这下硅谷那帮人是真的要失眠了！
谁能想到，那个搞出DeepSeek的梁文锋，直接把桌子给掀了。他带人干了件最狂的事，花五个月把底层代码全迁到了华为昇腾上，彻底不要英伟达的CUDA了！





难怪黄仁勋在采访里急得直跳脚，连“芯片又不是浓缩铀”这种话都喊出来了！





梁文锋的技术之路有清晰的轨迹。1985年他生于广东湛江吴川米历岭村，父母都是小学语文老师，家庭环境让他养成了严谨细致的习惯。




17岁时，他以吴川一中高考状元身份考入浙江大学电子信息工程专业，2010年获信息与通信工程硕士学位。毕业后他没选择传统大厂，而是进入量化投资领域，2015年创办幻方量化，靠AI算法在金融市场站稳脚跟。这段经历让他吃透算力与算法的底层逻辑，为后来AI大模型创业积累了核心能力。





2023年7月，梁文锋创办DeepSeek，将幻方积累的万卡GPU集群转向大模型研发。他拒绝资本盲目扩张的要求，坚持技术驱动路线，带领团队专注基础研究。他曾说，中国AI需要站到技术前沿，而不是永远跟在别人后面。此时他的目标很明确：用开源方式推动AI自主创新，打破国外技术垄断。这种坚持在商业至上的AI圈显得格格不入，却为后来的技术突破埋下伏笔。





迁移底层代码绝非一时冲动。团队耗时五个月重写200多个核心算子，完成从CUDA到华为CANN Next框架的适配。这不是简单的代码替换，而是对AI产业生态的重大挑战。CUDA自2007年发布以来，构建起几乎垄断的软件生态，90%以上AI模型优先适配CUDA，迁移成本极高。梁文锋团队偏要啃这块硬骨头，背后是对技术自主的执着，也是对行业现状的突破。





黄仁勋的反驳有明确语境。4月15日他在BG2播客访谈中，针对主持人提出的“AI芯片等同于浓缩铀”的极端假设，罕见表现出抗拒与愤怒，原话是“将AI芯片比作浓缩铀是一个糟糕、不合逻辑的类比”。他强调AI芯片是通用算力工具，用于科研、医疗、气候等多个领域，与浓缩铀的军事用途完全不同。这番话看似维护市场自由，实则暴露英伟达的焦虑——当中国企业能自主构建算力生态时，技术封锁的效果将大打折扣。





2026年4月24日，DeepSeek正式发布V4系列预览版，包含Pro与Flash双版本并同步开源 。官方技术报告显示，他们在英伟达GPU和华为昇腾NPU双平台上验证了细粒度EP方案，实现对国产算力的深度适配 。昇腾950PR单卡上，V4-Pro实测Decode吞吐达4700 TPS、时延20ms；V4-Flash吞吐1600 TPS、时延10ms，性能较英伟达对华特供版H20提升2.87倍。这不是彻底放弃英伟达，而是构建双生态的战略选择，为国内AI企业提供了新路径。





这场迁移的意义远超技术层面。它打破了“没有CUDA就做不了顶级AI”的神话，证明国产算力能支撑万亿参数大模型的研发与部署。DeepSeek的“逆序研发”模式——先做模型再适配国产算力——颠覆行业惯例，为国产AI生态建设提供了可借鉴的样本。此时有人质疑迁移的彻底性，但不可否认，DeepSeek已迈出关键一步，让国产算力生态看到了追赶甚至超越的可能。





梁文锋的选择带有强烈的个人色彩。他成长于教育家庭，骨子里有家国情怀；量化投资经历让他懂得风险与收益的平衡；技术背景使他坚信自主创新的价值。他用行动践行了自己的理念，用代码打破垄断，用技术争取话语权。这种坚持，正是中国AI产业需要的精神内核。





这背后还有更深刻的产业逻辑。美国持续加码芯片管制，将高端AI芯片列为战略敏感物，试图遏制中国AI发展。黄仁勋的抱怨，本质是对政策损害企业利益的不满，而非真心支持技术开放。梁文锋的迁移，恰好击中了这种管制政策的软肋——当中国企业能自主构建算力生态时，技术封锁的效果将大幅减弱。





有人担心国产生态的成熟度。CUDA拥有400万+开发者，工具链成熟，昇腾生态确实存在差距。但DeepSeek的案例证明，只要有企业愿意投入，这种差距可以快速缩小。华为CANN在2025年全面开源，加上DeepSeek等头部企业的支持，国产算力生态正加速完善。此时每一次成功的适配，都是对生态的一次强化，都是对国外垄断的一次削弱。




梁文锋的“掀桌”不是终点，而是起点。它引发了行业连锁反应，多家AI企业开始评估国产算力方案。此时硅谷的失眠，恰恰说明中国AI正在摆脱依赖，走向自主。技术的竞争从来不是零和博弈，但自主可控永远是底线。梁文锋用五个月的坚持告诉世界，中国AI有能力走出自己的路。





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