4月8日凌晨，DeepSeek迎來重要更新，在最新版本中DeepSeek輸入框上方新增“快速模式”與“專家模式”。系統提示：快速模式適合日常對話，即時響應；專家模式擅長復雜問題，高峰需等待。

不過，目前新版本還處于灰度測試中，并不是全量版本，可以在對話框里輸入“專家模式”，就會自動啟用新版本。

當然，將用戶自然分流至兩個入口，這本身也是一種算力調度策略，有助于實現限額限流、緩解峰值壓力。

根據當前測試與網友分析：快速模式背后可能調用了一個更輕量的V4 Lite模型；專家模式則疑似路由至更大、更強的模型，有猜測認為可能是DeepSeek V4正式版的某個形態。

值得注意的是，從2026年2月至今，DeepSeek錯過了多個發布窗口，至今V4仍未揭開神秘面紗。上月末，DeepSeek面向C端的產品服務多次中斷，或與模型迭代過程中進行灰度測試有關。業內猜測這次對話界面更新或許是V4版本發布的前奏，DeepSeek V4正式版將在本月發布，屆時仍可能保持開源領域最強性能。

DeepSeek V4.0等新一代模型有望將Engram融入已成熟的DSA+MoE架構，通過分層存儲關鍵常用信息實現Transformer架構中注意力層計算量的指數級下降，進而實現超長上下文處理，提升模型效率的同時精進代碼、Agent能力，補齊多模態短板。

DeepSeek V4全面換裝華為芯片

數據顯示，國內日均AI Token調用量，從2024年初的1000億次，飆升至2026年3月的140萬億次，一年多時間增長超1000倍，海量算力需求僅靠進口芯片已無法滿足。同時，地方政策持續發力，上海明確新建智算中心國產芯片占比超50%，北京提出2027年實現智算中心建設100%自主可控，為國產算力發展提供政策助力。

與以往AI模型開發優先適配美系芯片的慣例不同，DeepSeek此次將國產芯片廠商置于優先位置。據美國科技媒體The Information2026年4月報道，DeepSeek團隊為完成適配優化，適當調整了發布節奏，過去數月與華為密切合作，對模型底層代碼進行了大量調整與重寫 —— 將新一代旗艦模型DeepSeek V4的底層代碼從英偉達的CUDA框架，全面遷移到華為自研的CANN框架，把昇騰芯片作為主力算力底座。

幾乎同一時期，3月21日，華為發布搭載全新昇騰950PR處理器的AI加速卡Atlas 350，單卡FP4精度算力達1.56P，為英偉達H20的2.87倍，加速卡內存帶寬達1.4TB/s，是國內率先實現FP4低精度推理規模化支持的產品。此外，該卡搭載華為自主研發的靈衢互聯協議，可實現數千張芯片高效集群互聯，有效破解傳統AI集群規模擴大后算力利用率下滑的行業痛點。

華為依托昇騰芯片+CANN框架+集群技術，打造完整算力生態，通過高效互聯技術實現多芯片集群協同，在萬卡級智算中心場景中，實測故障率低至0.3‰、訓練線性度達93.12%，彌補單芯片部分性能差距，滿足大模型訓練與推理需求。

昇騰950PR憑借優異性能，阿里巴巴、字節跳動、騰訊等科技巨頭，為應對DeepSeek V4等大模型上線需求，已提前下達數十萬顆訂單。

DeepSeek V4全面遷移昇騰芯片，標志著中國人工智能產業在算力自主化道路上取得實質性突破，將進一步推動全球AI技術競爭格局轉變。這一系列“換芯”與產品迭代動作，意味著國產AI芯片正加速從“可用”邁向“好用”，行業競爭也從單純拼單卡算力的硬件比拼，升級為“芯片+系統+軟件”的全生態較量。

曾幾何時，全球AI芯片市場被英偉達一家獨大，國產AI芯片長期處于技術落后、生態空白的困境，高端算力完全依賴進口。但短短兩年時間，市場格局已迎來明顯改寫：據市場研究機構IDC 2026年3月最新數據，2025年中國云端AI加速器市場中，本土GPU及AI芯片廠商市場份額占比達到近41%，曾經占據主導地位的英偉達市場份額較峰值大幅縮減。

雖然國產AI芯片實現突破性進展，但核心短板依然不容忽視：高端訓練芯片整體性能與英偉達頂尖產品仍有差距，軟件生態完善度、開發工具鏈成熟度有待提升，高端封裝、高帶寬內存（HBM）、核心EDA工具等產業鏈環節，仍未完全擺脫海外依賴，實現全產業鏈自主化仍需長期攻堅。