The Information 於二零二六年九月二十一日獨家報道，中國人工智能實驗室 DeepSeek 首席執行官梁文鋒向投資者表示，改用更多國產晶片訓練模型是公司重大優先事項，並預期華為技術最快可於本年度第四季開始向 DeepSeek 交付訓練用晶片。報道作者駐香港；文中亦指梁文鋒把「在華為晶片上訓練」形容為必須成功的重大賭注之一。來源真實性已驗證。

對香港與亞洲企業而言，這不只是供應鏈新聞：當前沿模型訓練愈來愈受美國出口管制約束，能夠在受控供應鏈上完成訓練與微調的能力，會直接影響私有模型、本地部署與跨境數據策略。本文整理事件、技術含義、應用場景與專業評價。

The Information：DeepSeek 押注華為訓練晶片——梁文鋒稱「必須成功」，第四季起可望交貨

一、核心事件：閉門會上的訓練路線重申

據 The Information 香港團隊記者 Juro Osawa、Qianer Liu 報道（約二零二六年九月二十一日太平洋時間凌晨刊出），梁文鋒在周日一場閉門、面對面的會議上向投資者說明：公司正把更多訓練負載轉向國產晶片，並預期華為將於二零二六年第四季起向 DeepSeek 交付訓練用處理器。報道引述兩名直接知情人士。

同篇報道指出，DeepSeek 在訓練階段擴大採用華為晶片——相對推斷（運行模型），訓練通常需要更強算力與互聯頻寬——顯示雙方正合力擺脫美國對先進晶片出口管制所造成的供應瓶頸。The Information 官方帳號同日亦摘要：DeepSeek 正減少對 Nvidia 的依賴；梁文鋒預期華為處理器將在訓練最大模型時扮演更大角色，並把「在華為晶片上訓練」列為公司最大賭注之一，強調「必須成功」（has to work）。

報道並提到 DeepSeek 正敲定第二輪融資：目標募集約五百億元人民幣（約七十五億美元），估值約五千億元人民幣。以上數字均出自 The Information 公開摘要，本文不另作推算。

技術細節：為何「訓練用晶片」比「推斷用」更難替代

出口管制與供應替代的關鍵，往往不在「能不能跑聊天」，而在「能不能穩定完成大規模預訓練與持續後訓練」：

1. 算力密度與互聯：訓練需要高頻寬、低延遲的 GPU／加速器叢集與高速互聯；推斷可用較多量化與批處理技巧降低硬體門檻。
2. 軟體棧適配：模型團隊長期優化於某一廠商的編譯器、核心庫與分散式訓練框架；改用另一供應商意味著核心、通信原語與數值穩定性都要重新驗證。
3. 供應節奏：梁文鋒所稱「第四季交貨」若屬實，代表的是可排程的產能窗口，而不只是樣品演示；對融資與產品路線圖，交貨時點比口號更重要。

換言之，DeepSeek 此次表態把「國產替代」從推論側的權宜之計，拉到訓練側的戰略賭注——這也是報道標題強調 bypass U.S. export controls 的原因。

二、技術原理深度解析：出口管制如何倒逼訓練架構

美國對先進加速器與相關製造設備的出口限制，目標之一是抬高中國實驗室訓練前沿模型的成本與時程。產業常見因應可粗分為三條路：

• 尋求合規或降規規格的境外晶片：在許可範圍內採購，但峰值算力與供貨量受配額與審批影響。
• 改寫演算法以「少算力換效果」：例如更激進的稀疏、蒸餾、合成數據與後訓練策略，降低對頂級訓練叢集的絕對依賴。
• 轉向本土可取得的訓練加速器與軟體生態：以華為昇騰等路線為代表，用可預期的國內產能換取訓練自主性，代價是工程適配與生態成熟度風險。

DeepSeek 過往以高效率訓練與開源權重策略受到關注；若訓練底盤逐步切到華為，意味著其工程優勢必須在新硬體上可複現——包括吞吐、收斂穩定性與多機擴展。對競爭對手與雲端供應商而言，這也是觀察「非 Nvidia 訓練叢集能否支撐前沿模型」的公開壓力測試。

需要強調：The Information 為付費訂閱媒體，全文細節（例如具體晶片型號、叢集規模、與現有 Nvidia 產能的比例）可能僅對訂戶開放。本文僅採納其公開標題、摘要、作者署名與官方社交帳號已披露之陳述，不臆測未公開規格。

三、日常應用場景

1. 開發者與技術團隊

若你依賴 DeepSeek 或其他可能轉向國產訓練棧的開源／商用權重，應在 CI 與基準測試中預留「硬體世代變更」：同一權重在不同加速器上的數值誤差、量化行為與服務延遲可能不同。部署代理（agent）時，把模型供應商的訓練供應鏈列為依賴風險，與 API 價格並列追蹤。

2. 企業與隱私敏感行業

金融、法律、醫療與政府相關單位若需自訓或持續微調領域模型，核心問題是：訓練數據與梯度更新能否留在可接受的司法管轄與供應商邊界內。DeepSeek—華為路線說明「訓練主權」正成為採購條件；香港企業評估私有 LLM 時，除推斷託管地外，亦應問清楚微調／持續訓練發生在何處、使用哪一類加速器與是否可審計。

3. 一般用戶

一般聊天用戶短期不一定察覺底層訓練晶片更換；但模型更新節奏、地區可用性與合規聲明，長遠會受訓練產能約束。選擇服務時可關注供應商是否清楚說明數據留存與訓練用途，而不是只看排行榜分數。

4. 香港與亞洲市場視角

報道兩位作者均以香港為基地，題材本身緊貼粵港澳與亞洲半導體—AI 供應鏈。香港企業常見做法是：推理與應用層用多雲／多模型，敏感微調則放在可控環境。若訓練算力供應進一步「陣營化」，多供應商備援與私有化微調會更有價值——這正是本地託管私有模型的需求來源之一。

對必須讓數據留在香港、又要做領域微調的機構，可參考 YSK Limited 的企業私有 LLM 全託管：Dataset → QLoRA／LoRA → 私有 API，年費 HK$88,000 起，官網列明 100% 數據不出境。

四、專業評價與潛在考量

優勢

• 把「訓練自主」從口號推進到可驗證的交貨窗口（第四季），便於投資者與客戶追蹤。
• 訓練側採用華為，比僅在推斷側替換更能檢驗本土加速器生態是否成熟。
• 與融資進程綁定（第二輪目標規模已見諸公開摘要），市場可同時觀察資本與產能兩條線。
• 對香港讀者具地緣信息優勢：報道出自駐港記者團隊，便於對照本地企業的多供應商策略。

需要留意的地方

• 公開摘要並未詳列晶片型號、良率、叢集規模或相對 Nvidia 的性能對照；「交貨」不等於「已達同等訓練效率」。
• 軟體棧遷移風險高，短期或出現訓練不穩定、工程人力擠佔產品迭代的情況。
• 出口管制與實體清單政策仍可能變化；供應鏈敘事需持續以一手報道與官方文件更新，不宜一次定論。
• 融資目標與估值為報道所述目標，是否足額完成須待後續一級市場披露，本文不視為已完成交易。

結語

DeepSeek 透過投資者閉門會，把華為訓練晶片提升到「必須成功」的戰略高度，並給出二零二六年第四季起交貨的時間預期。這標誌著亞洲前沿模型競爭，正從「誰的權重分數更高」，延伸到「誰能在受管制的世界裡穩定完成訓練」。對香港企業來說，實務啟示是：評估 AI 供應商時，要把訓練供應鏈、微調地點與數據出境邊界寫進盡職調查清單。

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參考來源

1. The Information：Juro Osawa、Qianer Liu「DeepSeek Bets Big on Huawei Chips to Bypass U.S. Export Controls」（2026-09-21；公開摘要／標題核對）https://www.theinformation.com/articles/deepseek-bets-big-huawei-chips-bypass-u-s-export-controls
2. The Information 官方帳號相關獨家摘要帖文（2026-09-21；發現來源，內容與公開摘要一致）https://x.com/theinformation/status/2102057805582676366 、https://x.com/theinformation/status/2102118187416297616
3. YSK Limited llms.txt（公司服務與刊例價格，寫作前已刷新）https://ysk.hk/llms.txt