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DeepSeek et Huawei conçoivent des puces ensemble, mais l’indépendance vis-à-vis de Nvidia reste à prouver
DeepSeek ne se contenterait plus d’acheter des puces Ascend : l’entreprise contribuerait à orienter leur conception, et prévoirait de lancer un préentraînement sur la 950DT dès la fin de 2026. Des outils logiciels en accès libre et un supernœud de 128 puces Ascend rapprochent les modèles de DeepSeek du matériel Huaw...
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Points clés à retenir
- DeepSeek ne se contenterait plus d’acheter des puces Ascend : l’entreprise contribuerait à orienter leur conception, et prévoirait de lancer un préentraînement sur la 950DT dès la fin de 2026.
- Des outils logiciels en accès libre et un supernœud de 128 puces Ascend rapprochent les modèles de DeepSeek du matériel Huawei, mais les contraintes d’approvisionnement persistent.
- Faire tourner un modèle sur Ascend pour générer des réponses ne revient pas à entraîner de façon autonome un modèle de pointe sur ces processeurs.
Prompt IA
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La relation entre DeepSeek et Huawei semble dépasser le schéma classique du fabricant qui vend ses puces et du client qui adapte ensuite ses logiciels. Selon des comptes rendus secondaires d’un article publié le 19 octobre par The Information, des ingénieurs de Huawei travailleraient avec DeepSeek sur de futurs processeurs, en tenant compte des besoins du laboratoire : la manière dont ses modèles effectuent leurs calculs et échangent des données entre puces.8
11 DeepSeek prévoirait aussi de commencer à préentraîner ses modèles sur les Ascend 950DT dès la fin de 2026.
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L’idée est d’optimiser ensemble le matériel, les outils de programmation et les charges de travail des modèles. Cette approche pourrait rendre les puces Huawei plus adaptées aux besoins de DeepSeek et d’autres acteurs chinois de l’IA. Mais il s’agit encore de projets : les informations disponibles ne montrent pas que les Ascend peuvent déjà entraîner des modèles de pointe avec la même fiabilité ou au même coût que les systèmes Nvidia.
Des clients aux partenaires de conception
Habituellement, un fabricant conçoit un processeur, puis ses clients adaptent leurs logiciels pour l’exploiter. Le reportage du 19 octobre décrit une boucle de collaboration plus étroite : DeepSeek ferait remonter ses besoins, et les ingénieurs de Huawei les prendraient en compte dans les choix de conception, notamment pour répartir les calculs et transférer les données entre processeurs.8
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Ce travail pourrait aider Huawei à mieux ajuster les prochaines puces Ascend aux contraintes concrètes de l’entraînement des modèles. DeepSeek prévoirait d’utiliser des 950DT pour le préentraînement, tandis que Huawei entendrait réserver au laboratoire une grande partie des premières livraisons de la génération suivante, les 960DT.8
11 Ce sont des projets rapportés, et non la preuve qu’un entraînement à grande échelle a déjà abouti.
Les logiciels comptent autant que les puces
Un processeur ne suffit pas à former une plateforme de calcul pour l’IA. Les développeurs ont aussi besoin d’outils de programmation et de bibliothèques logicielles capables de faire fonctionner les charges de travail efficacement. Le 30 septembre, DeepSeek a annoncé la publication en accès libre d’infrastructures logicielles pour les puces Ascend de Huawei, dont des bibliothèques de calcul et de communication. Reuters rapporte que Huawei a apporté son soutien au développement.1
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Les deux entreprises ont également fait avancer un supernœud composé de 128 puces Ascend 950.1 Ces travaux fournissent une base concrète pour tester les modèles et les tâches réparties sur plusieurs puces Huawei. Ils s’inscrivent dans un effort plus large visant à construire un écosystème alternatif ; ils ne constituent pas pour autant un remplacement immédiat de la plateforme CUDA de Nvidia.
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Faire tourner un modèle n’est pas l’entraîner
Un modèle peut utiliser une puce pour produire des réponses — une étape appelée inférence — sans avoir été entraîné sur cette même puce. Cette distinction est essentielle pour évaluer les progrès de DeepSeek.
Le modèle V4 de DeepSeek a été adapté aux puces Ascend de Huawei, et Huawei a indiqué que ses processeurs avaient servi à une partie de l’entraînement de V4-Flash. Mais des informations publiées parallèlement indiquent que l’entraînement de DeepSeek dépend encore de l’écosystème Nvidia. Ces éléments témoignent d’une expérience croissante du matériel chinois, pas de la capacité à transférer toutes les tâches d’entraînement les plus exigeantes hors de l’écosystème Nvidia.
Le projet d’installer au moins 160 000 puces Ascend 950DT dans un centre de données en Mongolie-Intérieure concerne l’inférence, selon les informations publiées sur cette installation. Il ne faut donc pas le présenter comme la preuve de l’existence d’un cluster destiné à entraîner des modèles de pointe. Le projet distinct de préentraînement sur 950DT constituerait un test plus direct du matériel Huawei pour cette tâche.8
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Le calendrier et la production pèseront dans la balance
Huawei a avancé le lancement des Ascend 960DT au premier trimestre 2027. La variante 960PR est prévue pour le troisième trimestre de la même année, selon The Straits Times.24 Une arrivée plus rapide pourrait permettre à Huawei et DeepSeek d’intégrer plus tôt les retours liés aux charges de travail, mais une date de lancement ne garantit pas que les volumes disponibles suffiront à un déploiement à grande échelle.
L’approvisionnement représente un obstacle distinct. Selon un compte rendu du déploiement des 950DT, une pénurie de mémoire haut de gamme limite la production ; honorer la commande attribuée à DeepSeek pourrait prendre plus d’un an. Si les puces restent rares, les progrès logiciels et les améliorations de conception ne se traduiront pas nécessairement rapidement par une capacité d’entraînement suffisante.
Une piste prometteuse, pas encore un substitut démontré
La co-conception pourrait aider DeepSeek à tirer davantage parti des accélérateurs chinois en faisant mieux correspondre le fonctionnement des puces, les outils de programmation et les besoins des modèles. Cet enjeu prend de l’importance alors que des entreprises chinoises cherchent des solutions de rechange à Nvidia dans le contexte des restrictions américaines à l’exportation.1
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Les éléments disponibles décrivent toutefois un chantier en cours, et non une solution de remplacement achevée. Le projet de préentraînement sur les 950DT, le travail sur les prochaines puces et la publication de logiciels en accès libre sont des étapes à suivre. Reste à savoir si elles permettront d’entraîner des modèles de pointe avec une vitesse, une fiabilité et un coût compétitifs. Les informations du 19 octobre sont rapportées ici par des sources secondaires résumant l’article de The Information, et non par l’article original dans son intégralité.8
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DeepSeek ne se contenterait plus d’acheter des puces Ascend : l’entreprise contribuerait à orienter leur conception, et prévoirait de lancer un préentraînement sur la 950DT dès la fin de 2026.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
DeepSeek ne se contenterait plus d’acheter des puces Ascend : l’entreprise contribuerait à orienter leur conception, et prévoirait de lancer un préentraînement sur la 950DT dès la fin de 2026. Des outils logiciels en accès libre et un supernœud de 128 puces Ascend rapprochent les modèles de DeepSeek du matériel Huawei, mais les contraintes d’approvisionnement persistent.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Faire tourner un modèle sur Ascend pour générer des réponses ne revient pas à entraîner de façon autonome un modèle de pointe sur ces processeurs.