DeepSeek V4 被曝优先华为开绿灯：国产算力崛起对 App 增长有何影响

据路透社援引多位知情人士报道，中国大模型公司 DeepSeek 在新一代旗舰大模型 V4 发布前，打破行业惯例，没有向英伟达（NVIDIA）和 AMD 提供预发布版本进行性能优化，而是将这一宝贵的“提前测试窗口”优先留给了华为等国产芯片厂商。这一动作为全球 AI 行业抛出了一颗重磅信号弹：长期主导大模型生态的“美芯优先”规则，正被“国产模 + 国产芯”的组合正面挑战和改写。

与此同时，围绕 V4 本身的技术细节也在陆续曝光。多方信息显示，DeepSeek 已启动代号为 “sealion-lite” 的 V4 预览版闭门内测，参与厂商需签署严格保密协议。据透露，V4 Lite 拥有约 100 万 tokens 的上下文窗口，支持原生多模态架构，在复杂代码理解、长文本分析以及矢量图生成等任务上的表现，显著优于当前主流在线模型。业内普遍推测，完整版 V4 极有可能是一款万亿参数级旗舰模型，其训练规模与部署成本都远超前代。

DeepSeek V4 到底“破了哪条规矩”？

从“英伟达优先”，到“国产算力先上桌”

过去很长一段时间里，AI 行业有一条几乎写进默契里的规则：

• 新一代旗舰模型发布前，开发团队会先向 NVIDIA、AMD 等头部芯片厂商提供预发布版本；

• 由这些厂商在自家 GPU 平台上完成性能调优和生态适配；

• 等主流云环境跑顺了，再轮到其他芯片和云平台跟进。

DeepSeek 的早期模型同样扎根于 CUDA 生态，与英伟达技术团队有过紧密合作。 而在这一次 V4 的分发策略中，多家媒体都指出了明显不同：预发布阶段不再优先开放给 NVIDIA 和 AMD，而是把提前数周的测试与调优窗口留给了华为等国产算力供应商。

对国内芯片厂商而言，这是一次难得的“提前起跑”； 对整个生态而言，这意味着：

“旗舰模型先跑在哪一类算力上” 这件事，第一次出现了实质性的优先级重排。

V4 Lite 与 “sealion-lite”：技术升级背后的应用含义

从目前披露的信息看，V4 不只是一个“象征性节点”，而是一颗规格非常激进的工程级模型：

• 预览版 V4 Lite（代号 sealion-lite）已经面向部分合作伙伴开启闭门测试；

• 支持约 100 万 tokens 的上下文窗口，可以在一次推理中处理完整代码仓库、复杂长文档甚至多轮业务对话；

• 采用原生多模态架构，对复杂图形、结构化数据与文本混合任务有更强的理解与生成能力；

• 完整体 V4 被广泛猜测为万亿参数级模型，训练和推理成本都将是上一代的量级升级。

这类模型一旦真正落地到业务场景，最先改变的不是宣传话术，而是几件很具体的能力边界： 团队可以在一次对话中塞进完整的用户旅程、全链路日志和关键业务配置，让模型在更接近真实世界的上下文里做推理和建议，而不再只是“回答孤立的问题”。

从算力格局到增长架构：问题最终会落在哪几件事上？

用户从哪来：安装来源与渠道识别

在多算力、多平台并存的环境中，“用户从哪来”会变得更难也更关键：

• 原来只需在单一广告平台或统计工具里看安装量，现在要同时面对不同云、不同芯片、不同端形态的数据差异；

• 入口从应用商店扩展到微信、小程序、H5 落地页、短信链接、二维码海报等多种形态，传统的“总量维度”已经不足以支撑决策。

这意味着，团队需要尽早搭建更精细的安装与来源追踪体系，例如：

• 在客户端和服务端，对“安装来源追踪、用户来源追踪、投放渠道追踪、推广渠道统计”做更细颗粒度的记录；

• 在数据层面，对不同来源的日志进行清洗与标准化，避免在多平台环境下出现口径撕裂。

在实践中，一个常见做法，是设计一套统一的 渠道编号(ChannelCode) 体系，让每一次点击、每一次拉起、每一次安装都被绑定到一个唯一编号上，后续的归因、对账和效果分析才有可靠的锚点。

链路断没断：多入口时代的路径还原

当应用的入口从单一 App Store，变成：

• 微信、小程序、企业微信

• H5 落地页、短信链接、邮件链接

• 线下二维码、门店海报、展会扫码

要想还原用户真实路径，只看安装量已经远远不够。 典型的工程组合通常包括：

• 深度链接、iOS Universal Links、App Links 等跨端跳转机制；

• 安装时的参数传递和一键拉起能力，用来在“点击 → 打开 → 安装 → 首次启动”这条链路上尽量减少信息丢失；

• 面向 H5、微信生态、二维码等不同入口的渠道统计和行为追踪。

真正的挑战在于： 要在不同算力栈和不同云环境下，仍然保证这些链路行为都能被准确记录和还原，而不是因为部署位置改变，就导致一半数据丢失或者对不上。

数据能不能信：归因与反作弊的底线

在多平台、多算力并行的架构下，数据的可信度会面对两类噪音：

• 自然噪音：日志延迟、埋点不一致、渠道上报不齐等；

• 人为噪音：虚假点击、刷量安装、归因劫持等。

这也是为什么，越来越多团队会在增长与数据系统中：

• 引入更精细的效果归因和多渠道对比分析，避免单一平台“说了算”；

• 配置反作弊、广告欺诈检测、异常流量识别、安装作弊识别等机制，对数据进行持续“清洗”；

• 在关键链路中叠加一定的“参数还原与行为还原”模型，尽可能从多源信号中还原出真实的转化来源。

没有这些“底层清洁工”，再强的大模型和再便宜的算力，最终都只会让报表变得“虚胖”。

DeepSeek V4 事件前后：算力与增长架构对比

维度	传统模式：美芯+美模	新趋势：国产模+国产芯	团队应对思路
模型适配顺序	旗舰模型优先适配 NVIDIA/AMD	V4 等旗舰模型优先适配华为等国产芯片	技术规划中引入“多算力栈”思路
部署位置	以海外云为主，本地部署有限	国产云、本地集群可行性提升	为本地部署和国产云预留架构空间
数据与归因	强依赖平台黑盒数据和单一统计工具	有机会在本地构建自有数据与归因系统	规划统一统计与归因能力，而非完全依赖平台侧
拉新链路	单一入口为主，跨端链路较少	多入口、多端触点成为常态	设计跨端的埋点与路径还原机制
渠道识别与对账	渠道命名各自为政，对账依赖表格和人力	需要在多平台上统一识别口径	通过统一的 渠道编号(ChannelCode) 做底层约束
风险与合规	对出口管制与跨境数据合规高度敏感	国产栈在本地合规与可控性上更有空间	关键业务尽量落在可控范围内，降低单点政策风险

这条新闻和开发者、增长团队有什么关系？

从开发和业务的角度看，这件事至少释放了三层信号：

算力主场在悄悄迁移 旗舰模型不再“默认先适配英伟达”，而是把国产算力平台拉到了第一排，这会直接影响未来 1–3 年在训练、推理和部署上的技术选型和成本结构。

数据与增长架构必须重新设计 当模型和算力开始“双栈并行”（海外平台 + 国产平台），原本高度依赖单一平台统计的做法，很难保证在所有环境下都有稳定、可对账的数据闭环。

通用工程方法比具体产品更重要 无论使用哪家大模型或算力平台，最终都绕不开几件事：用户从哪里来、链路有没有断、数据能不能信。这些问题背后，对应的是安装来源追踪、跨端路径还原和多渠道效果评估等一整套工程方法，而不是某一个单一工具或品牌。

常见问题 FAQ：在多算力环境下，增长与归因应该怎么想？

DeepSeek V4 提前给华为测试，会影响我在海外云上使用它吗？

现有信息主要集中在“谁先拿到预发布版本、谁先做底层优化”，并不意味着 V4 会被锁定在某一家云或某一类芯片上。 对大多数团队来说，更现实的变化是：

• 国产云和本地集群上的 V4 性能与成本，会更早通过实战被打磨成熟；

• 海外云依然会是重要选项，只是从“唯一主栈”变成“多主栈之一”，需要在架构层面对多平台做更多预案。

这是否意味着英伟达在中国会被彻底替代？

短期内很难。高端 GPU 在大规模训练和极端性能场景中依然不可替代。 更现实的变化在于：

• 旗舰模型不再理所当然地“先适配英伟达”，国产算力在适配顺位上的优先级被抬升；

• 对企业来说，最理性的做法，是在训练、推理、线上服务这些环节，分别评估不同算力栈的性价比和风险，而不是押注单一平台。

作为技术或增长负责人，现在最该做什么？

与其急着“全盘换栈”，不如先用这次事件倒推你的技术与数据规划：理清当前对单一算力平台的依赖程度，在小范围内验证国产算力环境下的部署与数据质量，并逐步用统一的 渠道编号(ChannelCode) 和清晰的归因逻辑，把增长数据牢牢掌握在自己手里。

行业动态观察

DeepSeek V4 优先适配华为，不仅是一条“算力阵营变化”的新闻，更是一个提醒：在多平台、多算力并行的世界里，真正决定业务韧性的，不是押中哪一块 GPU，而是你是否已经搭好一套稳健的统计、归因和渠道管理基础设施。当基础数据足够干净、路径足够清晰时，无论模型和算力未来走向何方，你都能看清每一分预算、每一次拉新到底带来了什么。