OpenAI 员工爆料：中国四大实验室模型疑用禁运 Blackwell 训练

11 月 13 日，Will Depue（@willdepue）发布「checkpoint forensics」（权重取证）分析，宣称掌握「结论性的法证级证据」：DeepSeek、月之暗面（Moonshot/Kimi）、MiniMax 和蚂蚁集团四家中国头部 AI 实验室的最新模型，是基于被美国禁运到中国的 NVIDIA Blackwell 芯片训练的。该说法随后被 @elonmusk、@aidenybai、@DimitrisPapail、@SumitGup、@Scobleizer 等多方转述扩散，多数转述帖明确标注其为未经证实的个人爆料。

已确认

• 爆料人为 Will Depue，多数帖称其为 OpenAI 员工/研究员，@FateOfMuffins 等转述称其为「前 OpenAI 研究员」，身份与发布渠道表述存在出入；本次发言属个人行为，OpenAI 官方未背书。@ns123abc 称此事在 OpenAI 内部引发争议。
• 被点名的四家机构为 DeepSeek、月之暗面（Moonshot/Kimi）、MiniMax 和蚂蚁集团。@FateOfMuffins 转述称其覆盖的模型还包括 Ling 等；多条转述称分析附表列出了从公开权重读出的各模型与受管制 Blackwell GPU 指纹的对应关系。
• 取证方法有具体技术路径：@AntiqueAtmosphere97 等转述称，PyTorch 初始化权重时经 cuRAND 用 Philox 生成随机数，每个 SM 2048 线程的排布决定随机数落点，训练中未触碰的权重行保留初始值，因此可通过搜索 seed 与线程数反推生成参数，进而识别训练所用 GPU 型号。
• NVIDIA Blackwell 芯片属于被美国禁止出口到中国的产品类别。
• 围绕指控规模出现多条衍生讨论：@teortaxesTex 引述称 Will Depue 估计 Kimi K3 与 DeepSeek-V4-Pro 各使用 2000-3000 张 Blackwell GPU 训练，单集群采购成本约 1.5-2 亿美元，但有分析师驳斥该规模被夸大；@teortaxesTex 另引用 SemiAnalysis 数据称中国全部装机算力约 24 GW，即便 5 个实验室各用 10 MW 集群训练也只占 0.2%，并称走私新增算力约 1.5 GW、前沿实验室疑似只拿到其中约 3.3%，质疑其余算力去向。他还推算 DeepSeek V4.1F 规模乃至传闻中 2T 参数的 V4.1P，2-3 千张 GB200 即够用，并称目前没有任何证据表明 DeepSeek 曾在非 NVIDIA 硬件上训练过模型，其手握约 2 万张 H 级 GPU。

尚未确认

• 所谓「法证级证据」未经独立验证，多家转述帖均标注「未经证实的爆料」；有转发提到该说法已遭公开证据反驳，Kimi K3 与 DeepSeek-V4-Pro 各用 2000-3000 张卡的具体数字也仅是爆料方的估计并被他人质疑。
• 涉事四家公司及 NVIDIA 均未公开回应，是否存在实际违规采购与使用行为无从判断。
• 通过权重指纹推断训练硬件的可靠性存在争议：@a1zhang 提出，与其说 Blackwell 是训练这些模型的硬性需求，不如说各实验室近期开源的基础设施与内核代码明显是针对 Blackwell 编写的（尤其低精度计算部分），这提供了另一种解读角度；@teortaxesTex 转述的讨论也认同代码面向 Blackwell 只能说明推理层面更明显，不足以证明现有模型是在 Blackwell 上预训练的。他另推断多家实验室已跑通 Blackwell 训练栈，理由包括 DeepSeek 开源的 TileLang/DeepInfer 明确支持 Blackwell 与昇腾但不含 Hopper，并称相关采购开支带 3-6 倍溢价——这些均为个人推断。

为什么重要

• 若指控属实，将意味着中国头部实验室通过某种渠道获得了禁运的顶级训练芯片，直接触及美国对华出口管制的执行效力问题，可能引发监管与地缘政治层面的连锁反应；指控中涉及的集群规模与成本数字若成立，也意味着巨额灰色采购。
• 即便最终未被证实，「checkpoint forensics」这种通过公开权重倒推训练硬件的取证思路也值得关注：开源权重可能泄露训练硬件信息，为社区提供了一种新的审查手段，同时其方法可靠性将成为争论焦点。

2026-11-13 ~ 2026-11-13 · 36 条相关

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