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DeepSeekがHuawei製AIチップでの学習を急ぐ理由

DeepSeekがHuawei製チップを重視する最大の理由は、当面の性能・電力効率よりも、Nvidiaの供給や米国の輸出規制に依存しない学習基盤を確保することにある。内モンゴル・ウランチャブの約1GWデータセンターには、Ascend 950DTを少なくとも16万基導入する計画が報じられている。ただし現時点では、主用途はモデルを動かす推論であり、最先端モデルの事前学習ではない。

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研究の答え

重要なポイント

DeepSeekがHuawei製チップを重視する最大の理由は、当面の性能・電力効率よりも、Nvidiaの供給や米国の輸出規制に依存しない学習基盤を確保することにある。
内モンゴル・ウランチャブの約1GWデータセンターには、Ascend 950DTを少なくとも16万基導入する計画が報じられている。ただし現時点では、主用途はモデルを動かす推論であり、最先端モデルの事前学習ではない。
V4のHuawei向け最適化と自社AIチップ開発は、Huawei一本に賭けるというより、国内チップ、ソフトウェア、データセンターを含む選択肢を増やす取り組みとみられる。

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AI プロンプト
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DeepSeekがHuawei製AIチップでのモデル学習を大きな戦略課題としているのは、現時点でNvidia製品と同等の効率を得られるからではない。むしろ、米国の輸出規制でNvidiaの高性能AIアクセラレーターを安定的に確保しにくくなる局面に備え、中国国内だけで成立する学習基盤を実用レベルへ引き上げるためだ。

報道では、Ascend 910Cを用いたDeepSeek R2の学習は、ハードウェアとソフトウェアの制約からうまくいかなかったとされる。また、NvidiaのGB300 1基に相当する性能を得るのにHuawei製プロセッサが約4基必要、という見積もりも報じられている。これは性能、消費電力、運用の複雑さでなお隔たりがあることを示す。とはいえDeepSeekにとっては、実際の大規模ワークロードをHuawei基盤に載せること自体が、チップ、開発環境、ネットワーク、運用ノウハウを成熟させる手段になる。学習チップへの取り組みは、短期のコスト最適化よりも供給網の強靱性を優先した投資だ。

学習向けAscendはいつ供給されるのか

報道によれば、DeepSeekはHuaweiから学習用に設計された新チップの供給を2026年第4四半期にも受け始め、より広い利用は2027年初めになると見込んでいる。Huaweiは、Ascend 950DTシステムが翌年にはモデル学習で広く使われるとの見通しを示しており、Ascend 960DTについては2027年第1四半期の予定を公表している。もっとも、量産能力や部材供給が実際の導入ペースを左右する。

16万基の950DT計画は、まず「推論」向け

DeepSeekは内モンゴル自治区ウランチャブで建設する約1GW規模のデータセンターに、Huaweiの次世代アクセラレーター「Ascend 950DT」を少なくとも16万基配備する計画と報じられている。実現すれば、Huawei製AIチップのクラスターとして最大級の一つとなる可能性がある。 1

ただし重要なのは、この計画が直ちにNvidiaを学習工程から置き換えるものではない点だ。報道ベースでは950DTは、訓練済みモデルを利用者の要求に応じて動かす推論に使う想定で、最先端モデルの事前学習へ投入する計画は現時点でない。導入時期もHuaweiの生産能力に依存する。 1 2

この切り分けは現実的だ。推論は、モデル完成後に膨大な利用者リクエストを処理する段階であり、国内チップを大規模導入して検証・最適化を進めやすい。一方、事前学習は多数のアクセラレーターを長時間かつ高密度に連携させる最も負荷の高い工程で、チップ性能だけでなく、通信、コンパイラー、フレームワーク、カーネル最適化、障害対応まで含む基盤の成熟度が問われる。

V4のHuawei最適化が示すもの

DeepSeekのV4にはHuaweiのAscendチップで動作するよう最適化された版があり、両社が単なる移植ではなく、モデルとハードウェアを合わせ込む取り組みを進めていることを示した。HuaweiはV4の学習プロセスの一部で自社チップが使われたとしている。

ここでの意味は、推論対応そのものよりも、その先の学習対応に必要なソフトウェア基盤を整えることにある。特定のモデルを動かすために、演算カーネル、コンパイラー、分散処理、ネットワーク、モデル設計を共同で調整する経験が蓄積されれば、将来の大規模学習で使える範囲も広がる。V4は、そのための実証と足場と位置づけられる。

Huawei依存を深めるだけではない

DeepSeekは自社AIチップも開発していると報じられている。実用化すれば、NvidiaだけでなくHuaweiへの依存も抑えられる可能性がある。したがってHuaweiとの協業は、永久的に単一ベンダーへ移行する決定というより、国内エコシステムを動かしながら自社の選択肢を広げる「橋渡し」とみるのが妥当だ。

米国規制が変えた中国のAIチップ市場

米国による高性能AIチップの対中輸出規制は、中国企業にとって国産化を政策上のスローガンから、事業継続に直結する課題へ変えた。高性能Nvidia製品にアクセスしづらいほど、顧客はHuaweiを含む国産チップ、対応ソフトウェア、国内データセンターへの投資を加速させる。

Huaweiは、中国国内のAI計算製品の需要が供給を上回っていると説明し、Ascendの国内シェアはNvidiaを超えたとの認識も示している。ただし、これはHuawei側の見解であり、独立した市場調査による確定値として扱うべきではない。

結局のところ、DeepSeekの賭けは「Huaweiが今すぐNvidiaを性能で全面的に代替できるか」という一点にはない。V4の最適化、950DTによる大規模推論運用、将来の学習向けチップ導入、自社チップ開発を同時に進めることで、チップからソフトウェア、データセンターまでを国内で回せる体制をつくろうとしている。短期的にはNvidiaが最上位の学習性能で優位を保つとしても、規制が続くほど中国側には国内基盤を育てる強い動機が生まれる。

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