中国のAI研究所DeepSeekはファーウェイと提携し、ファーウェイのAscend AIチップ向けのオープンソースプログラミングツールスイートをリリースした。これは人工知能コンピューティングにおけるNvidiaの優位性を支えてきたソフトウェアエコシステムを直接狙う動きである。

この発表はDeepSeekの公式WeChatチャンネルで行われ、ロイター、ブルームバーグ、ニューヨーク・タイムズが確認した。 The Decoder によると、このリリースには計算とチップ間でのデータ移動のためのライブラリが含まれており、そのすべてがオープンソースです。 DeepSeekは、ファーウェイがこの取り組みを「全面的にサポート」したと述べた。

中国のチップ業界の AI ニュース速報 を追跡している読者にとって、これは今年最も重要なソフトウェア リリースの 1 つです。これは、中国の大手 AI 研究所が Nvidia GPU ではなく国産シリコンを中心にスタックを構築しているというこれまでで最も明らかな兆候です。

DeepSeek が実際にリリースしたもの

このリリースの中心となるのは、もともと北京大学の研究者によって開発された AI チップ用のオープンソース プログラミング言語である TileLang です。 The Decoder によると、DeepSeek はこの言語を約 1 年間社内で使用しており、ファーウェイのハードウェアに導入する前に、まず古い Nvidia チップでテストしました。

DeepSeekの主張は、AIチップ用の独立したソフトウェアエコシステムを構築しようとする人は誰でも、ハードウェアのパフォーマンスを最大限に引き出しながら、プログラミングが簡単な汎用言語が必要だというものだ。同社の見解では、TileLang は、20 年近くにわたって AI 開発の事実上の標準であった Nvidia 独自のプラットフォームである CUDA よりもシンプルなプログラミング モデルを提供します。

New York Times は、TileLang が現在、汎用人工知能に向けた DeepSeek 自身の取り組みの主要なツールであると報じています。DeepSeek のモデルがフロンティア規模でトレーニングされ、提供されていることを考えると、これは注目すべき支持です。

言語そのものを超えて

DeepSeek は、TileLang と並んで、大規模な AI トレーニングと推論を支配する 2 つのワークロードである計算とチップ間データ移動をカバーするオープンソース ライブラリを出荷しました。同社はまた、ファーウェイと共同で「スーパーノード」（単一システムとして動作するように設計された128個のAscend 950チップのクラスター）を最適化したと述べた。

これが直接 Nvidia を狙った理由

Nvidia の利点は決してチップ設計だけではありません。同社の本当の堀はCUDAとその周囲のエコシステムだ。世界中で推計400万人の開発者がCUDAを使って構築しており、そのインストールベースは、AMDのようなライバル企業が、ハードウェアが机上では競争力があるように見えても、それを越えるのに苦労してきたものだ、とThe Decoderは指摘している。

それが、DeepSeek-Huawei のリリースがこれまでの中国製チップの発表と異なる点です。中国のAI業界は現在、より高速なハードウェアを構築するだけでなく、開発者を囲い込むソフトウェア層を再現しようとしている。

ニューヨーク・タイムズ紙の報道によると、Z.aiやMoonshot AIなどの中国のモデルメーカーはこれまで、同国のチップメーカーよりも早く進歩してきた。つまり、中国の最高のモデルは依然として外国のコンピューティングに大きく依存していたということだ。ファーウェイはそのギャップを埋めたいと考えている。 DeepSeekの発表の2週間前、ファーウェイは新世代のAIプロセッサとスーパーノードシステムを発表し、来年モデルトレーニングに広く使用されるだろうと述べた。

輸出規制の背景

この提携は、Nvidia の最先端 GPU から中国企業を徐々に切り離してきた米国の輸出規制と切り離すことはできません。デコーダー紙によると、ファーウェイの輪番会長エリック・シュー氏は、他社が中国にチップを販売するかどうかにかかっている将来を同社は受け入れることはできないと述べた。 DeepSeekが自社のチップソフトウェアをオープンに公開する動きは、中国や米国の単一ベンダーが、誰もが依存するレイヤーを制御することを困難にする。

CUDA の堀は本当にひび割れているのでしょうか?

興味深い文脈は、OpenAI の社内推論チップである Jalapeño を最近テストし、CUDA の堀が「死んだ可能性がある」と結論付けた調査会社 SemiAnaracy から来ています。The Decoder が報じているように、OpenAI は独自のハードウェア上で新しいモデルを驚くほど早く実行し、テストされたシナリオのほとんどでワットあたりのパフォーマンスで Jalapeño が Nvidia の Blackwell を上回ったと指摘しています。

しかし、アナリストらは重要な警告を付け加えた。彼らは、約 8,000 個の入力トークンと 1,000 個の出力トークンを使用して比較的最適化が容易なシナリオのみをテストしており、AI エージェントが複数ステップのタスクをどのように処理するかを測定するベンチマークである AgentX をまだ実行していません。これはまさに、セミアナリシスが 8 月に Nvidia がかなり先を行っていることを発見したところです。

業界にとっての意味

現実的な見方は、CUDAが一夜にして崩壊するということではありません。 400 万人の開発者、20 年にわたるライブラリ、および無数の運用環境の移行はすぐには進みません。しかし、DeepSeekのソフトウェア、ファーウェイの新チップ、OpenAIのようなカスタムシリコンの取り組みの組み合わせは、Nvidiaをデフォルトにしたソフトウェアのロックインが複数の方向から一度に削り取られつつあることを示唆している。

中国にとって、その見返りは戦略的である。実行可能なオープンな代替ソフトウェアスタックにより、国産チップが大規模に使用可能になり、米国の輸出政策の影響が軽減される。他のすべての人にとって、オープンソースの TileLang エコシステムは、最終的には世界中の非 Nvidia ハードウェアを対象とするコストを削減できる可能性があります。

DeepSeekとHuaweiは、新しいスタックと同等のハードウェア上のCUDAを比較するパフォーマンスベンチマークを開示していないため、具体的な速度と効率の主張は証明されていないままです。明らかなのは方向性です。中国で最も注目されている AI 研究所は、もはや Nvidia のソフトウェアを避けられない依存関係として扱っていません。

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