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DeepSeek और Huawei मिलकर AI चिप्स गढ़ रहे हैं—लेकिन Nvidia से आज़ादी अभी साबित नहीं
रिपोर्टों के मुताबिक, DeepSeek अब Huawei के Ascend चिप्स का ग्राहक भर नहीं, बल्कि भविष्य के डिजाइन पर सुझाव देने वाला साझेदार भी है। Ascend 950DT पर प्रीट्रेनिंग 2026 के आखिर तक शुरू करने की योजना बताई गई है। Ascend के लिए ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर और 128 चिप वाला सुपरनोड हार्डवेयर को इस्तेमाल करने का आधार देते हैं, लेकिन...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- रिपोर्टों के मुताबिक, DeepSeek अब Huawei के Ascend चिप्स का ग्राहक भर नहीं, बल्कि भविष्य के डिजाइन पर सुझाव देने वाला साझेदार भी है। Ascend 950DT पर प्रीट्रेनिंग 2026 के आखिर तक शुरू करने की योजना बताई गई है।
- Ascend के लिए ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर और 128 चिप वाला सुपरनोड हार्डवेयर को इस्तेमाल करने का आधार देते हैं, लेकिन चिप और हाई बैंडविड्थ मेमोरी की उपलब्धता अब भी बाधा है।
- किसी मॉडल को Ascend पर चलाना यानी इन्फरेंस करना, उस मॉडल को वहीं से पूरी तरह प्रशिक्षित करने के बराबर नहीं है।
AI संकेत
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 और Huawei का रिश्ता सामान्य चिप-खरीदार और आपूर्तिकर्ता की साझेदारी से आगे बढ़ता दिख रहा है। The Information की 19 अक्टूबर की रिपोर्ट के बारे में प्रकाशित माध्यमिक विवरणों के मुताबिक, Huawei के इंजीनियर भविष्य की चिपों पर DeepSeek के साथ काम कर रहे हैं। वे इस AI लैब से यह समझ रहे हैं कि उसके मॉडल गणनाएँ कैसे करते हैं और प्रोसेसरों के बीच डेटा कैसे भेजते हैं। DeepSeek, 2026 के आखिर तक Huawei के Ascend 950DT चिपों पर प्रीट्रेनिंग शुरू करने की योजना भी बना रहा है।8
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इस साझेदारी का विचार सिर्फ चिप तेज़ बनाने का नहीं, बल्कि हार्डवेयर, प्रोग्रामिंग टूल और AI मॉडल के काम करने के तरीके को एक साथ बेहतर ढालने का है। इससे Huawei के चिप DeepSeek और चीन के दूसरे AI डेवलपरों के लिए अधिक उपयोगी हो सकते हैं। मगर ये अभी आगे की योजनाएँ हैं। उपलब्ध रिपोर्टिंग यह साबित नहीं करती कि Ascend चिप Nvidia के हार्डवेयर जितनी भरोसेमंद या किफायती तरीके से अत्याधुनिक मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं।
चिप खरीदने से डिजाइन में भागीदारी तक
आम तौर पर चिप कंपनी प्रोसेसर बनाती है और ग्राहक अपने सॉफ्टवेयर को उस पर चलाने लायक बनाता है। 19 अक्टूबर की रिपोर्ट में इससे करीबी तालमेल का जिक्र है: DeepSeek अपने मॉडल की जरूरतें साझा करता है, जबकि Huawei के इंजीनियर गणना के बँटवारे और प्रोसेसरों के बीच डेटा के आवागमन से जुड़े डिजाइन फैसलों में उस प्रतिक्रिया को शामिल करते हैं।8
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ऐसा सहयोग Huawei को भविष्य के Ascend चिपों को मॉडल-ट्रेनिंग की वास्तविक जरूरतों के मुताबिक तैयार करने में मदद कर सकता है। रिपोर्ट के मुताबिक, DeepSeek Ascend 950DT पर प्रीट्रेनिंग करना चाहता है और Huawei अगली पीढ़ी के 960DT चिपों की शुरुआती आपूर्ति का बड़ा हिस्सा DeepSeek को देने की योजना बना रहा है।8
11 ये बताई गई योजनाएँ हैं—इस बात का प्रमाण नहीं कि बड़े पैमाने पर ट्रेनिंग पहले ही सफल हो चुकी है।
साझेदारी में सॉफ्टवेयर भी अहम है
सिर्फ हार्डवेयर से AI कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म तैयार नहीं होता। डेवलपरों को ऐसे प्रोग्रामिंग टूल और सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी भी चाहिए, जिनसे उनके काम चिप पर कुशलता से चल सकें। 30 सितंबर को DeepSeek ने Huawei के Ascend चिपों के लिए ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर जारी करने की घोषणा की थी। इसमें गणना और संचार से जुड़ी लाइब्रेरी शामिल हैं। Reuters के मुताबिक, Huawei ने इनके विकास में सहायता दी।1
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दोनों कंपनियों ने 128 Ascend 950 चिपों से बने सुपरनोड पर भी काम आगे बढ़ाया है।1 सॉफ्टवेयर और सिस्टम का यह काम यह परखने का व्यावहारिक आधार देता है कि Huawei हार्डवेयर पर मॉडल और कई चिपों वाले वर्कलोड कैसे चलते हैं। इसे Nvidia के CUDA प्लेटफॉर्म का तैयार विकल्प मानने के बजाय, एक अलग हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम बनाने की व्यापक कोशिश के हिस्से के रूप में देखना बेहतर होगा।
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इन्फरेंस की प्रगति, ट्रेनिंग से आज़ादी का प्रमाण नहीं
जब कोई मॉडल सवाल का जवाब देने या सामग्री बनाने के लिए चलता है, तो उसे इन्फरेंस कहते हैं। यह उस प्रक्रिया से अलग है जिसमें मॉडल को बड़े डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। DeepSeek की प्रगति का आकलन करते समय यह फर्क महत्वपूर्ण है।
DeepSeek के V4 को Huawei Ascend के लिए अनुकूलित किया गया था, और Huawei ने कहा कि V4-Flash की ट्रेनिंग के एक हिस्से में उसके प्रोसेसर इस्तेमाल हुए। लेकिन रिपोर्टिंग में यह भी कहा गया कि DeepSeek की ट्रेनिंग अब भी Nvidia के इकोसिस्टम पर निर्भर थी। इससे घरेलू हार्डवेयर पर बढ़ते अनुभव का संकेत मिलता है, लेकिन यह साबित नहीं होता कि DeepSeek अपनी सभी भारी ट्रेनिंग प्रक्रियाएँ Nvidia से हटा सकता है।
Inner Mongolia के एक डेटा सेंटर में कम-से-कम 160,000 Ascend 950DT चिप लगाने की अलग से बताई गई योजना इन्फरेंस के लिए है। इसे अत्याधुनिक मॉडल की ट्रेनिंग के लिए बनाए जा रहे क्लस्टर का प्रमाण नहीं समझना चाहिए। 950DT पर प्रीट्रेनिंग करने की रिपोर्ट में बताई गई योजना अलग है—और Huawei हार्डवेयर की ट्रेनिंग क्षमता की अधिक सीधी परीक्षा होगी।8
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आगे की राह: चिपों की समय-सारिणी और आपूर्ति
The Straits Times के मुताबिक, Huawei ने Ascend 960DT की लॉन्च योजना आगे बढ़ाकर 2027 की पहली तिमाही कर दी है। 960PR को तीसरी तिमाही में लाने का कार्यक्रम है।24 चिप जल्दी उपलब्ध होने पर Huawei और DeepSeek को मॉडल की जरूरतों से मिले सुझावों को नए प्लेटफॉर्म में शामिल करने का एक और मौका मिल सकता है। लेकिन लॉन्च की तारीख से यह तय नहीं होता कि बड़े पैमाने पर इस्तेमाल के लिए पर्याप्त चिपें भी मिल जाएँगी।
आपूर्ति अलग चुनौती है। 950DT की उपलब्धता पर एक रिपोर्ट में कहा गया है कि हाई-एंड मेमोरी की कमी उत्पादन को सीमित कर रही है और DeepSeek का बताया गया ऑर्डर पूरा करने में एक साल से अधिक लग सकता है। यदि चिपों की कमी बनी रहती है, तो सॉफ्टवेयर और डिजाइन में सुधार के बावजूद बड़े पैमाने की ट्रेनिंग के लिए पर्याप्त कंप्यूटिंग क्षमता जुटने में समय लग सकता है।
साझेदारी क्या दिखाती है—और क्या नहीं
चिपों, प्रोग्रामिंग टूल और मॉडल वर्कलोड को एक साथ बेहतर ढालने से DeepSeek चीन के घरेलू AI एक्सेलेरेटर का अधिक प्रभावी इस्तेमाल कर सकता है। Nvidia पर निर्भरता घटाने के विकल्प तलाश रही चीनी कंपनियों के लिए यह रणनीतिक रूप से अहम है।1
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फिर भी, अब तक के संकेत एक बनते हुए प्रयास के हैं, तैयार विकल्प के नहीं। 950DT पर प्रीट्रेनिंग की योजना, भविष्य की चिपों पर डिजाइन सहयोग और ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर—ये सभी देखने लायक कदम हैं। लेकिन क्या इनसे अत्याधुनिक मॉडल को प्रतिस्पर्धी गति, विश्वसनीयता और लागत पर प्रशिक्षित किया जा सकेगा, यह अभी साबित नहीं हुआ है। 19 अक्टूबर की खबर के दावे यहाँ The Information की पूरी मूल रिपोर्ट के बजाय उसके माध्यमिक विवरणों के आधार पर दिए गए हैं।8
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"DeepSeek और Huawei मिलकर AI चिप्स गढ़ रहे हैं—लेकिन Nvidia से आज़ादी अभी साबित नहीं" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
रिपोर्टों के मुताबिक, DeepSeek अब Huawei के Ascend चिप्स का ग्राहक भर नहीं, बल्कि भविष्य के डिजाइन पर सुझाव देने वाला साझेदार भी है। Ascend 950DT पर प्रीट्रेनिंग 2026 के आखिर तक शुरू करने की योजना बताई गई है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
रिपोर्टों के मुताबिक, DeepSeek अब Huawei के Ascend चिप्स का ग्राहक भर नहीं, बल्कि भविष्य के डिजाइन पर सुझाव देने वाला साझेदार भी है। Ascend 950DT पर प्रीट्रेनिंग 2026 के आखिर तक शुरू करने की योजना बताई गई है। Ascend के लिए ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर और 128 चिप वाला सुपरनोड हार्डवेयर को इस्तेमाल करने का आधार देते हैं, लेकिन चिप और हाई बैंडविड्थ मेमोरी की उपलब्धता अब भी बाधा है।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
किसी मॉडल को Ascend पर चलाना यानी इन्फरेंस करना, उस मॉडल को वहीं से पूरी तरह प्रशिक्षित करने के बराबर नहीं है।