传DeepSeek V5计划用华为昇腾950进行预训练

电子发烧友网综合报道 11 月 3 日，多名产业链人士透露，DeepSeek 下一代大模型DeepSeek V5 计划基于昇腾芯片开展预训练；此前，华为昇腾芯片主要用于 DeepSeek 大模型的推理任务。

另有一路信源给出更具体信息：V5 计划采用昇腾 950 作为核心训练算力，项目节奏指向 2027 年落地。截至目前，DeepSeek 方面尚未就此作出公开回应。

“推理” 和 “训练” 常被混为一谈，但在工程层面二者完全不同。

推理的核心指标是吞吐、时延和单 Token 成本 —— 模型已经训练成型，算力系统承担的是服务交付工作。预训练处在模型生产链路的上游，需要大规模集群连续数周甚至更长时间稳定运行，对卡间互联、节点间通信、并行训练效率、故障容错能力以及软件栈成熟度的要求，远高于推理。有从业者打了个比方：推理验证的是 “模型能不能跑”，预训练检验的是 “模型能不能造”。

过去两年，国产算力的规模化落地，大多集中在推理侧。今年 6 月，深圳河套学院 AI 训练平台项目团队联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳市大数据研究院、华为相关团队，并协同深智城 AI 算力平台，依托昇腾 910C 国产 AI 算力集群，完成了 1.6 万亿参数大模型 DeepSeek-V4-Pro 的全参数后训练。需要强调的是，本次任务仍不涉及基础预训练，但该事件依旧被视作行业发展的里程碑。

“后训练” 与 “基础预训练” 之间的差距，正是国产算力在训练侧尚未翻越的分水岭。预训练需要处理海量 Token、支撑超大规模并行、保障分布式通信与集群稳定性，对芯片互联带宽、内存语义、算子覆盖度的要求远高于后训练。这也是 “国内顶尖大模型能否依托国产算力完成基础预训练” 这一问题长期悬而未决的原因。

这也是本次 DeepSeek V5 相关传闻受到行业高度关注的核心原因：如果方案顺利落地，将成为又一个里程碑事件。

传DeepSeek V5计划用华为昇腾950进行预训练图1

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