Китайская лаборатория искусственного интеллекта DeepSeek в партнерстве с Huawei выпустила набор инструментов программирования с открытым исходным кодом для чипов Huawei Ascend AI. Этот шаг направлен непосредственно на экосистему программного обеспечения, которая лежит в основе доминирования Nvidia в области вычислений с искусственным интеллектом.

Объявление было сделано на официальном канале DeepSeek в WeChat и подтверждено Reuters, Bloomberg и The New York Times. По данным The Decoder, релиз включает в себя библиотеки для вычислений и перемещения данных между чипами — и все это с открытым исходным кодом. В DeepSeek заявили, что Huawei «полностью поддержала» эту работу.

Для читателей, отслеживающих последние новости искусственного интеллекта китайской индустрии микросхем, это один из наиболее значимых выпусков программного обеспечения в этом году: это самый явный признак того, что ведущая китайская лаборатория искусственного интеллекта строит свою базу вокруг отечественного кремния, а не графических процессоров Nvidia.

Что на самом деле выпустил DeepSeek

В центре релиза — TileLang, язык программирования с открытым исходным кодом для микросхем искусственного интеллекта, который изначально был разработан исследователями Пекинского университета. По данным The Decoder, DeepSeek использует этот язык внутри компании уже около года и сначала протестировал его на старых чипах Nvidia, прежде чем внедрить на оборудование Huawei.

Аргумент DeepSeek заключается в том, что любому, кто пытается создать независимую экосистему программного обеспечения для чипов искусственного интеллекта, нужен универсальный язык, который легко программировать, сохраняя при этом полную производительность оборудования. По мнению компании, TileLang предлагает более простую модель программирования, чем CUDA, собственная платформа Nvidia, которая была де-факто стандартом для разработки искусственного интеллекта в течение почти двух десятилетий.

The New York Times сообщает, что TileLang теперь является основным инструментом в собственной работе DeepSeek по созданию общего искусственного интеллекта — примечательное подтверждение, учитывая, что модели DeepSeek обучаются и обслуживаются в передовых масштабах.

За пределами самого языка

Наряду с TileLang, DeepSeek поставляла библиотеки с открытым исходным кодом, охватывающие вычисления и перемещение данных между чипами — две рабочие нагрузки, которые доминируют в крупномасштабном обучении и выводе ИИ. Компания также заявила, что совместно с Huawei оптимизировала «супернод» — кластер из 128 чипов Ascend 950, предназначенный для работы как единая система.

Почему это нацелено прямо на Nvidia

Преимущество Nvidia никогда не заключалось только в дизайне чипов. Настоящий ров компании — это CUDA и экосистема вокруг нее: около четырех миллионов разработчиков по всему миру используют CUDA, и эту установленную базу конкуренты, такие как AMD, изо всех сил пытались преодолеть, даже когда их оборудование выглядело конкурентоспособным на бумаге, отмечает The Decoder.

Именно это отличает выпуск DeepSeek-Huawei от предыдущих анонсов китайских чипов. Вместо того, чтобы просто создавать более быстрое оборудование, китайская индустрия искусственного интеллекта сейчас пытается воспроизвести уровень программного обеспечения, который ограничивает разработчиков.

The New York Times сообщает, что китайские производители моделей, такие как Z.ai и Moonshot AI, до сих пор двигались быстрее, чем производители чипов в стране, а это означает, что лучшие модели Китая по-прежнему в значительной степени зависели от иностранных компьютеров. Huawei хочет сократить этот разрыв. За две недели до объявления DeepSeek компания Huawei представила новое поколение процессоров искусственного интеллекта и систем суперузлов и заявила, что в следующем году они будут широко использоваться для обучения моделей.

Фон экспортного контроля

Партнерство нельзя отделить от экспортного контроля США, который постепенно отрезал китайские компании от самых передовых графических процессоров Nvidia. По данным The Decoder, поочередный председатель Huawei Эрик Сюй заявил, что компания не может смириться с будущим, которое зависит от того, готовы ли другие продавать чипы Китаю. Решение DeepSeek открыто публиковать свое программное обеспечение для чипов также затрудняет любому отдельному поставщику — китайскому или американскому — контроль над уровнем, от которого все зависят.

Действительно ли ров CUDA дает трещину?

Интересный контекст исходит от исследовательской фирмы SemiAnalysis, которая недавно протестировала Jalapeño, собственный чип вывода OpenAI, и пришла к выводу, что ров CUDA «потенциально мертв», отметив, что OpenAI удивительно быстро запускает новые модели, работающие на собственном оборудовании, и что Jalapeño превосходит Blackwell от Nvidia по производительности на ватт в большинстве протестированных сценариев, как сообщает The Decoder.

Но аналитики добавили важные предостережения. Они тестировали только относительно простые в оптимизации сценарии с примерно 8000 входными токенами и 1000 выходными токенами и еще не запускали AgentX, эталонный тест, измеряющий, как агенты ИИ справляются с многоэтапными задачами — именно в этом SemiAnaанализ обнаружил, что Nvidia значительно опережает еще в августе.

Что это значит для отрасли

Реалистичная оценка заключается не в том, что CUDA рухнет в одночасье. Четыре миллиона разработчиков, два десятилетия библиотек и бесчисленное количество производственных развертываний не мигрируют быстро. Но сочетание программного обеспечения DeepSeek, новых чипов Huawei и усилий по созданию специализированных микросхем, таких как OpenAI, позволяет предположить, что программная привязка, которая сделала Nvidia стандартом по умолчанию, отменяется одновременно в нескольких направлениях.

Для Китая выгода является стратегической: жизнеспособный, открытый альтернативный пакет программного обеспечения делает отечественные чипы пригодными для использования в больших масштабах, уменьшая влияние экспортной политики США. Для всех остальных экосистема TileLang с открытым исходным кодом может в конечном итоге снизить стоимость использования оборудования сторонних производителей в любой точке мира.

DeepSeek и Huawei не раскрыли тесты производительности, сравнивающие новый стек с CUDA на эквивалентном оборудовании, поэтому конкретные заявления о скорости и эффективности остаются недоказанными. Что ясно, так это направление: самая популярная лаборатория искусственного интеллекта в Китае больше не рассматривает программное обеспечение Nvidia как неизбежную зависимость.

Будьте впереди ИИ

Пропустили историю? Читать больше новостей об искусственном интеллекте →