DeepSeek梁文锋：TileLang瓦解CUDA生态，国产GPU仅落后2年

在人工智能硬件与算法加速演进的关键节点，DeepSeek 创始人梁文锋近日公开阐述了该机构在技术路线、算力战略及开源生态上的核心规划。其核心观点指出，中国 GPU 硬件目前仅落后约 2 年，而 DeepSeek 自研的 TileLang 编译器正在快速瓦解 CUDA 的生态护城河。

算力战略：不将英伟达视为必需品

在算力资源方面，DeepSeek 采取了极度务实且激进的采购策略。目前，DeepSeek 拥有约 2 万张 H 等效算力，且大部分为近期到位。对于算力采购，其态度是在合理价格区间内“能买多少卡就买多少卡”，愿意支付溢价将资金转化为算力资产。

梁文锋明确判断，英伟达 GPU 未来并非绝对必需品。通过深度适配国产芯片，算力中心完全可以满足需求。以华为为例，DeepSeek 已部署约 1.6 万张华为 950 加速卡。根据实测数据，约 4 张华为 950 的性能可顶 1 张 NVIDIA GB300/B 系列。尽管在硬件设计与时间上存在约 2 年的客观代差，但产能（Capacity）限制才是当前真正的核心瓶颈，而非技术不可逾越。

技术破局：TileLang 如何瓦解 CUDA 生态

DeepSeek 认为，AI 辅助编程与高级编译器技术的结合，正在从根本上降低构建新芯片生态的代码门槛。

具体而言，DeepSeek 自研了 TileLang 高级编译器。该技术路线通过高级语言重写算子，使得系统几乎可以脱离对 NVIDIA CUDA 原生生态的依赖。数据显示，使用 TileLang 仅牺牲约 1%~2% 的性能，却大幅提升了代码开发效率与跨硬件适配能力。

梁文锋预期，在 1 年之内，通过“AI + TileLang 高级编译器”模式，行业将彻底改变对国产芯片“生态不好、用不起来”的既有认知。此外，计算卡与游戏卡的解耦趋势，也让专用加速芯片的生态构建变得更加直接。

研发主线：聚焦持续学习与智能体

在模型演进阶梯上，DeepSeek 的路径清晰划分为：语言模型 (LLM) ➔ 思维链 (CoT) ➔ 智能体 (Agent) ➔ 持续学习 (Continuous Learning)。

• 当前重点：Agent（智能体）是当前重中之重，旨在扩大能力边界。
• 下一个瓶颈：持续学习。目前的模型缺乏类似人类员工入职后积累上下文的能力，解决此问题后，模型将协助研究人员开发下一代模型，进而迈向自我迭代奇点。
• 非主线业务：视频生成（如 Sora）、3D 生成等被归类为非核心组件；多模态与搜索仅作为模型的“组件”，V4 及后续版本虽将原生支持多模态，但这不等于智能主线。

在 Scaling（规模效应）方面，DeepSeek 未遇到上限。受限于算力，目前模型停留在几十 B 激活参数规模，下一步计划在算力到位后，推向 150B ~ 250B 激活参数的更大尺度规模。

商业哲学：10个月回本与不追求盈利

DeepSeek 的运营逻辑与传统商业化公司截然不同。其唯一的核心利益是保持核心研究团队的稳定性，以此换取 AGI 的实现概率。为此，团队在大模型巨大的商业利益面前选择“克制”，不争夺过度的市场份额与 C 端短期变现机会。

在 API 定价上，DeepSeek 遵循“10 个月回本”法则，即设定在购买设备后约 10 个月收回硬件成本的合理利润区间（约对应 6 倍利润）。得益于算法优化和极高的部署效率，竞争对手的成本往往高出数倍。

组织管理上，DeepSeek 实行双轨制：正式项目占用员工时间不超过 50%，保留 50% 以上的时间给研究员自由探索。同时，最优先研发的垂直领域 Agent 是 Coding Agent（代码智能体），因为其能直接提升内部研发下一代 AGI 模型的效率，而金融、医疗等垂直领域则交由合作伙伴共建。

结语

DeepSeek 的未来路线图显示，以 AGI 主线为根本，以 TileLang 编译器等工程手段弥补硬件代差，并充分拥抱国产算力，是一条可行的突围路径。这不仅验证了软件重构对硬件性能的补偿作用，也为国产 AI 芯片的生态突破提供了实战范本。