优势，在这一市场上具有相当的竞争力。
2.主体应是民企和地方政府，而非中央政府
战略方向确定之后，还有一个关键问题：谁来做？
这个问题的答案，对最终效果有决定性影响。在当前的地缘政治语境下，中央政府的直接参与在很多情况下会适得其反，它不仅会触发接收国的政治敏感，还会给竞争方提供政治参与的话语武器。真正应该成为主体的，是中国的跨国民营企业和地方政府。
民营企业的优势在于，它在国际商业规则的框架下运作，其市场行为更容易被其他国家的政府和企业所接受，即便“中国企业”的标签带来的偏见无法完全消除，但至少能够将讨论从政治层面拉回到商业层面。我们需要鼓励和支持真正意义上的跨国民营企业，即那些真正实现在地化运营、本土雇用、本土合规、本土生态构建的跨国民营企业。
地方政府则是一个常被忽视、但潜力巨大的主体。地方政府相比中央政府，政治色彩更淡，更具有具体产业和区域经济的动员能力。一旦地方政府的积极性被真正调动起来——正如改革开放后各地政府在吸引外资、发展地方产业上所展现出的主动性那样——其撬动地方企业、地方产业链共同出海的乘数效应，将是中央政府单打独斗所无法比拟的。本质上，这是将改革开放四十年中地方政府推动地方经济发展的成功模式，向全球范围的延伸。
05
结语
DeepSeek V4不会把英伟达拉下神坛，至少短期内不会。但它做了一件同样重要的事：它证明了英伟达的神坛不是唯一的高地。
华为昇腾成为顶级大模型的官方适配平台，是中国AI自主化进程中真实的一步。但这一步的意义，更多指向中国国内市场的战略安全，而非全球市场的竞争格局。两套技术体系的分化正在发生，但“中国的”与“世界的”之间的鸿沟，无法单靠技术进步来弥合。
真正的突破路径，在于突破“中国 vs 美国”的双边对立思维，转向以南方国家为重心、以民营企业和地方政府为主体的多元竞合布局。这不是退而求其次，而是在现实约束下寻找真正可行的增量空间。这条路更长，也更难，但比在既有偏见结构下反复碰壁，要务实得多。
一个残酷的事实：你的AI投入，可能正在打水漂
MIT《2025年AI商业报告》显示：95%的企业在生成式AI上尚未获得可衡量回报，成功进入生产环境并产生财务影响的试点项目，仅占5%。
不是模型不够强，不是数据不够多——而是绝大多数企业从第一步就走错了。
我们在辅导了多家万亿级企业后，得出结论：企业AI转型的失败，根源在于对AI的五大认知迷局——
❌以为AI无所不能 → 结果被“幻觉”坑得不敢再用；
❌把互联网C端的“平均解”套用到B端 → 企业竞争靠的是顶尖能力放大，不是行业平均水平；
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❌认为AI只能做办公助手 → 真正的价值在生产、销售、供应链等核心价值链。
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AI实践：美云智数AIGC专家陈淑敏全面拆解美擎智能体在研发、生产、供应链、营销等场景的落地成效，还原2025年降本7亿元的实战路径。
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