AnswersPublished14 sources
DeepSeek kiest voor Huawei ondanks prestatiekloof met Nvidia
DeepSeek ziet Huawei chips vooral als strategische verzekering tegen een verdere beperking van Nvidia leveringen, niet als de efficiëntste keuze op korte termijn. De geplande inzet van minstens 160.000 Ascend 950DT chips in Binnen Mongolië is bedoeld voor inferentie: het draaien van bestaande modellen, niet voor het...
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-5.6 TerraAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- DeepSeek ziet Huawei chips vooral als strategische verzekering tegen een verdere beperking van Nvidia leveringen, niet als de efficiëntste keuze op korte termijn.
- De geplande inzet van minstens 160.000 Ascend 950DT chips in Binnen Mongolië is bedoeld voor inferentie: het draaien van bestaande modellen, niet voor het trainen ervan.
- Door modellen zoals V4 voor Huawei te optimaliseren en tegelijk aan een eigen chip te werken, bouwt DeepSeek aan een breder binnenlands AI ecosysteem.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why is DeepSeek making training its AI models on Huawei’s domestically produced chips a major priority—despite a failed earlier attempt with. Article summary: DeepSeek’s priority is strategic resilience rather than near term chip efficiency: it wants a viable domestic training stack before U.S.. Topic tags: general web, ai, workflow, productivity, code. 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 fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make i
DeepSeek zet niet primair in op Huawei omdat de Chinese chips vandaag de efficiëntste optie voor de zwaarste AI-training zijn. De inzet draait vooral om strategische weerbaarheid: het bedrijf wil een bruikbare binnenlandse keten voor AI-training opbouwen voordat Amerikaanse exportbeperkingen Nvidia-hardware nog moeilijker bereikbaar maken.
Die keuze heeft een duidelijke prijs. Een eerdere poging om DeepSeeks R2 op Huawei Ascend 910C-chips te trainen, zou zijn vastgelopen op beperkingen in hardware en software. Ook de gemelde verhouding van ongeveer vier Huawei-processors voor één Nvidia GB300 onderstreept de huidige kloof in prestaties en energie-efficiëntie. Toch levert grootschalig gebruik DeepSeek meer leveringszekerheid op én praktijkervaring die chips, software en toeleveringsketens kan verbeteren.
Waarom DeepSeek na de 910C-problemen doorgaat
Een mislukte trainingsrun betekent niet dat de strategische reden verdwijnt. Voor DeepSeek is afhankelijkheid van Nvidia een operationeel risico geworden door de Amerikaanse controles op de export van geavanceerde AI-versnellers naar China. Door echte workloads op Huawei-hardware te zetten, helpt het bedrijf bovendien de onderdelen rond de chip volwassen te maken: compilers, frameworks, rekenkernels, netwerksoftware en modelarchitecturen.
Het doel is dus niet om Nvidia onmiddellijk één-op-één te vervangen bij de meest veeleisende pre-training van nieuwe modellen. Het is om een alternatief te hebben dat op termijn op grote schaal kan functioneren.
Nieuwe trainingschips: eind 2026 en begin 2027
Volgens berichtgeving verwacht DeepSeek dat Huawei vanaf het vierde kwartaal van 2026 speciaal voor training ontwikkelde chips kan gaan leveren, met bredere beschikbaarheid rond begin 2027. Huawei heeft afzonderlijk aangegeven dat de Ascend 960DT voor het eerste kwartaal van 2027 is voorzien. Het bedrijf verwacht daarnaast dat Ascend 950DT-systemen volgend jaar breed voor modeltraining gebruikt zullen worden. 1
Dat tijdpad laat zien dat DeepSeek een overgangsfase voor ogen heeft: Huawei-hardware eerst verder inzetten en valideren, terwijl chips die beter voor training geschikt zijn beschikbaar komen.
160.000 Ascend 950DT-chips zijn vooral voor inferentie
DeepSeek is van plan minstens 160.000 Ascend 950DT-versnellers te installeren in een datacentrum van ongeveer één gigawatt in Ulanqab, in de autonome regio Binnen-Mongolië. Dat zou een van de grootste bekende clusters met Chinese AI-chips worden.
Belangrijk onderscheid: de installatie is volgens de berichtgeving voorlopig bedoeld voor inferentie — bestaande modellen laten antwoorden genereren voor gebruikers — en niet voor frontier-pre-training. De planning hangt ook af van Huawei’s productiecapaciteit. 2
Inference is minder een bewijs dat Huawei Nvidia al heeft ingehaald dan een belangrijke stap naar schaal. Het creëert vraag, operationele ervaring en compatibiliteit voor een binnenlands platform.
V4 moet de brug naar training helpen bouwen
DeepSeek bracht V4 uit in een versie die voor Huawei-chips is aangepast. Dat wijst op gezamenlijke optimalisatie van model en systeemsoftware, in plaats van een model simpelweg achteraf naar een andere chip overzetten. Zulke afstemming is essentieel voordat hardware betrouwbaar kan worden ingezet voor langdurige, grootschalige trainingsruns. 3
De koers is daarom genuanceerd: DeepSeek breidt Huawei-gebruik uit, maar maakt niet bekend dat Nvidia per direct uit zijn trainingsstack verdwijnt. Het bedrijf bouwt eerst compatibiliteit en ervaring op voor het moment waarop training op Chinese chips technisch en economisch beter haalbaar wordt.
Huawei is niet DeepSeeks enige plan
DeepSeek werkt volgens Reuters ook aan een eigen AI-chip. Daarmee kan het op langere termijn minder afhankelijk worden van zowel Nvidia als Huawei. 4
De samenwerking met Huawei is dus niet per se een eindstation. Zij fungeert ook als een manier om een Chinees ecosysteem van chips, software en datacentra op te schalen, terwijl DeepSeek parallel aan een eigen hardwarestrategie werkt.
Exportcontroles veranderen de markt
Amerikaanse beperkingen op toegang tot de krachtigste Nvidia-versnellers hebben binnenlandse substitutie in China veranderd van een wens uit industriebeleid in een praktische noodzaak. Huawei zegt dat de vraag naar zijn AI-computeproducten groter is dan het aanbod. Het bedrijf stelt ook dat Ascend in China inmiddels een groter marktaandeel heeft dan Nvidia; dat blijft een beoordeling van Huawei zelf en geen onafhankelijk gepubliceerde marktmeter. 1
Op korte termijn behoudt Nvidia waarschijnlijk een voorsprong aan de top van de markt. Maar de beperkingen versnellen tegelijk de investeringen van Chinese klanten in eigen chips, ontwikkelsoftware en datacentra. DeepSeeks voor Huawei geoptimaliseerde V4, de geplande 950DT-inferentiecluster, verwachte trainingschips en eigen chipontwikkeling passen allemaal in China’s bredere streven naar een zelfstandige halfgeleider- en AI-computeketen. 3
4
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "DeepSeek kiest voor Huawei ondanks prestatiekloof met Nvidia"?
DeepSeek ziet Huawei chips vooral als strategische verzekering tegen een verdere beperking van Nvidia leveringen, niet als de efficiëntste keuze op korte termijn.
What are the key points to validate first?
DeepSeek ziet Huawei chips vooral als strategische verzekering tegen een verdere beperking van Nvidia leveringen, niet als de efficiëntste keuze op korte termijn. De geplande inzet van minstens 160.000 Ascend 950DT chips in Binnen Mongolië is bedoeld voor inferentie: het draaien van bestaande modellen, niet voor het trainen ervan.
What should I do next in practice?
Door modellen zoals V4 voor Huawei te optimaliseren en tegelijk aan een eigen chip te werken, bouwt DeepSeek aan een breder binnenlands AI ecosysteem.
Sources
bloomberg.comDeepSeek Plans Big Huawei AI Chip Order to Power New ...
wionews.comDeepSeek is buying 160,000 Huawei chips, and the detail that matters is what it will not use them for
abhs.inDeepSeek Orders 160K Huawei Ascend Chips for 1GW China DC
xenospectrum.comDeepSeek Plans 160,000 Huawei AI Chips for Inference, Still ...