В среду компания DeepSeek объявила, что сотрудничает с Huawei в разработке инструментов программирования для процессоров искусственного интеллекта Ascend компании Huawei и открывает исходный код результатов, включая версию своего языка TileLang, позиционируемую как более простую альтернативу CUDA от Nvidia.
Этот шаг нацелен на самое слабое место в броне Nvidia. Доминирование компании в сфере ИИ-вычислений никогда не сводилось только к кремнию; он основан на CUDA, экосистеме программного обеспечения, которой обучался практически каждый разработчик ИИ. Чтобы понять, почему это важно, в нашем обзоре отрасли искусственного интеллекта неоднократно документировалось, что оборудование выигрывает только тогда, когда программное обеспечение вокруг него делает переключение болезненным.
Шесть инструментов с открытым исходным кодом для Ascend
По данным Reuters, DeepSeek выпускает шесть программных модулей с открытым исходным кодом, созданных для платформы Huawei Ascend. Пакет включает в себя библиотеки, предназначенные для повышения производительности вычислений и связи между чипами, разработанные при, по словам DeepSeek, обширной технической поддержке со стороны Huawei.
Центральным элементом является TileLang, язык программирования высокого уровня с открытым исходным кодом, разработанный для ускорителей искусственного интеллекта. DeepSeek утверждает, что разработчикам нужен язык, который был бы одновременно доступен и способен обеспечить максимальную производительность базового оборудования, и утверждает, что TileLang предлагает более простую модель программирования, чем CUDA. Если это удастся, барьер для написания кода для китайских ИИ-чипов существенно упадет — и в этом-то и дело.
Супернода на 128 чипов как доказательство масштаба
Сотрудничество также дало результаты в области аппаратного обеспечения. DeepSeek и Huawei говорят, что они работали над системой суперузлов, объединяющей 128 чипов Ascend 950, уделяя особое внимание оптимизации связи между процессорами, а также общей производительности вычислений — проблема межсоединения, которая исторически отделяла нишевые ускорители от настоящих платформ центров обработки данных.
Это объявление было сделано вскоре после того, как Huawei представила следующее поколение процессоров искусственного интеллекта и вычислительных систем «суперузла», и компания ожидает, что ее инфраструктура искусственного интеллекта получит более широкое применение для обучения моделей, начиная со следующего года. Пограничная лаборатория, публикующая свое системное программное обеспечение для отечественной платформы чипов, является самым убедительным сигналом о том, что китайские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, намерены выполнять серьезные учебные нагрузки без оборудования Nvidia.
Почему ров CUDA — настоящее поле битвы
CUDA стала центральной частью доминирования Nvidia благодаря огромной экосистеме программного обеспечения, построенной вокруг ее графических процессоров — компиляторов, библиотек и двух десятилетий опыта разработчиков. Каждый выпуск PyTorch, каждая платформа вывода, каждый исследовательский репозиторий предполагают, что CUDA работает. Именно эта инерция, а не сырые спецификации чипов, удерживает конкурентов на расстоянии.
Стратегическая логика открытого исходного кода также продумана. Программные стеки проприетарных микросхем выигрывают, если используются по умолчанию; открытые экосистемы выигрывают, будучи запасным вариантом для всех. Публикуя инструменты Ascend под открытыми лицензиями, DeepSeek снижает стоимость перехода для любого разработчика или облачного оператора, ищущего рычаги воздействия на цены Nvidia, и делает оборудование Huawei жизнеспособным именно для тех покупателей, которые никогда не примут стек от одного поставщика.
Вот почему сотрудничество DeepSeek и Huawei имеет значение за пределами Китая. Это отражает более широкое стремление внутри страны разрабатывать отечественное оборудование искусственного интеллекта и программное обеспечение, необходимое для его эффективной работы, снижая зависимость от технологий Nvidia в то время, когда экспортный контроль США уже ограничил доступ к самым передовым чипам Nvidia. The New York Times охарактеризовала это партнерство как прямое нападение на ключевой источник доминирования Nvidia в области искусственного интеллекта — не сами чипы, а код, который делает их незаменимыми.
Опираясь на существующее партнерство
Публикация в среду — не первый признак того, что DeepSeek делает ставку на отечественный кремний. Еще в апреле Benzinga и South China Morning Post сообщили, что модель DeepSeek V4 была построена и обучена на чипах Huawei, что SCMP назвала сотрудничеством, укрепляющим самообеспеченность Китая в области искусственного интеллекта. Что изменилось сейчас, так это программное обеспечение: версия 4 доказала, что модели могут работать на Ascend, а эта версия дает любому другому китайскому разработчику инструменты, которым можно подражать.
Дорога не была гладкой. Generation-NT сообщило, что DeepSeek ранее откладывала выпуск модели R2 из-за трудностей с чипами Huawei Ascend, и это решение, по словам издания, выявило хрупкость зарождающейся экосистемы. Huawei, со своей стороны, продолжает ускоряться: в середине сентября The Business Times сообщила, что компания приближает выпуск нового чипа искусственного интеллекта, чтобы конкурировать с Nvidia. Релиз с открытым исходным кодом эффективно преобразует эти проблемы роста в общую инфраструктуру: проблемы, которые DeepSeek решает для себя, становятся проблемами, от решения которых выигрывает каждый разработчик Ascend.
Что посмотреть дальше
Три вещи будут определять, будут ли эти усилия успешными. Во-первых, внедрение: инструменты с открытым исходным кодом имеют значение только в том случае, если китайские разработчики действительно используют их, и настоящая проверка TileLang заключается в том, станет ли обучение моделей на кластерах Ascend рутинным, а не экспериментальным. Во-вторых, производительность: уже сообщалось, что собственные модели DeepSeek работают на процессорах Huawei, но соответствие пропускной способности обучения эпохи CUDA для гетерогенных рабочих нагрузок — это совсем другая планка. В-третьих, побочный эффект: если TileLang превратится в действительно портативный язык для ускорителей искусственного интеллекта, это может усложнить положение Nvidia далеко за пределами Китая.
На данный момент сообщение ясно. Следующий этап гонки аппаратного обеспечения искусственного интеллекта разворачивается в области программного обеспечения, и DeepSeek только что публично опубликовал свои вступительные аргументы.
---
Будьте впереди ИИПолучайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.
Подробнее новости AI →
