DeepSeek un Huawei sadarbība ir pārsniegusi baumas un kļuvusi par konkrētu realitāti: abi Ķīnas uzņēmumi ir padarījuši daļu programmatūras, kas ļauj programmēt Ascend paātrinātājus, par atvērtā koda versiju. Šis solis nav tik daudz saistīts ar konkurenci silīcija tirgū, cik ar atkarības no CUDA , Nvidia platformas, kas gadiem ilgi ir kalpojusi par obligātu vārteju uz mākslīgo intelektu, pārtraukšanu.
Pārsteidzoši ir tas, ka paziņojums tiek sniegts, izmantojot atvērtā pirmkoda programmatūru. DeepSeek ir izlaidis rīkus un bibliotēkas, lai izstrādātāji varētu strādāt ar Huawei mikroshēmām, pilnībā neatjaunojot savu projektu pamatslāņus. Huawei ir atbalstījis šo darbu, un uzmanības centrā ir pilnīga ekosistēma, nevis viens produkts.
Atvērt rīkus Ascend mikroshēmām
Izlaistajā pakotnē ir iekļauti seši programmatūras komponenti un vairākas bibliotēkas matemātiskām darbībām un datu apmaiņai starp paātrinātājiem. Visvairāk apspriestais komponents ir TileLang — augsta līmeņa programmēšanas valoda, ko laboratorija ir optimizējusi Ascend 950 paātrinātājiem. Ideja ir padarīt koda rakstīšanu šīm mikroshēmām vienkāršāku nekā izmantojot Nvidia rīkus, neupurējot augstu veiktspēju.
TileLang neradās no zila gaisa: tā jau tika izmantota iepriekšējās Nvidia videokartēs un tagad tiek ieviesta arī Huawei. Uzņēmums apgalvo, ka kopīga, viegli apgūstama valoda, kas izmanto aparatūru, ir galvenais, lai izveidotu mākslīgā intelekta ekosistēmu, kas nav atkarīga no ārējiem pakalpojumu sniedzējiem, — mērķis, ko Pekina ir iestājusies jau vairāk nekā divus gadus.
Papildus valodai DeepSeek un Huawei ir optimizējuši 128 Ascend 950 paātrinātāju supermezglu . Šāda veida sistēmās nepietiek ar to, ka katra vienība ir jaudīga; izšķiroša nozīme ir tam, kā dati tiek pārsūtīti starp tām. Tieši šeit Nvidia ir veidojusi daļu no savas priekšrocības ar tādām tehnoloģijām kā NVLink, un tāpēc ķīniešu pieeja obligāti ir visaptveroša.
DeepSeek šajā jomā nav jaunpienācējs. Tas jau bija izstrādājis rīkus citiem mākslīgā intelekta paātrinātājiem, un saskaņā ar vairākiem ziņojumiem tā V4-Flash modelis tika optimizēts darbam ar Ascend. Nākamais zināmais solis ir ambiciozs: tas plāno uzstādīt vismaz 160 000 Huawei paātrinātāju datu centrā Iekšējā Mongolijā, kas sniedz priekšstatu par mērogu, ar kādu tas plāno tikt galā.
CUDA siena un plāna ierobežojumi
Huawei attīstību nav kavējuši tikai mikroshēmu fiziskās sastāvdaļas. Gandrīz divdesmit gadus liela daļa mākslīgā intelekta programmatūras ir rakstīta, domājot par CUDA , un šo instalēto bāzi ir grūti aizstāt. Tas nav tikai kompilators: tas ietver arī bibliotēkas, testēšanas rīkus, rokasgrāmatas, piemērus un ļoti lielu kopienu. Saskaņā ar dažādām analīzēm, CUDA ir aptuveni četri miljoni izstrādātāju, un šo tīklu Nvidia ir pārvērtusi par savu spēcīgāko aizsardzību.
Huawei ir sava alternatīva — CANN , taču ar to nepietiek tikai ar kompilatoru un dažām bibliotēkām. Lai patiesi konkurētu, nepieciešami diagnostikas rīki, apmācība un cilvēki, kas spēj risināt reālas problēmas. Tieši šo robu DeepSeek cenšas aizpildīt ar savu pieredzi zemā līmeņa optimizācijā un esošo atvērtā pirmkoda kopienu.
Arī politiskajam un regulējošajam kontekstam ir sava loma. Vašingtona turpina ierobežot modernu paātrinātāju pārdošanu un piekļuvi galvenajām pusvadītāju ražošanas iekārtām. Šie šķēršļi ierobežo Huawei starptautisko paplašināšanos, lai gan tirgus Ķīnā ir pietiekami liels, lai eksperiments būtu ekonomiski dzīvotspējīgs.
Huawei ir atzinis, ka tā ražošanas apjomi nav pietiekami, lai apmierinātu iekšzemes pieprasījumu, un ka pagaidām tas labprātāk koncentrējas uz Ķīnu, nevis paplašinās starptautiski. Tā plāns ietver Ascend 960DT izlaišanu 2027. gada sākumā un plānu līdz 2029. gadam, ar mērķi dubultot skaitļošanas jaudu ar katru jauninājumu.
Tikmēr arī DeepSeek vēro tirgus. Saskaņā ar Bloomberg sniegto informāciju, uzņēmums gatavojas finansējuma kārtai ar novērtējumu tuvu 74.000 miljardiem ASV dolāru , paredzot potenciālu IPO. Šī finansiālā spēka, atvērtā pirmkoda un vietēji izstrādātas aparatūras kombinācija izskaidro, kāpēc darbība tiek rūpīgi uzraudzīta ārpus Ķīnas.
Izstrādātāju komandai īstā dilemma ir platformu maiņas izmaksas. Katrai funkcijai, kas pašlaik izsauc Nvidia bibliotēku, būtu nepieciešama līdzvērtīga Huawei versija, un saderības problēmas bieži rodas pēc tam, kad sistēma jau ir izveidota un darbojas. DeepSeek rīki ir paredzēti, lai mazinātu šo berzi, taču tie neizslēdz CUDA iegūto priekšrocību, kā arī negarantē, ka visi modeļi darbosies vienlīdz labi Ascend vidē.
Spānijā un pārējā Eiropā sekas ir mazāk tūlītējas, taču ne mazāk būtiskas. Lielākā daļa uzņēmumu un datu centru paļaujas uz ASV piegādātājiem, un nav salīdzināmas vietējas alternatīvas CUDA. Ķīnas rīcība kalpo kā atgādinājums, ka tehnoloģisko autonomiju nenosaka tikai mikroshēmu rūpnīcas, bet arī programmatūra, valodas un kopienas.
Cīņu neuzvarēs ar preses relīzi. Svarīgi būs tas, cik projektu atteiksies no CUDA, cik cilvēku sāks lietot TileLang un vai Huawei ir pietiekami daudz mikroshēmu, lai apmierinātu pieprasījumu. Ja rīki nepārliecinās, daudzas komandas bez lielām problēmām atgriezīsies pie savām vecajām metodēm.
DeepSeek un Huawei rīcība novieto konkurentus mazāk redzamā līmenī nekā aparatūra: programmatūra, kas padara katru mikroshēmu lietojamu. Tas nav galīgs trieciens Nvidia, taču tas ir solis, kas samazina izmaksas, kas saistītas ar aiziešanu no tās ekosistēmas, un vidējā termiņā varētu mainīt pirkšanas lēmumus Ķīnā. Ārpus Ķīnas ietekme būs atkarīga no Huawei ražošanas jaudas un spiediena, ko Amerikas Savienotās Valstis izdarīs uz saviem sabiedrotajiem.
