“不诱于誉，不恐于诽投资股票配资，率道而行，端然正己。”
这是上周DeepSeek-V4发布稿的结尾，DeepSeek自己引用的一句话。字面意思是，不被赞誉诱惑，不被诽谤吓到，按自己认定的道往前走，端正自己。
过去一年多，同行动作频频，而DeepSeek除了零散的更新，几乎毫无动静，继而引发不少质疑，但DeepSeek没有回应过一次。
DeepSeek淡定地做自己，却不能从容了。
DeepSeek已明确表示，V4在下半年将正式支持算力。巧合的是，在此之前不久，在一档播客节目里提到：“如果像DeepSeek这样顶尖的模型优先在华为芯片上运行，对我们来说将是‘可怕的后果’。”
过去两年，黄仁勋一直苦口婆心地劝告漂亮国：“如果中国不能从美国购买（高端芯片），他们就会自己建造。”
但劝告无果，他只能眼睁睁地看着英伟达在中国的市场份额从2024年的70%降到2025年的55%。
接下来，黄仁勋的无奈和气愤大概率还将继续。
黄仁勋心里的意难平，
分量越来越重了
AI时代之前，黄仁勋只是众多游戏宅眼里刀法精准的“黄狗”。
到了AI时代，黄仁勋迎来人生巅峰，英伟达市值一路突破5万亿美元，全球第一。
逆袭背后，靠的是一次豪赌。
2006年，英伟达推出CUDA开发平台，能够降低GPU编程门槛，让多个GPU并行运算，从而大幅提升计算性能。
但当时除了英伟达，谁都没把它当回事。
一名英伟达深度学习团队的成员说道：“在CUDA推出十年以来，整个华尔街一直在问英伟达，为什么你们做了这项投入，却没有人使用它？他们对我们的市值估值为0美元。”
CUDA十年无人问津，英伟达虽然痛苦，但也获得了先发优势。
所以当AI大潮轰然而至，英伟达一飞冲天。时至今日，英伟达的GPU更是变成了原油般的存在，几乎所有大模型都奔跑在英伟达的算力芯片上。
如果说黄仁勋现在还有什么意难平，恐怕只有中国市场了。
黄仁勋在2023年年底接受媒体采访时也表示，中国市场占英伟达销售额的大约20%。腾讯、阿里、字节等巨头的训练集群，清一色的英伟达GPU。
此外，在发展得如火如荼的中国智驾市场里，彼时有超过80%的辅助驾驶芯片也来自英伟达。
然而一纸禁令，彻底搅了英伟达在中国市场的美梦。
英伟达的高端芯片无法继续给中国的AI大业添砖加瓦，后来专门为中国市场开发的阉割版的A800和H800也没能绕开管制，黄仁勋一边郁闷一边绞尽脑汁。
2023年11月，硅谷DealBook峰会上，黄仁勋在对着全息演示屏上的中国地图重申：“失去这个市场，我们没有Plan B”。
2024年1月，黄仁勋来华，在北京、上海、深圳三地的年会连轴转。上海那一场，他脱下黑皮衣，换上东北大花马甲，扭起了大秧歌；11月在港科大的讲台上，他又动之以理“开放研究是全球合作的最终形式”。
进入2025年，黄仁勋一方面继续向中国市场示好，身着“唐装”用生硬中文赞扬中国科技发展，一边对着大洋彼岸晓之以利：“中国是一个不可替代的市场，服务这里符合美国的利益”。
可惜任凭他做足了各种姿态，说尽好赖话，还是事与愿违。
英伟达在中国市场一家独大的格局一去不复返，华为昇腾、阿里平头哥、百度昆仑芯和寒武纪，毫不客气地瓜分了它空出来的位置。
到嘴的鸭子越飞越远，黄仁勋忍不了了。
DeepSeek-V4，
戳中英伟达的命门
2026年4月15日，黄仁勋做客美国知名播客节目。面对主持人的一连串追问，其中还夹带着指责他为了利益不顾国家安全的暗示，黄仁勋罕见地发飙了。
他表示，管制的逻辑“极其愚蠢”，是典型的“失败者心态”。
在黄仁勋看来，如果是强者心态，一开始就不该关注要不要限制高端芯片出口。
他曾公开表示：“无论有没有美国芯片，中国的人工智能技术都在快速发展。问题不是中国是否会拥有人工智能，它已经拥有了。真正的问题是，世界上最大的人工智能市场之一是否将运行在美国的平台上。”
所以，黄仁勋反复呼吁放开对华芯片销售。他不只是怕少卖几块GPU，更担心的是英伟达的生态地位被挑战。
一直以来，他真正在意的是CUDA生态。
有人比喻，如果把英伟达GPU看作“电脑主机”，CUDA就是“Windows系统”。只要该生态能让大部分人离不开，英伟达就立于不败之地。
截至2025年，全球超过450万开发者在使用CUDA。几乎整个AI圈子的人都习惯在CUDA上写代码、开发应用。他们所有的学习成本、项目代码、工程经验，全都有英伟达的印记。
要离开这个生态也不是不行，但那就意味着代码重写，工具链重搭，工程师重新培训。有业内测算指出，非英伟达平台上开发周期可能延长6个月，成本增加40%。
所谓“卖产品不如卖品牌，卖品牌不如卖标准”，科技行业同样如此。
因此英伟达不怎么操心谁家的AI强不强，只关心他们的AI在不在自家生态里。
黄仁勋对于DeepSeek的态度，就是一个例子。
去年DeepSeek发布R1，直接冲击了行业对算力堆叠的路径依赖，业内突然意识到原来搞顶级AI可能不需要海量GPU，于是英伟达股价大跌，短短三天蒸发了6000亿美元。
但当时黄仁勋对外没有显出一点慌乱，还宣称DeepSeek及其开源推理模型所带来的能量“令人无比兴奋”，并且笃定这种技术创新反而会带来更多算力需求。
那时他确实有底气。毕竟R1再怎么惊艳，终究是跑在英伟达的GPU上，活在CUDA的生态里。
DeepSeek-V4的出现，则是把他最担心的事变成了现实。
V4预览版上线的文档里有一行小字写着：“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。”
言外之意是，等下半年华为昇腾950铺开了，V4不但会更流畅，价格还能再砍几刀。V4的存在也是在告诉其他人：离开英伟达的芯片和生态，也能干旗舰模型的活。
英伟达的生态壁垒就此裂出了一条缝，虽然还微不足道，但对于喜欢把“英伟达离倒闭只有30天”之类的话挂嘴边的黄仁勋，不得不警惕。
“全面替代”的口号，
不是说说而已
想挑战英伟达的远不止国内企业。
2024年，AMD、英特尔、Meta、微软、谷歌等9家科技巨头成立了一个UALink联盟，针对的就是英伟达的护城河——NVLink。
OpenAI则是推出Triton编译器，试图绕开CUDA的“语言垄断”。
所以段永平曾表达过对英伟达的一个顾虑：英伟达的护城河虽然很强大，但这么多巨头针对它，不能改变一些什么吗？
对此，英伟达见招拆招，收效颇丰。客户和竞争对手想在NVLink之外另起炉灶，英伟达干脆直接开放NVLink，让出一部分权限，让客户可以把其他品牌的芯片也混进算力集群里。
中国这边全然不同，局势促使我们坚定自研，历史也反复证明了爹有娘有不如自己有，必须把英伟达从“唯一选择”变成“备选之一”，哪怕中国的芯片在许多方面还暂时落后。
这也成了许多中国企业的共识。
科大讯飞是一个典型案例，明知迁移成本极高，用英伟达方案一个月能完成的任务，迁移到昇腾可能需要三个月，但其董事长刘庆峰直言：“这一步非走不可。”
这种不计代价的投入，大概才是真正会让黄仁勋头疼的东西。
更何况，中国同行也有不少与英伟达对垒的底气。
一个是基建优势。
在播客里，主持人认为英伟达如果把高端芯片卖给中国企业，会帮助对手开发出顶尖AI模型。黄仁勋当即反驳道，顶尖的AI模型，不一定要最顶尖的芯片才能训练出来。
中国企业的解决方案是“芯海战术”，通过相关技术把数百甚至数千颗国产芯片高速互联，形成一个庞大的算力集群，用数量优势弥补单点性能的不足。
集群模式功耗巨大，但好消息是，中国不缺能源。
还有市场优势。
芯片和AI好不好用，需要在市场里验证和迭代。
中国不仅内需市场足够庞大，中国头部AI公司还普遍采用开源策略，大幅降低了开发者和企业的使用和二次开发门槛，叠加成本优势，中国的AI模型能轻易触达全球用户。
例如2024年初，Meta的大模型Llama下载量为1060万次，而阿里的大模型Qwen下载量只有50万次。但到了2025年10月，Qwen的累计下载量为3.853亿次，超过了Llama的3.462亿次。
就像最近很火的何润东版项羽说的“打战靠的是决心和勇气”，挑战英伟达也需要实力、动力和决心。
还好这些我们也都不缺。
国产芯片“能用”了，“好用”还会远吗？
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