DeepSeek周一正式發表V3.2-Exp模型（實驗性版本），令API調用成本降低50%以上，並提到「使用高階語言TileLang進行快速原型開發」，以支持更深入探索。該款編程語言不僅大幅降低GPU程式設計門檻，更獲得華為昇騰等國產晶片的快速適配，因此從模型、工具到硬件，一個「國產AI閉環」或許正在形成。
昇騰已針對TileLang啟動工作
民生證券最新報告指出，華為昇騰、寒武紀等國產晶片廠商實現了DeepSeek新模型的適配，尤其值得注意的是，昇騰已針對TileLang語言啟動了核心算子的開發工作，後續將支援更完備的NPU算子。這意味國產AI晶片正積極擁抱由本土AI應用催生出的新軟件標準，逐步建構一個不完全依賴英偉達（Nvidia）CUDA的生態系統。
對於國產計算產業而言，TileLang的價值遠不止於提升開發效率，因其連結了上層AI應用與底層國產硬件。在DeepSeek案例中，TileLang使其能夠快速迭代和驗證複雜的稀疏注意力演算法，而當這個高效模型被市場驗證後，其所依賴的編程工具也自然成為硬件廠商需要兼容的物件。
民生證券認為，從頂尖AI模型提出需求，到新興編程語言提供工具，再到國產晶片提供硬件支持，一系列聯動將被視為構建「國產AI閉環」的關鍵一步。
