AnswersPublished13 sources
DeepSeek sází na Huawei i přes výkonovou nevýhodu. Jde o nezávislost na Nvidii
Prioritou DeepSeeku není okamžitě nejvyšší výkon, ale možnost trénovat a provozovat AI bez závislosti na dodávkách Nvidie. Plánovaných nejméně 160 000 akcelerátorů Ascend 950DT v lokalitě Ulanqab má zatím sloužit hlavně k inferenci, tedy provozu již natrénovaných modelů.
PublikovalUpraveno pomocí GPT-5.6 TerraObrázky vytvořeny pomocí GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Prioritou DeepSeeku není okamžitě nejvyšší výkon, ale možnost trénovat a provozovat AI bez závislosti na dodávkách Nvidie.
- Plánovaných nejméně 160 000 akcelerátorů Ascend 950DT v lokalitě Ulanqab má zatím sloužit hlavně k inferenci, tedy provozu již natrénovaných modelů.
- Huawei má podle reportingu začít dodávat specializované čipy pro trénování koncem roku 2026; širší využití se očekává na začátku roku 2027.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why is DeepSeek making training its AI models on Huawei’s domestically produced chips a major priority—despite a failed earlier attempt with. Article summary: DeepSeek’s priority is strategic resilience rather than near term chip efficiency: it wants a viable domestic training stack before U.S.. Topic tags: general web, ai, workflow, productivity, code. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make i
DeepSeek dává trénování na domácích čipech Huawei vysokou prioritu hlavně z geopolitických a dodavatelských důvodů, nikoli proto, že by dnes šlo o technicky výhodnější řešení než Nvidia. Cílem je mít životaschopný čínský řetězec pro AI — od čipu a systémového softwaru až po datacentra — dříve, než americká omezení přístup k nejvýkonnějším akcelerátorům Nvidie dále zúží.
Výkonová ztráta je cena za strategickou odolnost
Dřívější pokus trénovat model R2 na čipech Ascend 910C podle dostupného reportingu neuspěl kvůli omezením hardwaru a softwaru. Objevily se také odhady, že k výkonu jednoho Nvidia GB300 mohou být potřeba zhruba čtyři procesory Huawei. To ukazuje, že zejména při nejnáročnějším trénování velkých modelů zůstává rozdíl ve výkonu i efektivitě značný.
Pro DeepSeek však nejde jen o počet čipů na jeden výpočet. Nasazení skutečných velkých úloh vytváří zpětnou vazbu pro ovladače, kompilátory, knihovny, síťovou infrastrukturu i návrh samotných modelů. Právě tyto vrstvy rozhodují o tom, zda lze akcelerátor dlouhodobě používat ve velkém měřítku — a ne pouze předvést v izolovaném testu.
Trénovací čipy: konec roku 2026, širší nasazení v roce 2027
Podle reportingu má Huawei začít DeepSeeku dodávat novou generaci čipů určených pro trénování už ve čtvrtém čtvrtletí roku 2026. Jde o očekávaný krok od závislosti na Nvidii k domácímu trénovacímu stacku.
Huawei současně uvedl, že systém Ascend 950DT očekává v příštím roce ve větším využití pro trénování modelů, zatímco Ascend 960DT má být uveden v prvním čtvrtletí roku 2027. Firma zároveň připustila, že domácí poptávku po AI výpočetní technice nedokáže plně pokrýt.
Tento harmonogram není zárukou, že DeepSeek okamžitě převede nejtěžší předtrénování modelů na Huawei. Spíše vymezuje období, kdy by mohl začít přechod z experimentů a dílčích úloh k důvěryhodnějším trénovacím nasazením.
160 000 čipů v Mongolsku má zatím sloužit hlavně k provozu modelů
DeepSeek plánuje v Ulanqabu ve Vnitřním Mongolsku instalovat nejméně 160 000 akcelerátorů Ascend 950DT v datacentru o výkonu přibližně jednoho gigawattu. Pokud se plán uskuteční, půjde o jeden z největších známých clusterů domácích čínských AI čipů. 1
2
Podstatný detail: tato infrastruktura nemá podle dosavadních informací sloužit především k trénování nových hraničních modelů. Je určena pro inferenci — tedy pro běh již hotových modelů a odpovědi uživatelům. Trénování zůstává zatím na hardwaru Nvidia, který DeepSeek dokáže získat. Termín instalace navíc závisí na výrobní kapacitě Huawei. 1
3
Tato volba dává praktický smysl. Inference je vhodnější první krok: firma může ve velkém ověřit kompatibilitu, stabilitu, náklady i správu rozsáhlého clusteru, aniž by hned riskovala nejdražší fázi vývoje nového modelu — předtrénování od nuly.
V4 je mezikrok mezi kompatibilitou a skutečným trénováním
DeepSeek vydal verzi modelu V4 upravenou pro čipy Huawei Ascend. Nejde jen o prosté „přenesení“ modelu z jedné platformy na druhou. Úzké přizpůsobení modelu a softwaru může pomoci vyladit kompilaci, výpočetní jádra, frameworky i práci více čipů v jednom clusteru. Huawei uvedl, že jeho čipy byly použity i v části trénovacího procesu V4.
To je důležité pro budoucí trénování: bez takového společného ladění by se výkonnostní rozdíl vůči ekosystému CUDA od Nvidie uzavíral jen velmi pomalu. V4 proto představuje spíše budování schopností než důkaz, že Huawei už dokáže Nvidii plně nahradit při největších trénovacích úlohách.
DeepSeek se nechce upnout jen na Huawei
Podle Reuters DeepSeek zároveň vyvíjí vlastní AI čip. Takový projekt by v budoucnu mohl snížit závislost jak na Nvidii, tak na Huawei. Spolupráce s Huawei je tedy nejen nákupem hardwaru, ale i přemosťujícím krokem: DeepSeek potřebuje domácí platformu, na níž může rozvíjet software a provozní zkušenosti, zatímco si zachovává více technologických možností.
Exportní omezení mění ekonomiku čínského trhu
Americká pravidla omezující vývoz nejpokročilejších AI akcelerátorů do Číny změnila domácí náhradu dovážených čipů z průmyslověpolitické ambice na provozní nutnost. Nvidia si na technologické špičce může krátkodobě držet náskok, omezená dostupnost jejích produktů však nutí čínské zákazníky investovat do místních čipů, softwaru a datacenter.
Huawei tvrdí, že poptávka po jeho AI výpočetních produktech převyšuje nabídku, a jeho představitel Eric Xu také uvedl, že Ascend má v Číně podle jeho názoru větší podíl než Nvidia. Jde ovšem o hodnocení samotné společnosti Huawei, nikoli o nezávisle zveřejněné měření tržního podílu.
Shrnutí: DeepSeek neignoruje aktuální slabiny čipů Huawei. Snaží se je překonat dlouhodobým nasazováním: nejprve při inferenci ve velkém datacentru, souběžně optimalizací modelu V4 a následně s očekávanými trénovacími čipy. V kombinaci s vlastním vývojem čipu jde o snahu vytvořit čínský AI výpočetní ekosystém, který nebude rozhodujícím způsobem závislý na amerických dodávkách.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "DeepSeek sází na Huawei i přes výkonovou nevýhodu. Jde o nezávislost na Nvidii"?
Prioritou DeepSeeku není okamžitě nejvyšší výkon, ale možnost trénovat a provozovat AI bez závislosti na dodávkách Nvidie.
What are the key points to validate first?
Prioritou DeepSeeku není okamžitě nejvyšší výkon, ale možnost trénovat a provozovat AI bez závislosti na dodávkách Nvidie. Plánovaných nejméně 160 000 akcelerátorů Ascend 950DT v lokalitě Ulanqab má zatím sloužit hlavně k inferenci, tedy provozu již natrénovaných modelů.
What should I do next in practice?
Huawei má podle reportingu začít dodávat specializované čipy pro trénování koncem roku 2026; širší využití se očekává na začátku roku 2027.
Sources
bloomberg.comDeepSeek Plans Big Huawei AI Chip Order to Power New ...
wionews.comDeepSeek is buying 160,000 Huawei chips, and the detail that matters is what it will not use them for
abhs.inDeepSeek Orders 160K Huawei Ascend Chips for 1GW China DC
xenospectrum.comDeepSeek Plans 160,000 Huawei AI Chips for Inference, Still ...