DeepSeek CEO梁文锋认为，随着中国本土AI系统在算力上不断逼近，英伟达正在逐渐失去优势，尽管目前仍存在显著差距。
在与投资者的交流中，他表示，如果要训练一个与当今最大模型规模相当的AI模型，DeepSeek将需要约5万块英伟达GB300 GPU，或者约20万块华为昇腾（Ascend）950 GPU。
他认为，目前DeepSeek与美国AI公司之间最大的差距不在于算法，而在于算力资源（compute）。
梁文锋透露，DeepSeek目前的算力仅相当于约2万块英伟达H100 GPU，且这些资源大部分是在“最近一两个月内”补充的。公司正在快速扩张其基础设施。
他认为，华为Atlas 950 SuperPoD系统在系统层面的功能和部署能力上可以替代英伟达GB200和GB300集群，尽管需要使用更多的GPU。
然而，梁文锋也承认，要达到同等性能，DeepSeek需要约4块华为昇腾950新GPU才能相当于1块英伟达GB300 GPU。他评估华为目前在GPU技术上落后英伟达约2年。
这位DeepSeek CEO表示，即使部署华为的成本可能高出50%、100%甚至200%，但如果中国能够自主掌控供应链并减少对美国技术的依赖，这依然是可以接受的。
梁文锋强调，开源AI战略是DeepSeek的重要发展方向，同时认为采取“烧钱垄断”模式的AI实验室将难以长期生存。
DeepSeek还在大力投资于高质量的数据标注（data annotation）。梁文锋认为，这是OpenAI和Anthropic领先数年的领域，目前已成为开发先进AI模型的重要瓶颈。
上述言论据称源自社交媒体上流传的一场与投资者的交流。截至文章发布时，DeepSeek尚未正式公布交流的全盘内容或完全确认所引用的言论。
📌 结论： DeepSeek承认英伟达在GPU性能上仍处于领先地位，1块GB300 GPU据称相当于约4块华为昇腾950 GPU，且华为在技术上落后约2年。然而，CEO梁文锋认为，如果中国能够继续构建足够庞大的本土AI生态系统，并接受以更高的硬件成本换取自主可控，英伟达的优势可能会有所下降。以上言论为文章引自与投资者的交流，尚未得到DeepSeek的官方正式确认。
