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HuaweiとDeepSeek、Nvidiaに対抗するAI基盤をともに築けるか
HuaweiはAscendチップと独自ソフトウェア基盤を、DeepSeekはモデルや実際の処理負荷、開発力を提供する。 DeepSeekはAscend対応を6つのソフトウェアプロジェクトに広げたが、報告時点で利用可能だったのはTileLangのみとされる。[7] Ascend 950PRはBF16行列演算で理論上限の99.7％に達したとの報告がある。ただし、これはNvidiaとの総合性能の同等性を示すものではない。[6]
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研究の答え
重要なポイント
- HuaweiはAscendチップと独自ソフトウェア基盤を、DeepSeekはモデルや実際の処理負荷、開発力を提供する。
- DeepSeekはAscend対応を6つのソフトウェアプロジェクトに広げたが、報告時点で利用可能だったのはTileLangのみとされる。[7]
- Ascend 950PRはBF16行列演算で理論上限の99.7％に達したとの報告がある。ただし、これはNvidiaとの総合性能の同等性を示すものではない。[6]
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Bryan Shan and Dylan Patel’s October 21 SemiAnalysis report, “The Huawei-DeepSeek Symbiosis,” reveal about how Huawei’s hardware a. Article summary: The report’s central argument is that Huawei and DeepSeek together can narrow Nvidia’s ecosystem lead: Huawei supplies hardware and native software, while DeepSeek supplies demanding AI workloads and engineering that mak. Topic tags: general, general web, user generated. 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, charts with fa
HuaweiとDeepSeekの協業の要点は、両社がそれぞれ単独では持ちにくいものを補い合うことだ。HuaweiはAscendチップと独自のソフトウェア基盤を持つ一方、その性能を最先端のAIモデルの学習や推論で試す環境が必要になる。DeepSeekにはモデルと開発力があるが、それを動かす計算資源が要る。SemiAnalysisの分析は、この相互依存がHuaweiのAI基盤を実用面で鍛え、Nvidiaが築いてきたエコシステムとの差を縮める可能性を指摘している。ただし、現時点で性能差が解消されたという話ではない。1
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チップだけではAI基盤にならない
AI向け半導体の競争では、チップの仕様だけでなく、ソフトウェアが対応しているか、実際のモデルを動かせるかも重要になる。SemiAnalysisによれば、HuaweiにはPanguモデルがあるものの、チップの学習・推論能力を確かめる最先端のAI研究環境が不足している。一方のDeepSeekにはモデルやエンジニアリングの力があるが、計算資源が必要だという。1
つまりHuaweiはハードウェアと独自ソフトウェアを、DeepSeekはモデルを動かす負荷や開発力を持ち寄る構図だ。DeepSeekの実際の利用がHuaweiのソフトウェア基盤を改善する機会になり、Huaweiの計算資源はDeepSeekにとって別の選択肢になり得る。両社の協業は、単にチップを調達する話というより、チップからソフトウェアまでを含む環境づくりとして見る必要がある。1
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Ascend対応は広がるが、利用準備には段階がある
SemiAnalysisの報告を紹介したまとめによると、DeepSeekはTileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelectの6プロジェクトにAscend対応を加えた。ただし、報告時点ではCANN 9.2.0が未公開で、実際に利用できたのはTileLangのみだったという。7 そのため、対応の発表はソフトウェア整備が進んでいる証拠ではあるものの、6つすべてがすぐ幅広く使える状態だったことを意味しない。
また、確認できる資料からは、6プロジェクトすべてがもともとNvidia向けだったとは判断できない。確実に言えるのは、DeepSeekが複数のAIソフトウェアツールでAscendとの互換性を広げていたという点だ。7
99.7％という数値が示すこと、示さないこと
二次資料のまとめでは、HuaweiのAscend 950PR向けカーネルが、BF16形式の行列演算テストで理論上の上限の99.7％に達したとされる。また、Ascend 950PRの総合的な性能は、NvidiaのA100とAMDのMI300Xの間に位置すると説明されている。6
ここで区別したいのは、チップの理論性能をどれだけ効率よく引き出せたかと、別のチップに対して実際にどれだけ速いかは、同じ評価ではないということだ。特定の演算で理論上限に近づいた結果は、その処理における実装効率を示す。しかし、競合製品と絶対性能で肩を並べたことや、さまざまなAI処理で同等に動くことまでは証明しない。したがって99.7％という数字は注目に値するが、Nvidiaに追いついた証拠と読むのは早い。6
Huawei基盤への移行は予測であり、確定ではない
South China Morning Post（SCMP）は、DeepSeekが2027年か2028年までにHuaweiの技術基盤を「主に」利用するようになる可能性があるというSemiAnalysisの見通しを伝えている。2 これは将来についての予測であり、DeepSeekがすでに主要な処理をHuaweiへ移した、あるいは移行が確実だという意味ではない。
現時点で見えているのは、Huaweiがハードウェアと独自ソフトウェアを提供し、DeepSeekがモデルや処理負荷、開発力を通じてその基盤を試すという相互補完の動きだ。ベンチマークは一部の演算で効率よく動かせる可能性を示し、ソフトウェア対応の拡大は互換性づくりの進展を示唆する。一方で、これらの情報だけでは、HuaweiがNvidiaの総合性能やエコシステムの成熟度に追いついたとは言えない。1
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「HuaweiとDeepSeek、Nvidiaに対抗するAI基盤をともに築けるか」の短い答えは何ですか?
HuaweiはAscendチップと独自ソフトウェア基盤を、DeepSeekはモデルや実際の処理負荷、開発力を提供する。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
HuaweiはAscendチップと独自ソフトウェア基盤を、DeepSeekはモデルや実際の処理負荷、開発力を提供する。 DeepSeekはAscend対応を6つのソフトウェアプロジェクトに広げたが、報告時点で利用可能だったのはTileLangのみとされる。[7]
次の実践では何をすればいいでしょうか？
Ascend 950PRはBF16行列演算で理論上限の99.7％に達したとの報告がある。ただし、これはNvidiaとの総合性能の同等性を示すものではない。[6]