TheInformation 爆料：DeepSeek 正在训练 2 万亿参数大模型，后续目标扩容至 8 万亿，押注昇腾芯片

据Theinformation网站爆料，DeepSeek正在训练一款2万亿参数量大模型，远期规划更是准备扩展至8万亿参数量。在算力路线上，DeepSeek后续大模型训练将重点投向国产AI芯片，优先选用华为昇腾系列，不过相关细节尚未对外披露。

消息推测，这款2万亿参数模型大概率就是即将登场的DeepSeek V4.1 Pro。从发布时间来看，节前正式推出的可能性偏低，10月中旬至下旬的发布窗口预期更高。

结合此前DeepSeek V4.1 Flash披露的信息，V4.1 Pro会沿用全新架构，包含CED+Engram、Prefill与Decode拆分、非对称激活结构等技术方案。按照行业测算，训练这款2万亿参数量模型，大约需要50至60万亿Token的训练数据。

在算力需求层面，不同芯片的预估需求差距明显：H100/H200约需3万张，B200需要1.5万张；昇腾910C则需要6万张，而昇腾950系列大约需要3万张，算力需求规模和H200接近。

这一布局的核心逻辑是软硬件协同。昇腾950分为PR、DT两个版本，分别面向训练与推理场景，本身就支持Prefill、Decode流程拆分，刚好匹配DeepSeek新架构的设计思路，双方将联合优化模型训练与推理全链路。

在此之前，国内已有基于国产芯片训练大模型的案例，但2万亿参数量级别的项目还没有得到官方确认。当前国内参数量突破2万亿的大模型，包括文心一言5.0、Kimi K3、千问Qwen3.8 Max，还有尚未发布的MiniMax M3，这些模型均没有官宣采用国产芯片完成训练。

倘若DeepSeek V4.1 Pro能够基于国产昇腾芯片完成2万亿参数模型训练，哪怕并非全程全部算力都使用国产芯片，也会成为国内大模型产业里程碑式的突破。

算力层面还有更进一步的利好预期，华为昇腾960系列预计会提前1-3个季度在明年上市。国产算力供给持续扩容，长期来看，长期制约国产大模型发展的算力瓶颈有望显著缓解，国产模型才有机会在前沿赛道直接对标OpenAI、Anthropic。

注：本文内容均来自媒体爆料，项目参数、发布时间、芯片方案尚未得到DeepSeek官方证实，仅作行业资讯参考，不代表事实定论。