DeepSeek đã công bố hôm thứ Tư rằng họ đã hợp tác với Huawei để phát triển các công cụ lập trình cho bộ xử lý Ascend AI của Huawei - và đang cung cấp nguồn mở cho các kết quả, bao gồm một phiên bản ngôn ngữ TileLang được định vị là một giải pháp thay thế đơn giản hơn cho CUDA của Nvidia.

Động thái này nhắm vào điểm mềm nhất trên bộ giáp của Nvidia. Sự thống trị của công ty trong lĩnh vực điện toán AI chưa bao giờ chỉ có ở silicon; nó dựa trên CUDA, hệ sinh thái phần mềm mà hầu như mọi nhà phát triển AI đều đã đào tạo. Để biết lý do tại sao điều đó lại quan trọng, phạm vi đưa tin của ngành AI của chúng tôi đã nhiều lần ghi lại rằng phần cứng chỉ thắng khi phần mềm xung quanh nó khiến việc chuyển đổi trở nên khó khăn.

Sáu công cụ nguồn mở cho Ascend

Theo Reuters, DeepSeek đang phát hành sáu mô-đun phần mềm nguồn mở được xây dựng cho nền tảng Ascend của Huawei. Gói này bao gồm các thư viện nhằm cải thiện hiệu suất tính toán và truyền thông trên các chip, được phát triển với những gì DeepSeek mô tả là hỗ trợ kỹ thuật sâu rộng từ Huawei.

Trọng tâm là TileLang, một ngôn ngữ lập trình cấp cao nguồn mở được thiết kế cho các chương trình tăng tốc AI. DeepSeek lập luận rằng các nhà phát triển cần một ngôn ngữ vừa có thể truy cập vừa có khả năng trích xuất hiệu suất tối đa từ phần cứng cơ bản và cho biết TileLang cung cấp mô hình lập trình đơn giản hơn CUDA. Nếu thành công, rào cản viết mã cho chip AI của Trung Quốc sẽ giảm đáng kể - đó chính xác là vấn đề.

Siêu nút 128 chip là bằng chứng về quy mô

Sự hợp tác cũng tạo ra kết quả về phần cứng. DeepSeek và Huawei cho biết họ đã làm việc trên một hệ thống siêu nút kết hợp 128 chip Ascend 950, tập trung vào việc tối ưu hóa giao tiếp giữa các bộ xử lý cũng như hiệu suất tính toán tổng thể – vấn đề kết nối vốn đã tách biệt các máy gia tốc thích hợp khỏi nền tảng trung tâm dữ liệu chính hãng trong lịch sử.

Thông báo này được đưa ra ngay sau khi Huawei giới thiệu thế hệ bộ xử lý AI tiếp theo và hệ thống máy tính “siêu nút”, đồng thời công ty hy vọng cơ sở hạ tầng AI của mình sẽ được sử dụng rộng rãi hơn cho hoạt động đào tạo mô hình bắt đầu từ năm tới. Một phòng thí nghiệm biên giới xuất bản phần mềm hệ thống của mình cho nền tảng chip nội địa là tín hiệu mạnh mẽ nhất cho thấy các công ty AI Trung Quốc có ý định thực hiện khối lượng công việc đào tạo nghiêm túc mà không cần phần cứng Nvidia.

Tại sao hào nước CUDA lại là chiến trường thực sự

CUDA đã trở thành một phần trung tâm trong sự thống trị của Nvidia nhờ hệ sinh thái phần mềm khổng lồ được xây dựng xung quanh GPU của nó - trình biên dịch, thư viện và hai thập kỷ quen thuộc của nhà phát triển. Mọi bản phát hành PyTorch, mọi khung suy luận, mọi kho lưu trữ nghiên cứu đều giả định CUDA hoạt động. Quán tính đó, hơn cả thông số kỹ thuật của chip thô, là điều đã khiến các đối thủ phải bỏ xa.

Logic chiến lược của nguồn mở cũng có chủ ý như nhau. Ngăn xếp phần mềm chip độc quyền giành chiến thắng theo mặc định; hệ sinh thái mở giành chiến thắng bằng cách trở thành phương án dự phòng của mọi người. Bằng cách xuất bản công cụ Ascend theo giấy phép mở, DeepSeek giảm chi phí chuyển đổi cho bất kỳ nhà phát triển hoặc nhà điều hành đám mây nào đang tìm kiếm đòn bẩy chống lại mức giá của Nvidia — và làm cho phần cứng Huawei trở nên khả thi đối với chính những người mua không bao giờ chấp nhận nhóm một nhà cung cấp.

Đó là lý do tại sao sự hợp tác DeepSeek-Huawei lại quan trọng ngoài Trung Quốc. Nó phản ánh sự thúc đẩy rộng rãi hơn trong nước nhằm phát triển phần cứng AI trong nước và phần mềm cần thiết để vận hành nó một cách hiệu quả, giảm sự phụ thuộc vào công nghệ của Nvidia vào thời điểm mà các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Hoa Kỳ đã hạn chế quyền truy cập vào các chip tiên tiến nhất của Nvidia. Tờ New York Times coi mối quan hệ hợp tác này là một cuộc tấn công trực tiếp vào nguồn lực chính giúp Nvidia thống trị AI - không phải bản thân các con chip mà là mã khiến chúng trở nên không thể thiếu.

Xây dựng dựa trên quan hệ đối tác hiện có

Việc phát hành hôm thứ Tư không phải là dấu hiệu đầu tiên cho thấy DeepSeek đặt cược vào silicon trong nước. Trở lại vào tháng 4, cả Benzinga và South China Morning Post đều đưa tin rằng mẫu V4 của DeepSeek được xây dựng và huấn luyện trên chip Huawei, theo cách mà SCMP mô tả là sự hợp tác củng cố khả năng tự lực về AI của Trung Quốc. Điều khác biệt bây giờ là phần mềm: V4 đã chứng minh rằng các mô hình có thể chạy trên Ascend, trong khi bản phát hành này cung cấp cho mọi nhà phát triển Trung Quốc khác những công cụ để làm theo.

Con đường chưa bằng phẳng. Generation-NT đưa tin rằng DeepSeek trước đây đã trì hoãn mẫu R2 của mình trong bối cảnh gặp khó khăn với chip Huawei Ascend, một quyết định mà hãng này cho biết đã tiết lộ sự mong manh của hệ sinh thái non trẻ. Về phần mình, Huawei vẫn tiếp tục tăng tốc - Tờ Business Times đưa tin vào giữa tháng 9 rằng công ty đang đẩy mạnh việc ra mắt chip AI mới để cạnh tranh với Nvidia. Bản phát hành nguồn mở chuyển đổi một cách hiệu quả những khó khăn ngày càng tăng đó thành cơ sở hạ tầng dùng chung: các vấn đề mà DeepSeek tự giải quyết trở thành vấn đề mà mọi nhà phát triển Ascend đều được hưởng lợi khi giải quyết được.

Xem gì tiếp theo

Ba điều sẽ quyết định liệu nỗ lực này có thành công hay không. Đầu tiên, việc áp dụng: các công cụ nguồn mở chỉ quan trọng nếu các nhà phát triển Trung Quốc thực sự xây dựng bằng chúng và thử nghiệm thực sự của TileLang là liệu việc đào tạo mô hình trên các cụm Ascend có trở thành thông lệ thay vì thử nghiệm hay không. Thứ hai, hiệu suất: Các mô hình của DeepSeek đã được báo cáo là chạy trên silicon của Huawei, nhưng việc phù hợp với thông lượng đào tạo thời CUDA trên các khối lượng công việc không đồng nhất lại là một vấn đề khác. Thứ ba, sự lan tỏa: nếu TileLang phát triển thành một ngôn ngữ di động thực sự dành cho các bộ tăng tốc AI, nó có thể làm phức tạp thêm vị thế của Nvidia bên ngoài biên giới Trung Quốc.

Hiện tại, thông điệp đã rõ ràng. Giai đoạn tiếp theo của cuộc đua phần cứng AI đang diễn ra trong phần mềm và DeepSeek vừa công bố những lập luận mở đầu của mình trước công chúng.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →