DeepSeek і Huawei TileLang з відкритим вихідним кодом у прямому виклику CUDA Moat від Nvidia

Китайська лабораторія штучного інтелекту DeepSeek у партнерстві з Huawei випустила набір інструментів програмування з відкритим вихідним кодом для чіпів Ascend AI від Huawei, напряму спрямованих на екосистему програмного забезпечення, яка є основою домінування Nvidia в обчисленнях зі штучним інтелектом.

Оголошення було зроблено на офіційному каналі WeChat DeepSeek і підтверджено Reuters, Bloomberg і The New York Times. Згідно з The Decoder, випуск містить бібліотеки для обчислень і переміщення даних між чіпами — і все це з відкритим кодом. DeepSeek заявив, що Huawei «повністю підтримує» роботу.

Для читачів, які слідкують за [найважливішими новинами штучного інтелекту] (https://aibuzzwire.news) у китайській індустрії чіпів, це один із найзначніших випусків програмного забезпечення року: це найяскравіша ознака того, що провідна китайська лабораторія штучного інтелекту будує свій стек на основі внутрішнього кремнію, а не графічних процесорів Nvidia.

Що DeepSeek насправді випустив

У центрі випуску — TileLang, мова програмування з відкритим вихідним кодом для мікросхем штучного інтелекту, спочатку розроблена дослідниками з Пекінського університету. Згідно з The Decoder, DeepSeek використовував цю мову всередині близько року, і спочатку випробував її на старих чіпах Nvidia, перш ніж перенести її на апаратне забезпечення Huawei.

Аргумент DeepSeek полягає в тому, що будь-кому, хто намагається створити незалежну екосистему програмного забезпечення для чіпів штучного інтелекту, потрібна універсальна мова, яку легко програмувати, але при цьому отримати повну продуктивність від апаратного забезпечення. На думку компанії, TileLang пропонує простішу модель програмування, ніж CUDA, власну платформу Nvidia, яка була де-факто стандартом для розробки ШІ протягом майже двох десятиліть.

The New York Times повідомляє, що TileLang тепер є основним інструментом у власній роботі DeepSeek над штучним загальним інтелектом — помітне схвалення, враховуючи, що моделі DeepSeek навчаються та обслуговуються в передовому масштабі.

За межами самої мови

Разом із TileLang DeepSeek надіслав бібліотеки з відкритим вихідним кодом, які охоплюють обчислення та переміщення даних між чіпами, два робочі навантаження, які домінують у широкомасштабному навчанні ШІ та висновках. Компанія також заявила, що спільно з Huawei оптимізувала «супервузол» — кластер із 128 чіпів Ascend 950, розроблених для роботи як єдиної системи.

Чому це спрямовано безпосередньо проти Nvidia

Перевагою Nvidia ніколи не був лише дизайн мікросхем. Справжнім ровом компанії є CUDA та екосистема навколо неї: за оцінками, чотири мільйони розробників у всьому світі будують за допомогою CUDA, і цю встановлену базу є тим, що конкуренти, як AMD, намагалися подолати, навіть коли їх апаратне забезпечення виглядало конкурентоспроможним на папері, зазначає The Decoder.

Саме цим випуск DeepSeek-Huawei відрізняється від попередніх китайських оголошень про чіпи. Замість того, щоб просто створювати швидше обладнання, індустрія штучного інтелекту Китаю зараз намагається відтворити програмний рівень, який замикає розробників.

The New York Times повідомляє, що китайські виробники моделей, такі як Z.ai і Moonshot AI, досі рухалися швидше, ніж виробники мікросхем країни, тобто найкращі моделі Китаю все ще значною мірою залежали від іноземних комп’ютерів. Huawei хоче закрити цей розрив. За два тижні до анонсу DeepSeek Huawei представила нове покоління процесорів штучного інтелекту та систем супервузлів і заявила, що вони будуть широко використовуватися для навчання моделей наступного року.

Тло експортного контролю

Партнерство не можна відокремити від експортного контролю США, який поступово відрізав китайські компанії від найсучасніших графічних процесорів Nvidia. Згідно з The Decoder, черговий голова правління Huawei Ерік Сю заявив, що компанія не може прийняти майбутнє, яке залежить від того, чи хочуть інші продавати чіпи Китаю. Рух DeepSeek до відкритої публікації свого програмного забезпечення для мікросхем також ускладнює будь-якому окремому постачальнику — китайському чи американському — контролювати рівень, від якого всі залежать.

Чи справді CUDA Moat тріскається?

Цікавий контекст походить від дослідницької фірми SemiAnalysis, яка нещодавно протестувала Jalapeño, власну мікросхему для висновків OpenAI, і дійшла висновку, що рів CUDA «потенційно мертвий» — зазначивши, що OpenAI надзвичайно швидко запускає нові моделі на власному апаратному забезпеченні, і що Jalapeño перевершив Blackwell від Nvidia за продуктивністю на ватт у більшості перевірених сценаріїв, як повідомляє The Decoder.

Але аналітики додали важливі застереження. Вони тестували лише відносно прості для оптимізації сценарії з приблизно 8 000 вхідних токенів і 1 000 вихідних токенів, і вони ще не запускали AgentX, еталонний тест, який вимірює, як агенти штучного інтелекту справляються з багатокроковими завданнями — саме в цьому SemiAnalysis виявив, що Nvidia значно випередила нещодавно в серпні.

Що це означає для галузі

Реалістичне читання полягає не в тому, що CUDA руйнується за одну ніч. Чотири мільйони розробників, два десятиліття бібліотек і незліченна кількість виробничих розгортань не переходять швидко. Але поєднання програмного забезпечення DeepSeek, нових чіпів Huawei та нестандартних зусиль, таких як OpenAI, свідчить про те, що програмна прив’язаність, яка зробила Nvidia стандартною, відривається від кількох напрямків одночасно.

Для Китаю виграш є стратегічним: життєздатний, відкритий стек альтернативного програмного забезпечення робить вітчизняні мікросхеми придатними для використання в масштабах, зменшуючи вплив експортної політики США. Для всіх інших екосистема TileLang з відкритим вихідним кодом може зрештою знизити вартість орієнтації на апаратне забезпечення не Nvidia будь-де в світі.

DeepSeek і Huawei не оприлюднили тести продуктивності, які порівнюють новий стек із CUDA на еквівалентному обладнанні, тому конкретні заяви про швидкість та ефективність залишаються недоведеними. Що зрозуміло, так це напрямок: лабораторія штучного інтелекту, яку найбільше спостерігають у Китаї, більше не розглядає програмне забезпечення Nvidia як неминучу залежність.

Будьте попереду ШІ

Пропустили історію? Читати більше новин AI →