AnswersPublished17 sources
DeepSeek og Huawei former fremtidens AI-chips, men Nvidia er stadig svær at undvære
DeepSeek går efter sigende fra at være kunde til også at påvirke udformningen af Huaweis kommende Ascend chips. Open source software til Ascend og en supernode med 128 chips kobler DeepSeeks modelbehov til Huaweis hardware.
Udgivet afRedigeret med GPT-6 LunaBilleder genereret med GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- DeepSeek går efter sigende fra at være kunde til også at påvirke udformningen af Huaweis kommende Ascend chips.
- Open source software til Ascend og en supernode med 128 chips kobler DeepSeeks modelbehov til Huaweis hardware.
- At køre en model på Ascend til inferens er ikke det samme som selvstændigt at træne en avanceret AI model på chippen.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is DeepSeek’s collaboration with Huawei evolving beyond a conventional chip supplier–customer relationship into co-designing future AI c. Article summary: DeepSeek and Huawei are moving toward hardware–software co-design: rather than simply buying Ascend chips and adapting its models afterward, DeepSeek is reportedly influencing how future Huawei chips perform calculations. Topic tags: general, news, general web, user generated, academic. 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
DeepSeek og Huawei ser ud til at bevæge sig væk fra et traditionelt kunde-leverandør-forhold. Ifølge sekundære omtaler af en artikel fra The Information den 19. oktober har Huawei-ingeniører arbejdet sammen med DeepSeek om kommende chipdesigns og brugt AI-laboratoriets feedback om, hvordan modeller udfører beregninger og flytter data mellem processorer.8
11 DeepSeek planlægger efter sigende også at begynde fortræning på Huaweis Ascend 950DT allerede sidst i 2026.
8
23
Den strategiske idé er at tilpasse hele systemet – chips, programmeringsværktøjer og modelarbejdsgange – under ét. Det kan gøre Huaweis hardware mere anvendelig for DeepSeek og andre kinesiske AI-udviklere. Men der er tale om planer, og den tilgængelige rapportering dokumenterer ikke, at Ascend allerede kan træne de mest avancerede modeller lige så pålideligt eller omkostningseffektivt som Nvidias hardware.
Fra chipkøb til indflydelse på designet
I et almindeligt kundeforhold bygger chipproducenten en processor, hvorefter kunden tilpasser sin software til den. Omtalen af rapporten fra oktober beskriver en tættere arbejdsgang: DeepSeek deler sine krav til modelarbejdet, og Huawei-ingeniører bruger tilbagemeldingerne i beslutninger om beregninger og dataoverførsel mellem processorer.8
13
Et sådant samarbejde kan hjælpe Huawei med at tilpasse fremtidige Ascend-chips til de faktiske krav ved modeltræning. Ifølge rapporten planlægger DeepSeek også at bruge Ascend 950DT til fortræning, mens Huawei vil prioritere DeepSeek i fordelingen af en stor del af den første forsyning af næste generations 960DT.8
11 Det er rapporterede planer – ikke dokumentation for, at træning i stor skala allerede er lykkedes.
Software er en vigtig del af samarbejdet
Hardware alene skaber ikke en brugbar AI-platform. Udviklere har også brug for programmeringsværktøjer og softwarebiblioteker, der gør det muligt at udnytte arbejdsbelastninger effektivt. Den 30. september offentliggjorde DeepSeek open source-programmeringsinfrastruktur til Huaweis Ascend-chips, herunder biblioteker til beregning og kommunikation. Reuters skrev, at Huawei bidrog med udviklingsstøtte.1
2
Virksomhederne har også videreudviklet en såkaldt supernode, der består af 128 Ascend 950-chips.1 Softwarearbejdet og systemet giver et praktisk grundlag for at afprøve, hvordan modeller og opgaver fordelt på flere chips klarer sig på Huaweis hardware. Det er bedst at se indsatsen som led i forsøget på at opbygge et bredere alternativt økosystem – ikke som en færdig erstatning for Nvidias CUDA-platform.
1
2
Fremskridt med inferens er ikke det samme som uafhængighed i træning
En model kan køre på en chip og generere svar – en proces, der kaldes inferens – uden at være blevet trænet på den samme chip. Den forskel er vigtig, når man vurderer DeepSeeks fremskridt.
DeepSeeks V4 blev tilpasset til Huawei Ascend, og Huawei har sagt, at deres processorer blev brugt i dele af træningen af V4-Flash. Men rapporteringen har også beskrevet, at DeepSeeks træning fortsat bygger på Nvidias økosystem. Udviklingen viser større erfaring med kinesisk hardware, men beviser ikke, at DeepSeek kan flytte al krævende modeltræning væk fra Nvidia.
En særskilt plan om at installere mindst 160.000 Ascend 950DT-chips i et datacenter i Indre Mongoliet handler ifølge rapporteringen om inferens. Den planlagte installation bør derfor ikke forveksles med et anlæg til træning af avancerede modeller. Den rapporterede plan om fortræning på 950DT-chips er en separat og mere direkte prøve af Huaweis hardware til træning.8
23
Tidsplan og forsyning får betydning
Huawei har rykket lanceringen af Ascend 960DT frem til første kvartal 2027. 960PR-udgaven er planlagt til tredje kvartal samme år, ifølge The Straits Times.24 En tidligere lancering kan give Huawei og DeepSeek en ny mulighed for at indarbejde feedback om arbejdsbelastninger, men en lanceringsdato er ingen garanti for, at der er chips nok til udrulning i stor skala.
Forsyningen er en særskilt begrænsning. En omtale af udrulningen af 950DT siger, at mangel på avanceret hukommelse begrænser produktionen, og at det kan tage mere end et år at levere DeepSeeks rapporterede ordre. Hvis forsyningen er knap, bliver forbedringer af software og chipdesign ikke nødvendigvis hurtigt omsat til tilstrækkelig kapacitet til omfattende træning.
Hvad samarbejdet kan vise – og hvad der stadig mangler bevis for
Samarbejde om design kan hjælpe DeepSeek med at få mere ud af Kinas egne AI-chips ved at tilpasse chippen, programmeringsværktøjerne og modelarbejdet til hinanden. Det er strategisk relevant, mens kinesiske virksomheder søger alternativer til Nvidia under amerikanske eksportrestriktioner.1
2
Indtil videre peger oplysningerne på et samarbejde under udvikling – ikke på en færdig erstatning. Planerne om fortræning på 950DT, arbejdet med fremtidige chips og open source-softwaren er værd at følge. Men det er endnu ikke bevist, om indsatsen kan levere træning af avancerede modeller med konkurrencedygtig hastighed, pålidelighed og pris. Oplysningerne fra 19. oktober er her tilgængelige gennem sekundære omtaler af The Informations artikel, ikke den fulde original.8
13
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 og Huawei former fremtidens AI-chips, men Nvidia er stadig svær at undvære"?
DeepSeek går efter sigende fra at være kunde til også at påvirke udformningen af Huaweis kommende Ascend chips.
What are the key points to validate first?
DeepSeek går efter sigende fra at være kunde til også at påvirke udformningen af Huaweis kommende Ascend chips. Open source software til Ascend og en supernode med 128 chips kobler DeepSeeks modelbehov til Huaweis hardware.
What should I do next in practice?
At køre en model på Ascend til inferens er ikke det samme som selvstændigt at træne en avanceret AI model på chippen.