​​DeepSeek R2大模型已全面采用华为昇腾910B芯片，彻底摆脱对英伟达的依赖，其混合专家模型（MoE）参数量达1.2万亿，推理成本比GPT - 4降低97.4%，性能约为英伟达A100集群的91%。​​

DeepSeek此前使用的芯片来源较为多元，包括华为的升腾芯片以及英伟达的H100和H800芯片。在之前的发展过程中，DeepSeek为了满足模型训练和推理需求，运用了多种芯片资源。例如，其R1/V3推理服务完全基于华为升腾AI芯片运行，并且使用了约2000个英伟达的H800芯片进行训练，还有约5万个H100芯片。

不过，从最新的DeepSeek R2来看，情况发生了重大转变。DeepSeek R2大模型完全基于华为昇腾910B芯片，在运算性能上表现出色，在FP16精度下，计算性能能达到512 PetaFLOPS，芯片利用率高达82%，整体性能约为英伟达上一代A100集群的91%。

芯片的使用不仅关乎模型性能，还对成本有着重要影响。像DeepSeek R2在单位推理成本上实现了巨大突破，输入每百万个字元仅需0.07美元，输出每百万个字元仅0.27美元，比OpenAI的GPT - 4降低了97.4%。

在合作方面，除了芯片供应商，DeepSeek还与其他一些上市公司有合作。比如浪潮信息为其提供AI服务器集群，配备了英伟达H800和自研的AIStation管理平台，不过在R2项目中，应是基于华为相关平台；中科曙光负责承建训练中心的液冷系统，保障设备稳定；航锦科技旗下子公司提供光模块和交换机支持数据传输协作；还有科大讯飞、金山办公等相关合作。

总体而言，DeepSeek在芯片选择上经历了转变，从多芯片使用到全面采用华为昇腾910B芯片，这一举措不仅提升了模型性能、降低了推理成本，也显示出国产AI芯片的发展潜力以及与国际芯片在AI领域竞争中逐渐显现的优势。