Сътрудничеството между DeepSeek и Huawei надхвърли слуховете и се превърна в конкретна реалност: и двете китайски компании предоставиха с отворен код част от софтуера, който позволява програмирането на ускорителите Ascend. Ходът не е толкова свързан с конкуренцията на пазара на силиций, колкото с прекъсването на зависимостта им от CUDA , платформата на Nvidia, която в продължение на години служи като задължителен вход към изкуствения интелект.
Поразителното е, че съобщението идва чрез отворен код. DeepSeek пусна инструменти и библиотеки, така че разработчиците да могат да работят с чипове на Huawei, без да преустройват напълно основните слоеве на своите проекти. Huawei одобри работата и фокусът е върху цялостна екосистема, а не върху един-единствен продукт.
Отворени инструменти за чипове Ascend
Пуснатият пакет включва шест софтуерни компонента и няколко библиотеки за математически операции и обмен на данни между ускорители. Най-обсъжданият компонент е TileLang, език за програмиране на високо ниво, който лабораторията е оптимизирала за ускорителите Ascend 950. Идеята е писането на код за тези чипове да бъде по-лесно от използването на инструментите на Nvidia, без да се жертва високата производителност.
TileLang не се е появил от нищото: той вече е бил използван в предишни карти на Nvidia и сега се предлага на Huawei. Компанията твърди, че общ, лесен за научаване език, който използва хардуера, е ключов за изграждането на екосистема от изкуствен интелект, която не зависи от външни доставчици – цел, която Пекин защитава от повече от две години.
В допълнение към езика, DeepSeek и Huawei са оптимизирали супервъзел от 128 ускорителя Ascend 950. В тези типове системи не е достатъчно всяко устройство да е мощно; от решаващо значение е как се предават данните между тях. Именно тук Nvidia е изградила част от предимството си с технологии като NVLink и затова китайският подход е задължително всеобхватен.
DeepSeek не е новак в тази област. Компанията вече е разработила инструменти за други ускорители с изкуствен интелект и според няколко доклада, нейният модел V4-Flash е оптимизиран за работа с Ascend. Следващата известна стъпка е амбициозна: компанията планира да инсталира поне 160 000 ускорителя на Huawei в център за данни във Вътрешна Монголия, цифра, която дава представа за мащаба, с който се стреми да се справи.
CUDA стената и ограниченията на плана
Huawei не е спъван само от физическите компоненти на своите чипове. В продължение на почти двадесет години голяма част от софтуера за изкуствен интелект е писан с мисъл за CUDA и тази инсталирана база е трудно да се измести. Това не е просто компилатор: той включва и библиотеки, инструменти за тестване, ръководства, примери и много голяма общност. Според различни анализи, CUDA се гордее с около четири милиона разработчици, мрежа, която Nvidia е превърнала в най-силната си защита.
Huawei има своя алтернатива, CANN , но това не е достатъчно само с компилатор и няколко библиотеки. За да се конкурирате наистина, са ви необходими диагностични инструменти, обучение и хора, способни да решават реални проблеми. Това е празнината, която DeepSeek се опитва да запълни със своя опит в оптимизацията на ниско ниво и съществуваща общност от отворен код.
Политическият и регулаторният контекст също играят роля. Вашингтон продължава да ограничава продажбата на усъвършенствани ускорители и достъпа до ключови машини за производство на полупроводници. Тези пречки ограничават международната експанзия на Huawei, въпреки че пазарът в Китай е достатъчно голям, за да направи експеримента икономически жизнеспособен.
Huawei призна, че производството им е недостатъчно, за да задоволи вътрешното търсене и че засега предпочитат да се фокусират върху Китай, вместо да се разширяват в международен план. Пътната им карта включва Ascend 960DT за началото на 2027 г. и пътна карта до 2029 г., с намерението да удвояват изчислителната мощност с всяко надграждане.
Междувременно DeepSeek също насочва вниманието си към пазарите. Според Bloomberg, компанията подготвя кръг на финансиране с оценка близо 74.000 милиарда долара , в очакване на потенциално първично публично предлагане (IPO). Тази комбинация от финансова мощ, отворен код и местно разработен хардуер обяснява защо операцията се следи отблизо извън Китай.
За екипа от разработчици истинската дилема е цената на смяната на платформи. Всяка функция, която в момента изисква библиотека на Nvidia, би се нуждаела от еквивалентна версия за Huawei, а проблеми със съвместимостта често възникват, след като системата вече е стартирана и работи. Инструментите на DeepSeek целят да намалят това триене, но те не елиминират предимството, спечелено от CUDA, нито гарантират, че всички модели ще се представят еднакво добре на Ascend.
В Испания и останалата част от Европа последиците са по-малко непосредствени, но не по-малко значителни. Повечето компании и центрове за данни разчитат на американски доставчици и няма сравнима местна алтернатива на CUDA. Китайският ход служи като напомняне, че технологичната автономност не се определя единствено от фабриките за чипове, но и от софтуера, езиците и общностите.
Битката няма да бъде спечелена с прессъобщение. Важното ще е колко проекта ще изоставят CUDA, колко хора ще започнат да използват TileLang и дали Huawei разполага с достатъчно чипове, за да отговори на търсенето. Ако инструментите не убедят, много екипи ще се върнат към старите си начини без особени проблеми.
Ходът на DeepSeek и Huawei поставя конкуренцията на по-малко видимо ниво от хардуера: софтуера, който прави всеки чип използваем. Това не е окончателен удар за Nvidia, но е стъпка, която намалява разходите за напускане на екосистемата ѝ и в средносрочен план би могла да промени решенията за покупка в Китай. Извън Китай ефектът ще зависи от производствения капацитет на Huawei и натиска, който Съединените щати оказват върху своите съюзници.
