DeepSeek уходит от Nvidia: ставку сделают на чипы Huawei

К 2028 году DeepSeek рассчитывает почти полностью перевести вычисления на ускорители Huawei Ascend, оставив Nvidia на вторых ролях. Горизонт — два года — приводит SemiAnalysis в разборе от 23 октября. Расчёт предварительный: речь о плане, а не о уже состоявшемся отказе.

Программный стек оказался узким местом раньше, чем сами чипы. Ещё пару недель назад DeepSeek открыла инструменты для Ascend, включая TileLang — язык для написания вычислительных ядер. Выдавая Huawei ранний доступ к весам моделей и подкручивая компилятор под новые платы (так работают с предстоящими V4 и V4.1), DeepSeek получает поддержку инференса в день релиза, а не через месяцы мучительного портирования.

За этим стоит вполне измеримое давление: передовые платы Nvidia в Китай по официальным каналам почти не проходят. Поэтому лаборатории нужен не просто запасной поставщик, а связка, где железо и софт дорабатывают друг друга одновременно. Huawei, со своей стороны, должна начать отгрузки обучающих чипов уже в этом квартале; сколько именно плат получит DeepSeek, не раскрывается.

Железо само не работает. SemiAnalysis прямо пишет: мартовский Ascend 950PR по абсолютной скорости ещё уступает Nvidia H100.

Зато ядра под Ascend вылизаны почти до теоретического потолка — от него остаются считанные проценты. Те, кто профилил инференс на несерийном стеке, знают: гигафлопсы в паспорте и токены в секунду часто расходятся именно из-за компилятора, и далеко не с первого прогона понятно, где течёт производительность. Здесь DeepSeek с Huawei как раз и закрыли эту щель: модель заранее подгоняется под чип, а не наоборот. По сути, это и есть та работа, которую CUDA у Nvidia десятилетиями делала за весь рынок.

Но перенести этот фокус на всю китайскую ИИ-отрасль не получится. У DeepSeek серверы в нестандартной конфигурации; обычные x86-процессоры вместе с Ascend такой эффективности, по оценке аналитиков, не дадут. Чужой ЦОД так не умеет. Остальным придётся брать хотя бы компиляторы и готовые оптимизации, а не надеяться, что плата вставится в стойку и сразу поедет.

Кошмар Хуанга, у которого появился график

Ещё весной, задолго до выхода V4, Дженсен Хуанг назвал такую оптимизацию «ужасным сценарием» для США. Глава Nvidia боялся не одного заказа, а привычки: если модели удобно писать под Huawei, американское железо перестаёт быть обязательным. Полгода спустя SemiAnalysis описывает именно этот процесс и язвительно замечает, что кошмар начинает сбываться.

Параллельно лаборатория готовит площадку под полторы сотни тысяч Ascend и закрывает раунд при оценке почти в полтриллиона юаней, по пути присматриваясь к бирже. Сколько из этих плат реально заработает на местных ядрах, а сколько упрётся в совместимость с чужими серверами, пока не сообщается.

Никита Карпов

Главный редактор

Пишу о гаджетах, нейросетях и том, как технологии меняют нашу жизнь. Проверяю всё на себе, чтобы вы не тратили деньги зря.