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DeepSeek y Huawei diseñan chips de IA juntos, pero su independencia de Nvidia aún no está demostrada
DeepSeek estaría pasando de comprar chips Ascend de Huawei a aportar sugerencias para futuros diseños. El software de código abierto para Ascend y un supernodo de 128 chips conectan los modelos de DeepSeek con el hardware de Huawei, aunque la disponibilidad de chips y de memoria de alta gama puede limitar su desplie...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- DeepSeek estaría pasando de comprar chips Ascend de Huawei a aportar sugerencias para futuros diseños.
- El software de código abierto para Ascend y un supernodo de 128 chips conectan los modelos de DeepSeek con el hardware de Huawei, aunque la disponibilidad de chips y de memoria de alta gama puede limitar su despliegue.
- Adaptar un modelo a Ascend para que responda consultas —lo que se conoce como inferencia— no equivale a entrenar de forma independiente un modelo avanzado en esos procesadores.
Prompt de IA
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
La relación entre DeepSeek y Huawei parece estar yendo más allá de la de un proveedor de chips y su cliente. Según versiones secundarias de un reportaje publicado por The Information el 19 de octubre, ingenieros de Huawei trabajan con DeepSeek en futuros diseños y recogen comentarios sobre cómo sus modelos hacen cálculos y transfieren datos entre procesadores.8
11 También se ha informado que DeepSeek planea empezar a preentrenar modelos con los chips Ascend 950DT de Huawei tan pronto como a finales de 2026.
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La apuesta consiste en ajustar en conjunto el hardware, las herramientas de programación y las cargas de trabajo de los modelos. Eso podría facilitar que DeepSeek y otros desarrolladores chinos aprovechen los procesadores de Huawei. Pero, por ahora, se trata de planes a futuro: la información disponible no demuestra que Ascend ya pueda entrenar modelos de vanguardia con la misma fiabilidad o a un coste comparable al hardware de Nvidia.
De comprar chips a influir en su diseño
En una relación habitual, el fabricante desarrolla un procesador y el cliente adapta su software para utilizarlo. Lo que describe el reportaje de octubre es un intercambio más estrecho: DeepSeek comparte las necesidades de sus modelos y los ingenieros de Huawei incorporan esos comentarios a decisiones sobre el cálculo y el flujo de datos entre procesadores.8
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Esa colaboración podría ayudar a ajustar futuros chips Ascend a las exigencias reales del entrenamiento de modelos. El reportaje también señala que DeepSeek planea usar chips Ascend 950DT para preentrenar y que Huawei tiene previsto dar prioridad a DeepSeek para buena parte del suministro inicial de la siguiente generación, los 960DT.8
11 Son planes reportados, no pruebas de que ya se haya completado con éxito un entrenamiento a gran escala.
El software también forma parte de la apuesta
Un chip, por sí solo, no constituye una plataforma de computación para IA. Los desarrolladores necesitan herramientas de programación y bibliotecas de software que permitan ejecutar las cargas de trabajo con eficiencia. El 30 de septiembre, DeepSeek anunció infraestructura de programación de código abierto para los chips Ascend de Huawei, incluidas bibliotecas de cálculo y comunicación; Reuters informó que Huawei brindó apoyo al desarrollo.1
2 Entre las herramientas mencionadas está TileLang, que también es compatible con Ascend.
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Las compañías también avanzaron en un supernodo formado por 128 chips Ascend 950.1 En conjunto, el software y el trabajo en sistemas dan una base práctica para probar cómo se comportan los modelos y las tareas distribuidas en varios chips de Huawei. Es más preciso entenderlos como parte de un esfuerzo por construir un ecosistema alternativo que como un reemplazo inmediato de la plataforma CUDA de Nvidia.
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Ejecutar un modelo no es lo mismo que entrenarlo
Un modelo puede funcionar en un chip para generar respuestas —una etapa llamada inferencia— sin haber sido entrenado en ese mismo procesador. La diferencia es importante para valorar los avances de DeepSeek.
DeepSeek adaptó su modelo V4 para Huawei Ascend, y Huawei dijo que sus procesadores se usaron en parte del entrenamiento de V4-Flash. Sin embargo, también se informó que el entrenamiento de DeepSeek seguía dependiendo del ecosistema de Nvidia. Estos avances muestran una mayor experiencia con hardware chino, pero no demuestran que DeepSeek pueda trasladar a Ascend todo el entrenamiento más exigente.
Por separado, el plan reportado para instalar al menos 160.000 chips Ascend 950DT en un centro de datos de Mongolia Interior se refiere a tareas de inferencia. Esa instalación prevista no debe confundirse con un clúster para entrenar modelos de vanguardia. El plan de preentrenar con chips 950DT es una prueba distinta y más directa del uso de hardware Huawei para entrenamiento.8
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El calendario y el suministro serán decisivos
Huawei adelantó el lanzamiento del Ascend 960DT al primer trimestre de 2027; el 960PR está previsto para el tercer trimestre de ese año, según The Straits Times.24 Una llegada más temprana podría dar a Huawei y DeepSeek otra oportunidad para incorporar comentarios sobre las cargas de trabajo, pero anunciar una fecha no garantiza que haya suficientes chips para desplegarlos a gran escala.
El suministro es un obstáculo aparte. Una versión sobre el despliegue del 950DT señala que la escasez de memoria de alta gama limita la producción y que completar el pedido atribuido a DeepSeek podría tardar más de un año. Si hay pocos chips disponibles, las mejoras de diseño y software no se traducirán rápidamente en capacidad suficiente para entrenar modelos a gran escala.
Una alternativa en desarrollo, no un reemplazo probado
El codiseño podría ayudar a DeepSeek a sacar más partido de los aceleradores chinos al coordinar el funcionamiento de los chips con las herramientas de programación y las necesidades de sus modelos. La iniciativa cobra importancia mientras empresas chinas buscan alternativas a Nvidia en medio de los controles de exportación de Estados Unidos.1
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La evidencia apunta a un esfuerzo en marcha, no a un sustituto ya consolidado. El plan de preentrenamiento con el 950DT, el trabajo en futuros chips y el software de código abierto son pasos relevantes. Pero todavía no está demostrado que permitan entrenar modelos de vanguardia con velocidad, fiabilidad y costes competitivos. Las afirmaciones del 19 de octubre se conocen aquí por versiones secundarias del reportaje de The Information, no por el texto original completo.8
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¿Cuál es la respuesta corta a "DeepSeek y Huawei diseñan chips de IA juntos, pero su independencia de Nvidia aún no está demostrada"?
DeepSeek estaría pasando de comprar chips Ascend de Huawei a aportar sugerencias para futuros diseños.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
DeepSeek estaría pasando de comprar chips Ascend de Huawei a aportar sugerencias para futuros diseños. El software de código abierto para Ascend y un supernodo de 128 chips conectan los modelos de DeepSeek con el hardware de Huawei, aunque la disponibilidad de chips y de memoria de alta gama puede limitar su despliegue.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Adaptar un modelo a Ascend para que responda consultas —lo que se conoce como inferencia— no equivale a entrenar de forma independiente un modelo avanzado en esos procesadores.