計算機行業AI模型系列（三）：DeepSeek V4和Kimi K2.6，性能躍升，國產算力適配加快.pdf

計算機行業AI模型系列（三）：DeepSeek V4和Kimi K2.6，性能躍升，國產算力適配加快。Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 陸續發布，性能躍升。①26 年 4 月 24 日，DeepSeek 發布 V4 模型，擁有百萬字超長上下文，在 Agent 能 力、世界知識和推理性能上均實現國內與開源領域的領先。根據官方技 術文檔，在百萬 token 場景下，V4-Pro 單 token 推理算力降至 V3.2 的 27%，KV cache 占用降至 10%；V4-Flash 則進一步壓縮至 10%和 7%。 ②26 年 4 月 20 日，月之暗面發布 Kimi K2.6。K2.6 強調長程代碼任 務和 Agent Swarm 編排能力。在官方博客示例中，K2.6 曾在 12 小時 以上連續執行、4000 多次工具調用和 14 輪迭代中完成模型推理任務。

國產 AI 芯片與 DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 的適配反映了“國產算力 +國產模型”自主可控建設的加快。根據華為、寒武紀和璧仞科技官方 微信公眾號，當前 DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 在發布的第一時間即選 擇與華為昇騰、寒武紀思元和壁仞等國產 AI 芯片產品適配，開辟了國 產 AI 大模型適配國產算力產品的新方向。國產 AI 產業自主可控建設 也由國產 AI 芯片的單向適配向“國產算力+國產模型”雙向奔赴轉變。 在此趨勢下，國產 AI 算力和模型自主可控建設的節奏有望加快。

DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 的推出不僅有望拉動國產 AI 芯片的需求， CPU 和超節點等產品也有望放量。在國產 AI 算力和模型廠商緊密合 作下，我們預計下游客戶有望采購較大比例的國產 AI 芯片來滿足其對 DeepSeek 和 Kimi 的新增算力需求。此外，在 Agent 能力增強的情況 下，DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 在輔助編程、工具調用、業務協同等 場景的使用也有望拉動 CPU 的需求。經測算，為支持 DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 大模型相關 Tokens 的推理需求，預計市場新增采購的 AI 加速卡在 11 萬至 47 萬張之間；新增的 CPU 數量為 5 萬至 24 萬 顆；新增的超節點在 283 至 1236 臺之間。