Співпраця між DeepSeek та Huawei вийшла за рамки чуток і стала конкретною реальністю: обидві китайські компанії відкрили частину програмного забезпечення, яке дозволяє програмувати прискорювачі Ascend. Цей крок пов'язаний не стільки з конкуренцією на ринку кремнію, скільки з подоланням залежності від CUDA , платформи Nvidia, яка роками служила обов'язковим ключем до штучного інтелекту.
Вражає те, що оголошення відбулося через програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом. DeepSeek випустила інструменти та бібліотеки, які дозволяють розробникам працювати з чіпами Huawei, не переробляючи повністю основні шари своїх проектів. Huawei схвалила цю роботу, і основна увага приділяється повній екосистемі, а не окремому продукту.
Відкриті інструменти для чіпів Ascend
Випущений пакет включає шість програмних компонентів і кілька бібліотек для математичних операцій і обміну даними між прискорювачами. Найбільш обговорюваним компонентом є TileLang, мова програмування високого рівня, яку лабораторія оптимізувала для прискорювачів Ascend 950. Ідея полягає в тому, щоб зробити написання коду для цих чіпів простішим, ніж використання інструментів Nvidia, без шкоди для високої продуктивності.
TileLang не виник з нізвідки: він уже використовувався в попередніх відеокартах Nvidia, а тепер його постачає Huawei. Компанія стверджує, що спільна, проста у вивченні мова, яка використовує апаратне забезпечення, є ключем до побудови екосистеми штучного інтелекту, яка не залежить від зовнішніх постачальників — мети, яку Пекін відстоює вже понад два роки.
Окрім мови програмування, DeepSeek та Huawei оптимізували супервузол із 128 прискорювачів Ascend 950. У таких системах недостатньо, щоб кожен пристрій був потужним; вирішальне значення має те, як дані передаються між ними. Саме тут Nvidia частково побудувала свою перевагу за допомогою таких технологій, як NVLink, і саме тому китайський підхід обов'язково є комплексним.
DeepSeek не новачок у цій галузі. Компанія вже розробляла інструменти для інших прискорювачів штучного інтелекту, і, згідно з кількома повідомленнями, її модель V4-Flash була оптимізована для роботи на Ascend. Наступний відомий крок компанії є амбітним: вона планує встановити щонайменше 160 000 прискорювачів Huawei в центрі обробки даних у Внутрішній Монголії, і ця цифра дає уявлення про масштаб, з яким вона прагне впоратися.
Стіна CUDA та обмеження плану
Huawei стримували не лише фізичні компоненти її чіпів. Майже двадцять років значна частина програмного забезпечення для штучного інтелекту писалася з урахуванням CUDA , і цю встановлену базу важко витіснити. Це не просто компілятор: він також включає бібліотеки, інструменти тестування, посібники, приклади та дуже велику спільноту. Згідно з різними аналізами, CUDA може похвалитися близько чотирма мільйонами розробників, мережею, яку Nvidia перетворила на свій найсильніший захист.
У Huawei є власна альтернатива, CANN , але компілятора та кількох бібліотек недостатньо. Щоб по-справжньому конкурувати, потрібні діагностичні інструменти, навчання та люди, здатні вирішувати реальні проблеми. Саме цю прогалину DeepSeek намагається заповнити своїм досвідом у низькорівневій оптимізації та існуючою спільнотою відкритого коду.
Політичний та регуляторний контекст також відіграє певну роль. Вашингтон продовжує обмежувати продаж передових прискорювачів та доступ до ключового обладнання для виробництва напівпровідників. Ці перешкоди обмежують міжнародну експансію Huawei, хоча ринок у Китаї достатньо великий, щоб зробити експеримент економічно вигідним.
Компанія Huawei визнала, що її виробництва недостатньо для задоволення внутрішнього попиту, і що наразі вона воліє зосередитися на Китаї, а не розширюватися на міжнародному рівні. Її дорожня карта включає Ascend 960DT на початок 2027 року та дорожню карту до 2029 року з метою подвоєння обчислювальної потужності з кожним оновленням.
Тим часом DeepSeek також приглядається до ринків. За даними Bloomberg, компанія готує раунд фінансування з оцінкою близько 74.000 мільярдів доларів , в очікуванні потенційного IPO. Таке поєднання фінансової потужності, відкритого вихідного коду та вітчизняного обладнання пояснює, чому за цією операцією пильно стежать за межами Китаю.
Для команди розробників справжньою дилемою є вартість переходу на іншу платформу. Кожна функція, яка зараз викликає бібліотеку Nvidia, потребує еквівалентної версії для Huawei, а проблеми сумісності часто виникають після того, як система вже запущена та працює. Інструменти DeepSeek спрямовані на зменшення цих труднощів, але вони не усувають перевагу, отриману завдяки CUDA, і не гарантують, що всі моделі працюватимуть однаково добре на Ascend.
В Іспанії та решті Європи наслідки менш негайні, але не менш значні. Більшість компаній та центрів обробки даних покладаються на постачальників зі США, і немає порівнянної місцевої альтернативи CUDA. Крок Китаю слугує нагадуванням про те, що технологічна автономія визначається не лише фабриками мікросхем, а й програмним забезпеченням, мовами та спільнотами.
Битву не виграти прес-релізом. Важливо буде, скільки проектів відмовляться від CUDA, скільки людей почнуть використовувати TileLang і чи матиме Huawei достатньо чипів, щоб задовольнити попит. Якщо інструменти не переконають, багато команд без особливих проблем повернуться до своїх старих методів.
Крок DeepSeek та Huawei ставить конкурентів на менш помітний рівень, ніж апаратне забезпечення: програмне забезпечення, яке робить кожен чіп придатним для використання. Це не остаточний удар по Nvidia, але крок, який знижує вартість виходу з її екосистеми та в середньостроковій перспективі може змінити рішення про купівлю в Китаї. За межами Китаю ефект залежатиме від виробничих потужностей Huawei та тиску, який Сполучені Штати чинять на своїх союзників.