O laboratório chinês de IA DeepSeek fez parceria com a Huawei para lançar um conjunto de ferramentas de programação de código aberto para os chips Ascend AI da Huawei, um movimento que visa diretamente o ecossistema de software que sustentou o domínio da Nvidia na computação de inteligência artificial.

O anúncio foi feito no canal WeChat oficial da DeepSeek e confirmado pela Reuters, Bloomberg e The New York Times. De acordo com o The Decoder, o lançamento inclui bibliotecas para computação e para movimentação de dados entre chips – e tudo isso é de código aberto. DeepSeek disse que a Huawei “apoiou totalmente” o trabalho.

Para os leitores que acompanham as notícias de última hora sobre IA da indústria de chips da China, este é um dos lançamentos de software mais importantes do ano: é o sinal mais claro de que o principal laboratório de IA da China está construindo sua pilha em torno do silício doméstico, em vez de GPUs da Nvidia.

O que o DeepSeek realmente lançou

No centro do lançamento está o TileLang, uma linguagem de programação de código aberto para chips de IA que foi originalmente desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Pequim. DeepSeek usa a linguagem internamente há cerca de um ano, de acordo com o The Decoder, e primeiro a testou em chips Nvidia mais antigos antes de trazê-la para o hardware Huawei.

O argumento da DeepSeek é que qualquer pessoa que tente construir um ecossistema de software independente para chips de IA precisa de uma linguagem universal que seja fácil de programar e, ao mesmo tempo, extraia desempenho total do hardware. Na opinião da empresa, o TileLang oferece um modelo de programação mais simples do que o CUDA, plataforma proprietária da Nvidia que tem sido o padrão de fato para o desenvolvimento de IA por quase duas décadas.

O New York Times relata que o TileLang é agora a principal ferramenta no trabalho do DeepSeek em direção à inteligência artificial geral – um endosso notável, dado que os modelos do DeepSeek são treinados e servidos em escala de fronteira.

Além da própria linguagem

Juntamente com o TileLang, a DeepSeek lançou bibliotecas de código aberto que cobrem computação e movimentação de dados entre chips, as duas cargas de trabalho que dominam o treinamento e inferência de IA em grande escala. A empresa também disse que otimizou em conjunto um “supernó” com a Huawei – um cluster de 128 chips Ascend 950 projetados para funcionar como um sistema único.

Por que isso é direcionado diretamente à Nvidia

A vantagem da Nvidia nunca foi apenas o design do chip. O verdadeiro fosso da empresa é o CUDA e o ecossistema ao seu redor: cerca de quatro milhões de desenvolvedores em todo o mundo constroem com CUDA, e essa base instalada é algo que rivais como a AMD têm lutado para cruzar, mesmo quando seu hardware parecia competitivo no papel, observa o The Decoder.

Isso é o que torna o lançamento do DeepSeek-Huawei diferente dos anúncios anteriores de chips chineses. Em vez de apenas construir hardware mais rápido, a indústria de IA da China está agora a tentar replicar a camada de software que prende os programadores.

O New York Times relata que os fabricantes de modelos chineses, como Z.ai e Moonshot AI, avançaram, até agora, mais rapidamente do que os fabricantes de chips do país – o que significa que os melhores modelos da China ainda dependiam em grande parte da computação estrangeira. A Huawei quer preencher essa lacuna. Duas semanas antes do anúncio do DeepSeek, a Huawei revelou uma nova geração de processadores de IA e sistemas de supernós e disse que eles seriam amplamente utilizados para treinamento de modelos no próximo ano.

O cenário do controle de exportação

A parceria não pode ser separada dos controles de exportação dos EUA, que progressivamente cortaram o acesso das empresas chinesas às GPUs mais avançadas da Nvidia. O presidente rotativo da Huawei, Eric Xu, disse que a empresa não pode aceitar um futuro que depende da disposição de outros de vender chips para a China, de acordo com o The Decoder. A decisão da DeepSeek de publicar abertamente seu software de chip também torna mais difícil para qualquer fornecedor – chinês ou americano – controlar a camada da qual todos dependem.

O fosso CUDA está realmente rachando?

Um contexto interessante vem da empresa de pesquisa SemiAnalysis, que recentemente testou o Jalapeño, o chip de inferência interno da OpenAI, e concluiu que o fosso CUDA está “potencialmente morto” – observando que a OpenAI faz com que novos modelos sejam executados em seu próprio hardware de forma notavelmente rápida, e que o Jalapeño superou o Blackwell da Nvidia em desempenho por watt na maioria dos cenários testados, como relata o The Decoder.

Mas os analistas acrescentaram advertências importantes. Eles testaram apenas cenários relativamente fáceis de otimizar com cerca de 8.000 tokens de entrada e 1.000 tokens de saída, e ainda não executaram o AgentX, um benchmark que mede como os agentes de IA lidam com tarefas de várias etapas – exatamente onde o SemiAnalysis encontrou a Nvidia bem à frente em agosto.

O que isso significa para a indústria

A leitura realista não é que o CUDA entre em colapso durante a noite. Quatro milhões de desenvolvedores, duas décadas de bibliotecas e inúmeras implantações de produção não migram rapidamente. Mas a combinação do software DeepSeek, dos novos chips da Huawei e dos esforços de silício customizado como o da OpenAI sugere que o aprisionamento do software que tornou a Nvidia o padrão está sendo eliminado em várias direções ao mesmo tempo.

Para a China, a recompensa é estratégica: uma pilha de software alternativa viável e aberta torna os chips nacionais utilizáveis ​​em grande escala, reduzindo a alavancagem da política de exportação dos EUA. Para todos os outros, um ecossistema TileLang de código aberto poderia eventualmente reduzir o custo de direcionar hardware que não seja da Nvidia em qualquer lugar do mundo.

DeepSeek e Huawei não divulgaram benchmarks de desempenho comparando a nova pilha com CUDA em hardware equivalente, portanto, reivindicações concretas de velocidade e eficiência permanecem não comprovadas. O que está claro é a direção: o laboratório de IA mais assistido da China não trata mais o software da Nvidia como uma dependência inevitável.

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