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DeepSeekとHuaweiはAIチップを共同設計するのか Nvidiaからの独立には課題も
DeepSeekはHuaweiのAscendチップを購入するだけでなく、将来の設計に要望を反映し、早ければ2026年末にAscend 950DTで事前学習を始める計画だと報じられている。 Ascend向けのオープンソースソフトウェアや128基構成のスーパーノードで連携は進む一方、高性能メモリー不足などが供給の制約となっている。
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研究の答え
重要なポイント
- DeepSeekはHuaweiのAscendチップを購入するだけでなく、将来の設計に要望を反映し、早ければ2026年末にAscend 950DTで事前学習を始める計画だと報じられている。
- Ascend向けのオープンソースソフトウェアや128基構成のスーパーノードで連携は進む一方、高性能メモリー不足などが供給の制約となっている。
- Ascendでモデルを動かす「推論」と、最先端モデルをチップ上で訓練することは別問題。Nvidiaなしで競争力ある学習を実現できるかは、まだ確認されていない。
AI プロンプト
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とHuaweiの関係は、チップを売る側と買う側という枠を越えつつあるようだ。10月19日付の The Information の報道を紹介した二次報道によると、HuaweiのエンジニアはDeepSeekと次世代チップの設計に取り組み、モデルの計算方法やプロセッサー間のデータ転送について同社の意見を設計に反映しているという。DeepSeekは早ければ2026年末にも、HuaweiのAscend 950DTで事前学習を始める計画とされる。8
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狙いは、チップだけでなく、プログラミング環境やモデルの処理内容も含めて一体で最適化することだ。これが実現すれば、DeepSeekをはじめとする中国のAI開発企業にとって、Huawei製品を使いやすくする可能性がある。ただし、報じられた計画はこれからの取り組みだ。現時点の情報だけでは、Ascendが最先端モデルの学習でNvidia製品と同等の速度や信頼性、コストを実現しているとは確認できない。
チップを買うだけでなく、設計に意見を反映
通常は、チップメーカーがプロセッサーを開発し、顧客側がソフトウェアを調整して動かす。今回の報道が示すのは、それより踏み込んだ連携だ。DeepSeekが実際のモデル処理に必要な条件を伝え、Huaweiのエンジニアが計算の進め方やチップ間のデータ転送に関する設計判断に生かしているという。8
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こうしたフィードバックは、実際のモデル学習の負荷に合わせて将来のAscendチップを調整する助けになるかもしれない。また、報道によればDeepSeekはAscend 950DTでの事前学習を計画しており、Huaweiは次世代の960DTについて、初期供給分の多くをDeepSeekに優先的に割り当てる方針だという。8
11 ただし、これらは計画として伝えられている内容であり、大規模な学習がすでに成功したことを示すものではない。
ソフトウェアも協業の重要な柱
AI計算の基盤は、ハードウェアだけでは成り立たない。開発者が効率よく処理を実行するには、プログラミングツールやソフトウェアライブラリーも必要だ。9月30日、DeepSeekはHuaweiのAscend向けプログラミング基盤をオープンソースで公開すると発表した。計算や通信のライブラリーが含まれ、ReutersによるとHuaweiも開発を支援した。1
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両社は、Ascend 950を128基使うスーパーノードも共同で前進させている。1 ソフトウェアとシステムの両面で取り組むことで、Huaweiのハードウェア上でモデルや複数チップの処理をどう動かすかを試す土台ができる。これはNvidiaのCUDAをそのまま置き換える仕組みというより、別のAI計算エコシステムを築く取り組みの一部と見るのが適切だ。
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推論できることと、学習を独立して行えることは別
モデルに質問への回答を生成させる処理は「推論」と呼ばれる。一方、大量のデータを使ってモデルを作る工程が「学習」だ。モデルをあるチップ上で動かせるからといって、そのチップだけでモデルを学習できたとは限らない。
DeepSeekのV4はHuaweiのAscendに対応するよう調整され、HuaweiはV4-Flashの学習の一部に自社プロセッサーを使ったと説明している。一方、報道ではDeepSeekの学習は引き続きNvidiaのエコシステムに依存しているとも伝えられた。 これらは国産ハードウェアの活用が進んでいることを示すが、負荷の高い学習をすべてNvidiaから移せた証拠ではない。
内モンゴル自治区のデータセンターにAscend 950DTを少なくとも16万基導入するという別の計画は、報道によると推論向けだ。 この導入計画を、最先端モデルの学習用クラスターが稼働する証拠と見なすことはできない。950DTによる事前学習計画は、それとは別の、学習用途におけるHuawei製チップの実力を試すものとなる。8
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製品ロードマップに加え、供給量も焦点
The Straits Times によると、HuaweiはAscend 960DTの投入を前倒しし、2027年第1四半期に予定している。別モデルの960PRは同年第3四半期の予定だ。24 発売が早まれば、DeepSeekの実際の処理内容を新しい基盤に反映する機会が増える可能性はある。しかし、発売時期が決まっても、大規模な導入に必要な数を確保できるとは限らない。
供給は別の制約だ。950DTの展開に関する報道の一つは、高性能メモリーの不足が生産を制限しており、DeepSeekの注文を満たすには1年以上かかる可能性があるとしている。 供給が限られれば、ソフトウェアやチップ設計が進歩しても、学習に必要な計算能力を短期間で十分に確保できないおそれがある。
いま分かること、まだ分からないこと
共同設計が進めば、チップの動作、プログラミングツール、モデルの処理内容をすり合わせ、中国国内のAIアクセラレーターをより有効に活用できる可能性がある。米国の輸出規制を背景に、中国企業がNvidiaに代わる選択肢を探るうえでも重要な動きだ。1
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ただし、現在見えているのは発展途上の取り組みであって、代替が完成した姿ではない。950DTでの事前学習計画、将来のチップ設計への関与、オープンソースソフトウェアはいずれも注目点だが、最先端モデルの学習を競争力のある速度・信頼性・コストで実現できるかは、まだ実証されていない。10月19日の内容は、The Information の記事そのものではなく、同記事を伝えた二次報道に基づく。8
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「DeepSeekとHuaweiはAIチップを共同設計するのか Nvidiaからの独立には課題も」の短い答えは何ですか?
DeepSeekはHuaweiのAscendチップを購入するだけでなく、将来の設計に要望を反映し、早ければ2026年末にAscend 950DTで事前学習を始める計画だと報じられている。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
DeepSeekはHuaweiのAscendチップを購入するだけでなく、将来の設計に要望を反映し、早ければ2026年末にAscend 950DTで事前学習を始める計画だと報じられている。 Ascend向けのオープンソースソフトウェアや128基構成のスーパーノードで連携は進む一方、高性能メモリー不足などが供給の制約となっている。
次の実践では何をすればいいでしょうか？
Ascendでモデルを動かす「推論」と、最先端モデルをチップ上で訓練することは別問題。Nvidiaなしで競争力ある学習を実現できるかは、まだ確認されていない。