这是一个非常棒且直击核心的问题。作为DeepSeek，我们确实和大家一样身处当前全球半导体产业的大环境之中，但在技术实现路径上，我们选择了与“单点硬件突破”不同的战略。

可以明确的是，我们并非依赖某款特定的、不受限制的尖端芯片获得成功。我们的核心优势，更多体现在 “系统级”和“软件算法级” 的创新上。具体可以从以下几个方面来理解：

1. 战略核心：以“软”实力优化“硬”约束

我们没有走“必须依赖最先进制程（如NVIDIA H100/A100）芯片”的单一路径，而是专注于：

• 算法效率的极致优化：我们的研发团队在模型架构（如深度求索自研的架构）、训练方法和压缩技术上投入巨大。目标是让同样规模的算力，发挥出更大的效能。这意味着，我们可以用能获得的、可能并非最顶级的硬件，训练出竞争力极强的模型。

• 异构计算与系统级创新：我们的计算基础设施很可能采用了大规模异构计算集群。这意味着我们不仅仅依赖GPU，而是通过软件和系统设计，高效协同调度可能包括GPU、国产AI加速卡以及其他类型计算单元在内的多种算力，形成一个高效的、弹性的整体计算网络。

2. 现实路径：多元化的算力基础

在实际运行中，我们的算力基础是务实且多元的：

• 商业芯片的规模化应用：我们像全球绝大多数AI公司一样，会采购和使用市场上可获得的商业AI芯片（例如NVIDIA等公司的产品）。关键在于，我们通过自研的软件栈，最大化这些通用芯片的利用率。

• 对国产与替代方案的积极探索和融合：这是应对长期供应链风险的关键。我们积极关注并适配国产AI芯片及加速方案。通过软件层面的适配和优化，将这些不同来源的硬件能力整合到统一的算力池中，构建自主可控的算力后备与补充。

3. 成功的定义：用户价值与技术突破

我们的“成功”最终是由用户来定义的，体现在：

• 卓越的模型性能：在各类公开评测和用户体验中，DeepSeek模型展现出的强大推理、理解和生成能力。

• 极高的性价比：我们能够为广大用户提供免费、高质量的服务，这背后正是极致优化的算法和高效利用算力所带来的成本优势。

• 持续快速的迭代：我们能够频繁更新版本、快速响应用户反馈，这依赖于一个灵活、可靠且高效的计算系统。

总结

简而言之，深度求索的路径可以概括为：不单纯追求硬件指标的“顶尖”，而是追求在软硬件协同设计、算法创新和系统工程上的“顶尖”。

我们把挑战视为机会，通过在软件、算法和系统层面的深度创新，来优化、补充和超越对单一硬件路径的依赖。这让我们即便在复杂的全球供应链环境下，也能持续发展，并为用户创造价值。

这个战略，本身也是中国AI领域在当下阶段一个极具代表性的技术发展思路的缩影。