近日，中国人工智能（AI）公司DeepSeek 在微信上发布神秘信息，暗示中国下一代AI 芯片即将问世，此消息一出立即在半导体业界引发广泛猜测与热议。

DeepSeek 仅以一句话点燃网络讨论，市场开始揣测究竟是哪家AI 芯片供应商会率先推出突破性产品。与此同时，美国的科技限制仍在持续影响中国半导体产业。

其中，被点名的潜在厂商包括华为、寒武纪、摩尔线程、海光信息及沐曦集成电路。

DeepSeek 在周四（21 日）的贴文中指出，其V3.1 AI 模型的UE8M0 FP8 scale「专门为即将发布的国产芯片而设计」，但未透露具体供应商。

市场普遍猜测，新模型可能支持多款中国AI 芯片，而不仅局限于单一品牌。

DeepSeek  UE8M0 FP8 技术细节与优势

FP8（8 位浮点格式）透过降低精度、减少存储器与带宽占用，能加速AI 训练与推理；而UE8M0 则是另一种8 位格式，可将存储器使用降低多达75%，提高训练效率并减少硬件需求。

该架构专为中国芯片硬件逻辑设计，使模型能顺畅运行在国产硬件上，目前支持FP8 的中国设计芯片包括华为海思半导体、寒武纪、沐曦与摩尔线程产品。

技术细节：

UE8M0 含义：

U：无符号（Unsigned），适用于启动值通常非负的场景。

E8M0：8 位全部用于指数（Exponent），尾数（Mantissa）为0，透过隐式归一化或动态尾数调整实现灵活性。

动态尾数策略：在实际实作中，可能采用动态尾数分配（如根据指数范围动态调整尾数有效位），或预设尾数为1，值的范围为(2^{-128}) 至(2^{127})。

FP8 规模

指在量化过程中用于缩放数值的因子（Scale），确保数值在FP8 的表示范围内。

块级缩放：将张量分成固定大小的区块（如128×128 的tile），每个区块共享一个缩放因子。这种区块级缩放（而非整个张量级）在保留8 位元位宽的同时，将可用动态范围扩展数十倍。

优势与应用：

硬件效率提升

显存节省：权重显存占用降低约50%，例如680B 模型权重档案从1.3-1.5TB 降至约680GB。

计算加速：由于UE8M0 不含尾数与符号位，处理器在根据缩放因子对资料复原时，仅需乘以对应的2 的幂（即指数位移操作），无需浮点乘法、规格化或舍入逻辑，缩短了时脉关键路径。

中国国产芯片适合的搭配：

寒武纪：思元590 芯片支持FP8 精度，算力密度较前代提升40%。

摩尔线程：首个支持原生FP8 的国产GPU 厂商，基于MUSA Compute Capability 3.1 架构。

海光信息：DCU（深算系列）透过FP8 优化降低30% 显存占用，运算效率提升20%。

行业影响：

技术突破：DeepSeek-V3.1 是中国国内首个成功使用FP8 完成大型语言模型训练的案例，证明了FP8 在超大规模模型训练中的可行性。

生态闭环：UE8M0 FP8 助力国产AI 芯片– 国产开源模型– 下游应用形成完整生态，推动中国AI 芯片加速追赶国际先进水准。

中国国产AI 芯片产业持续突破

中国智库至坦AI 周五（22 日）指出，华为的910D 与寒武纪的思元690 芯片都有可能成为DeepSeek 新模型的基础。

DeepSeek 团队过去主要使用英伟达芯片开发模型，因此转向中国AI 芯片可能在稳定性、连线速度及软体生态上面临挑战。

与此同时，华为正积极打造完整AI 硬件生态系统，以在国内挑战英伟达。今年初，华为发布CloudMatrix 384 计算系统，整合384 颗升腾910C 神经处理单元与192 颗鲲鹏服务器CPU，通过统一总线互联，提供超高带宽与低延迟。

对中国下一代AI 芯片的猜测，带动相关上市公司股价上扬。周五，寒武纪与海光的上海股票双双上涨20%，中国大陆最大晶圆代工厂、同时生产华为升腾和麒麟芯片的中芯国际在香港股价上涨10.1%，收报56.90 港元。