DeepSeek тайно разрабатывает собственный чип для инференса ИИ, чтобы снизить зависимость от Nvidia и Huawei
Новая гонка за независимостью в ИИ
Китайский стартап DeepSeek, известный своей январьской моделью R1, которая вызвала скачок на американском рынке, ведет тайную разработку собственного ИИ-чипа для инференса. Об этом сообщает агентство Reuters, опираясь на информацию из источников 3DNews и BotHub. 
Цель и мотивация проекта
Основная цель разработки — снизить критическую зависимость от поставок оборудования Nvidia и Huawei. По данным Reuters, доля Huawei на китайском рынке ИИ-ускорителей сейчас приближается к 50%, тогда как Nvidia практически утратила свое присутствие на первичном рынке КНР из-за экспортных ограничений США и позиции китайских властей, настаивающих на импортозамещении.
DeepSeek ранее обучала свои модели на ускорителях Nvidia H800, которые с определенной вершины не поставляются в Китай из-за санкций. Весной этого года стартап адаптировал новейшие модели под чипы Huawei Ascend, но этого оказалось недостаточно. Вычислительные расходы могут составлять более половины операционных затрат для ИИ-компаний, что подстегивает интерес к собственным разработкам.
Технические детали и перспективы
Чип проектируется исключительно под вывод — генерацию ответов для пользователей, а не под ресурсоемкое обучение моделей. Это самый быстрорастущий сегмент ИИ-вычислений: по мере распространения ИИ-приложений нагрузка смещается с обучения на запуск моделей, а для инференса подходят специализированные чипы, которые могут быть дешевле и экономичнее универсальных GPU.
Разработка находится на ранней стадии. DeepSeek ведет закрытые переговоры с компаниями, занимающимися дизайном микросхем, контрактным производством и памятью. При этом стартап активно нанимает инженеров-проектировщиков — но делает это скрыто, через точечный рекрутинг без публикации открытых вакансий.
Финансирование и стратегия
У DeepSeek есть средства на амбиции. В июне 2026 года компания впервые в истории привлекла внешнее финансирование — около $7 млрд при оценке $52-59 млрд. Среди инвесторов — Tencent и CATL. Средства пойдут на дата-центры, разработку собственного чипа и найм топ-инженеров.
Стартап уже ищет специалистов для проектирования ЦОДов мощностью от мегаватт до гигаватт, вплоть до конкретных площадок в Улан-Баторе. В модели DeepSeek-V3.1 использован формат FP8, который, по мнению инсайдеров, специально закладывался под будущие чипы — алгоритмисты думали о «железе» уже на этапе написания модели.
Контекст рынка
DeepSeek не первопроходец в этом направлении. Компании всего мира всё чаще приходят к выводу: чтобы контролировать cost of inference и не зависеть от поставщиков, нужно делать чипы самим. В июне OpenAI анонсировала первый чип Jalapeño в партнерстве с Broadcom, Anthropic рассматривает собственную разработку, а также вовлечены Alibaba, Baidu и japanese Sakana AI.
Если проект DeepSeek удастся, компания получит полный стек — от модели до чипа. Это даст контроль над cost of inference, независимость от экспортных ограничений США и конкурентное преимущество перед теми, кто платит Nvidia. Однако путь тернист: разработка конкурентоспособного чипа требует времени, миллиардов денег, и успех не гарантирован. 