Chińskie laboratorium sztucznej inteligencji DeepSeek nawiązało współpracę z Huawei w celu udostępnienia pakietu narzędzi programistycznych typu open source dla chipów Huawei Ascend AI. Jest to posunięcie bezpośrednio ukierunkowane na ekosystem oprogramowania, który leży u podstaw dominacji Nvidii w dziedzinie obliczeń sztucznej inteligencji.

Ogłoszenie zostało ogłoszone na oficjalnym kanale WeChat DeepSeek i potwierdzone przez Reuters, Bloomberg i The New York Times. Według The Decoder wydanie zawiera biblioteki do obliczeń i przenoszenia danych między chipami – a wszystko to jest open source. DeepSeek stwierdził, że Huawei „w pełni wspierał” te prace.

Dla czytelników śledzących najnowsze wiadomości o sztucznej inteligencji z chińskiej branży chipów jest to jedna z najbardziej znaczących wydań oprogramowania roku: jest to najwyraźniejszy znak, że wiodące chińskie laboratorium sztucznej inteligencji buduje swoje stosy w oparciu o krajowe krzemy, a nie procesory graficzne Nvidia.

Co faktycznie wypuściło DeepSeek

Najważniejszym elementem tej wersji jest TileLang, język programowania typu open source dla chipów AI, który został pierwotnie opracowany przez naukowców z Uniwersytetu w Pekinie. Według The Decoder DeepSeek używa tego języka wewnętrznie od około roku i najpierw przetestował go na starszych chipach Nvidia, zanim wprowadził go na sprzęt Huawei.

DeepSeek argumentuje, że każdy, kto próbuje zbudować niezależny ekosystem oprogramowania dla chipów AI, potrzebuje uniwersalnego języka, który jest łatwy do zaprogramowania, a jednocześnie wydobywa pełną wydajność ze sprzętu. Zdaniem firmy TileLang oferuje prostszy model programowania niż CUDA, autorska platforma Nvidii, która od prawie dwóch dekad jest de facto standardem w rozwoju sztucznej inteligencji.

„The New York Times” donosi, że TileLang jest obecnie głównym narzędziem w pracach DeepSeek na rzecz sztucznej inteligencji ogólnej – co jest godnym uwagi poparciem, biorąc pod uwagę, że modele DeepSeek są szkolone i obsługiwane na pionierską skalę.

Poza samym językiem

Oprócz TileLang firma DeepSeek dostarczyła biblioteki open source obejmujące obliczenia i przenoszenie danych między chipami, czyli dwa obciążenia dominujące w szkoleniu i wnioskowaniu AI na dużą skalę. Firma podała również, że wspólnie z Huawei zoptymalizowała „supernod” – klaster 128 układów Ascend 950 zaprojektowanych do pracy jako pojedynczy system.

Dlaczego to jest skierowane bezpośrednio do Nvidii

Przewagą Nvidii nigdy nie była sama konstrukcja chipa. Prawdziwym fosą firmy jest CUDA i otaczający ją ekosystem: szacuje się, że cztery miliony programistów na całym świecie korzysta z CUDA, a ta baza zainstalowanych rozwiązań to coś, co rywale tacy jak AMD z trudem przekroczyli, nawet jeśli ich sprzęt na papierze wyglądał na konkurencyjny, zauważa The Decoder.

To właśnie sprawia, że ​​wydanie DeepSeek-Huawei różni się od poprzednich chińskich zapowiedzi chipów. Zamiast tylko budować szybszy sprzęt, chińska branża sztucznej inteligencji próbuje teraz odtworzyć warstwę oprogramowania, która blokuje programistów.

„The New York Times” donosi, że chińscy producenci modeli, tacy jak Z.ai i Moonshot AI, do tej pory rozwijali się szybciej niż krajowi producenci chipów, co oznacza, że najlepsze chińskie modele nadal w dużej mierze były zależne od zagranicznych obliczeń. Huawei chce załatać tę lukę. Dwa tygodnie przed ogłoszeniem DeepSeek Huawei zaprezentował nową generację procesorów AI i systemów supernodów i oznajmił, że w przyszłym roku będą one szeroko stosowane do szkolenia modeli.

Środowisko kontroli eksportu

Partnerstwa nie można oddzielić od kontroli eksportu w USA, która stopniowo odcina chińskie firmy od najbardziej zaawansowanych procesorów graficznych Nvidii. Według The Decoder, rotacyjny prezes Huawei, Eric Xu, powiedział, że firma nie może zaakceptować przyszłości zależnej od tego, czy inni będą skłonni sprzedawać chipy do Chin. Decyzja DeepSeek o otwartej publikacji oprogramowania chipowego utrudnia także każdemu pojedynczemu dostawcy – chińskiemu lub amerykańskiemu – kontrolowanie warstwy, od której wszyscy zależą.

Czy fosa CUDA rzeczywiście pęka?

Interesujący kontekst pochodzi od firmy badawczej SemiAnalytic, która niedawno przetestowała Jalapeño, wewnętrzny układ wnioskowania OpenAI, i doszła do wniosku, że fosa CUDA jest „potencjalnie martwa” — zauważając, że OpenAI niezwykle szybko uruchamia nowe modele na własnym sprzęcie i że Jalapeño pokonuje Blackwell Nvidii pod względem wydajności na wat w większości testowanych scenariuszy, jak podaje The Decoder.

Analitycy dodali jednak ważne zastrzeżenia. Przetestowali jedynie stosunkowo łatwe do optymalizacji scenariusze z około 8000 tokenów wejściowych i 1000 tokenów wyjściowych, ale nie uruchomili jeszcze AgentX, testu porównawczego mierzącego, jak agenci AI radzą sobie z wieloetapowymi zadaniami — dokładnie tam, gdzie SemiAnalytics jeszcze w sierpniu stwierdziła, że ​​Nvidia ma dużą przewagę.

Co to oznacza dla branży

Realistyczny odczyt nie jest taki, że CUDA załamie się z dnia na dzień. Cztery miliony programistów, dwie dekady bibliotek i niezliczone wdrożenia produkcyjne nie migrują szybko. Jednak połączenie oprogramowania DeepSeek, nowych chipów Huawei i niestandardowych rozwiązań krzemowych, takich jak OpenAI, sugeruje, że blokada oprogramowania, która uczyniła Nvidię domyślną, jest usuwana z wielu kierunków jednocześnie.

Dla Chin zysk jest strategiczny: realny, otwarty alternatywny stos oprogramowania umożliwia wykorzystanie krajowych chipów na dużą skalę, zmniejszając efekt dźwigni amerykańskiej polityki eksportowej. Dla wszystkich innych ekosystem TileLang o otwartym kodzie źródłowym może ostatecznie obniżyć koszty kierowania na sprzęt inny niż Nvidia w dowolnym miejscu na świecie.

DeepSeek i Huawei nie ujawniły testów porównawczych wydajności porównujących nowy stos z CUDA na równoważnym sprzęcie, więc konkretne twierdzenia dotyczące szybkości i wydajności pozostają niepotwierdzone. Jasny jest kierunek: najczęściej oglądane laboratorium AI w Chinach nie traktuje już oprogramowania Nvidii jako nieuniknionej zależności.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Przegapiłeś historię? Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →