中國AI公司DeepSeek正積極投入自家AI推理晶片研發，目標減少對輝達與華為的依賴，加速中國AI生態系的本土化部署，這反映全球AI競爭已從模型開發擴展至部署環節，並牽動全球半導體產業的供應鏈自主化。
中國人工智慧公司DeepSeek正積極投入自家AI推理晶片（inference chips）的研發，此舉不僅是為了降低對輝達（Nvidia）等外部供應商的依賴，更顯示其希望擺脫對華為（Huawei）的過度依賴，展現中國AI生態系在垂直整合上的新動向。
根據《hackernoon》報導，AI產業正從模型的訓練（training）階段轉向部署（deployment）階段，而推理晶片正是AI模型在實際應用中執行運算、產生結果的關鍵。DeepSeek投入晶片設計，目標在於控制其模型基礎設施的更多環節，包含模型路由系統、雲端資金、平台分發與合規介面，以降低AI運營的經常性成本與部署限制。
這項策略性行動反映全球AI領域的競爭正逐步深化，從最初的尖端模型開發，擴展到部署環節的隱藏條件。誰能讓AI模型更具成本效益、可用性高、合規且深度嵌入，將是未來競爭的關鍵。DeepSeek的舉措意味著中國的AI生態系正試圖建立從模型開發到推理部署的本土化轉換路徑，以確保國內AI技術棧（stack）的自主性。此舉不僅挑戰輝達在訓練晶片領域的地位，更關乎中國能否有效降低國內AI部署的長期運營成本，並減少潛在的國內供應鏈瓶頸。
同時，這股垂直整合的趨勢也反映在全球超大規模業者（hyperscalers，指大型雲端服務供應商）身上。例如，亞馬遜（Amazon）為其AI基礎建設進行至少250億美元的債券發行，顯示AI規模化已不僅是技術競賽，更是資本市場的競爭。微軟（Microsoft）也傳出將部分Office工作負載導向自家MAI模型，而非單純依賴OpenAI或Anthropic模型，凸顯平台業者將模型選擇視為一種營運控制手段，以平衡成本、延遲、產品契合度與策略自主性。
Meta的Muse Image模型部署至Meta AI、Instagram Stories與WhatsApp，則展現平台分發在推動AI採用上的重要性。另一方面，歐盟執委會（European Commission）推出的《通用AI行為準則》（GPAI Code of Practice）框架，則強調合規性已成為AI部署路徑的一環，而非事後才考量的法律問題。