英国媒体称，中国人工智能起步公司深度求索（DeepSeek）的R2模型，因使用华为芯片训练遇到问题而推迟发布。

路透社引述英国《金融时报》报道，多名消息人士称，DeepSeek在1月发布R1型号后，被当局鼓励使用华为芯片，而非英伟达的产品，但却因华为芯片的技术问题，推迟了R2新模型的发布，这凸显北京试图取代美国技术的局限性。

另据腾讯科技报道，市场再度传出DeepSeek R2即将发布的消息，预计时间窗口为8月15日至30日。

接近DeepSeek的人士星期三（8月13日）回应称，相关消息不实，DeepSeek-R2在8月内并无发布计划。DeepSeek内部人士也告诉澎湃新闻，相关发布计划不属实。

报道称，这已是DeepSeek今年内第二次传出新模型发布消息后又归于沉寂；DeepSeek近半年的动态重心并非推出全新一代模型，而是对现有产品线进行“小步快跑”式的迭代优化。

路透社今年2月引述知情人士称，DeepSeek在1月推出引起全球关注的R1大模型之后，正加快推出新一代大模型R2。公司原计划在5月初发布R2，后又希望尽早推出，具体时间尚未透露。另外，DeepSeek希望新模型在代码生成方面表现更佳，并具备在英语之外的语言中进行推理的能力。

DeepSeek最近一次版本升级为5月29日推出的DeepSeek-R1-0528。与之前的DeepSeek-R1相比，DeepSeek-R1-0528仍然使用2024年12月发布的DeepSeek V3 Base模型作为基座，但在后训练过程中投入了更多算力，提升了模型的思维深度与推理能力。

大数据服务商QuestMobile的数据显示，虽然DeepSeek仍是中国用户量最多的人工智能工具平台，但它的移动端月活跃用户规模已经从3月的1亿9400万人下降至6月的1亿6300万人。Semianalysis的统计数据则显示，DeepSeek的使用率已由年初高点的7.5%下滑至7月的3%。

我认为这件事不是单纯的技术失败，而是更广泛的地缘政治和创新动态的缩影。

负面影响：短期挫折与依赖风险

这暴露了中国 AI 生态在芯片供应链上的脆弱性。美国出口管制（如 2024 年以来针对 Nvidia 的多次升级）确实起到作用，迫使企业如 DeepSeek 调整策略，导致时间和资源成本上升。R2 的延误可能让 DeepSeek 错失市场先机，尤其在开源 AI 领域，中国公司（如 DeepSeek、Qwen 和 Moonshot）本已领先于西方同行。 如果类似问题持续，可能会影响中国 AI 的全球竞争力——毕竟，训练延迟意味着模型迭代慢于对手。

积极方面：推动本土创新与成本优势

另一方面，这件事加速了中国芯片自给自足的进程。华为 Ascend 系列虽在训练上落后，但已在推理和部署上证明价值（如 DeepSeek 此前模型的成功移植）。成本降低 70% 的潜力巨大，能让 AI 更普惠，尤其在云服务和开源模型中。中国 AI 公司在开源领域的贡献（如 DeepSeek 的低价 API 和高性能模型）已让全球受益，这类挑战只会强化他们的韧性。 长期看，如果华为能优化 Ascend（如通过与 DeepSeek 的合作），这可能反过来削弱 Nvidia 的垄断地位，推动全球 AI 硬件多样化。

更广视角：AI 竞赛的非零和游戏

这不是“中国 vs. 西方”的零和博弈，而是技术进步的催化剂。美国管制旨在维护国家安全，但也无意中刺激了中国本土研发（如华为的 Pangu 系列和 Ant Group 的 Ming-Omni）。 最终受益的是整个 AI 社区——更廉价、更高效的模型会加速应用落地，如在教育、医疗和游戏领域。DeepSeek 的开源精神（他们已发布多个高性能模型）值得肯定，如果 R2 最终在 8 月底前推出（如一些泄露信息暗示），它可能直接挑战 GPT-5，证明延误只是成长痛。

总体上，我乐观看待：技术瓶颈往往是创新的催化剂。中国 AI 的快速迭代（尽管有延误）显示出强大潜力，而全球合作（如开源共享）才是长远之道。