AnswersPublished14 sources
Derfor satser DeepSeek på Huawei-brikker for KI-trening – tross dagens ytelsesgap
DeepSeek prioriterer forsyningssikkerhet og teknologisk uavhengighet fremfor maksimal treningseffektivitet på kort sikt. Planen om minst 160 000 Huawei Ascend 950DT brikker i Indre Mongolia gjelder i første omgang inferens – å kjøre ferdigtrente modeller – ikke den tyngste modelltreningen.
Publisert avRedigert med GPT-5.6 TerraBilder generert med GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- DeepSeek prioriterer forsyningssikkerhet og teknologisk uavhengighet fremfor maksimal treningseffektivitet på kort sikt.
- Planen om minst 160 000 Huawei Ascend 950DT brikker i Indre Mongolia gjelder i første omgang inferens – å kjøre ferdigtrente modeller – ikke den tyngste modelltreningen.
- Samarbeidet med Huawei, en V4 versjon tilpasset Ascend og DeepSeeks eget brikkearbeid kan styrke Kinas hjemlige KI økosystem under amerikanske eksportkontroller.
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
DeepSeeks viktigste motivasjon er strategisk robusthet, ikke best mulig ytelse her og nå. Selskapet vil ha en brukbar, innenlandsk teknologistakk for KI-trening før amerikanske eksportrestriksjoner eventuelt gjør tilgangen til Nvidias mest avanserte maskinvare enda vanskeligere. Prisen er høy: Huawei-maskinvaren skal fortsatt være betydelig mindre effektiv enn Nvidia for de aller tyngste treningsoppgavene. Men ved å legge reelle arbeidslaster på plattformen bidrar DeepSeek samtidig til å modne brikker, programvare og leverandørkjede i Kina.
Et langsiktig veddemål etter problemer med Ascend 910C
Et tidligere forsøk på å trene DeepSeeks R2-modell på Huaweis Ascend 910C skal ha strandet på begrensninger i både maskinvare og programvare. Anslaget om at det trengs rundt fire Huawei-prosessorer for å tilsvare én Nvidia GB300, illustrerer hvor stort ytelses- og effektivitetsgapet fortsatt kan være.
Likevel kan DeepSeek oppnå noe Nvidia-brikker ikke nødvendigvis gir: større sikkerhet for leveranser og mindre sårbarhet overfor amerikansk politikk. Store, praktiske utrullinger gir dessuten Huawei tilbakemeldinger som trengs for å forbedre kompilatorer, rammeverk, programvarekerneler, nettverk og selve brikkene.
Trening kommer senere enn inferens
DeepSeek skal vente leveranser av spesialiserte Huawei-brikker for trening mot slutten av 2026, med bredere tilgjengelighet tidlig i 2027. Huawei har på sin side sagt at Ascend 960DT er planlagt i første kvartal 2027, og at 950DT-systemer ventes å bli mye brukt til modelltrening neste år. 1
Det betyr ikke at DeepSeek umiddelbart erstatter Nvidia i trening av helt nye, avanserte modeller. Selskapets nærmeste store Huawei-prosjekt er først og fremst rettet mot inferens: å kjøre allerede trente modeller og levere svar til brukere.
Minst 160 000 brikker i Indre Mongolia
DeepSeek planlegger å installere minst 160 000 Ascend 950DT-akseleratorer ved et datasenter på om lag én gigawatt i Ulanqab i Indre Mongolia. Anlegget kan bli en av de største kjente klyngene av kinesiskproduserte KI-brikker. Utrullingen er imidlertid planlagt for modellkjøring, ikke som en umiddelbar erstatning for Nvidia i den mest krevende treningen. Når brikkene kan installeres, avhenger av Huaweis produksjonskapasitet. 2
Skillet er viktig: Trening innebærer å bygge eller videreutvikle en modell med enorme datamengder og regnekraft. Inferens er den løpende bruken av den ferdige modellen. En stor inferensinstallasjon kan derfor være et første, mer håndterlig steg mot en bredere Huawei-basert plattform.
V4 skal gjøre Huawei-plattformen mer anvendelig
DeepSeek har lansert en V4-versjon som er tilpasset Huawei-brikker. Det er mer enn ren «portering» av en modell fra én type maskinvare til en annen: Modell og programvare utvikles med Ascend-plattformen i tankene. Slikt samarbeid er nødvendig dersom Huawei skal kunne håndtere store og stabile treningsløp over tid. 3
Samtidig satser ikke DeepSeek bare på Huawei. Reuters har meldt at selskapet også utvikler sin egen KI-brikke. Det kan på sikt redusere avhengigheten av både Nvidia og Huawei. Huawei-samarbeidet fremstår dermed som en kombinasjon av overgangsløsning og økosystembygging – ikke nødvendigvis DeepSeeks endelige teknologivalg. 4
Eksportkontrollene endrer markedet
USAs kontroll med eksport av de mest kapable Nvidia-akseleratorene har gjort kinesiske alternativer til mer enn et industripolitisk ønske; de er blitt en praktisk nødvendighet. Huawei sier selv at etterspørselen etter selskapets KI-produkter overstiger produksjonskapasiteten, og at Ascend nå har større markedsandel i Kina enn Nvidia. Det siste er Huaweis egen vurdering, ikke et uavhengig publisert markedsmål. 1
På kort sikt kan Nvidia beholde et teknologisk forsprang i toppsjiktet. På lengre sikt kan restriksjonene likevel føre til raskere investeringer i kinesiske brikker, programvare og datasentre. DeepSeeks Huawei-optimaliserte V4, den planlagte 950DT-klyngen for inferens, mulige treningsbrikker og arbeidet med egen silisiumdesign peker alle i samme retning: en mer selvforsynt kinesisk infrastruktur for KI og halvledere. 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 "Derfor satser DeepSeek på Huawei-brikker for KI-trening – tross dagens ytelsesgap"?
DeepSeek prioriterer forsyningssikkerhet og teknologisk uavhengighet fremfor maksimal treningseffektivitet på kort sikt.
What are the key points to validate first?
DeepSeek prioriterer forsyningssikkerhet og teknologisk uavhengighet fremfor maksimal treningseffektivitet på kort sikt. Planen om minst 160 000 Huawei Ascend 950DT brikker i Indre Mongolia gjelder i første omgang inferens – å kjøre ferdigtrente modeller – ikke den tyngste modelltreningen.
What should I do next in practice?
Samarbeidet med Huawei, en V4 versjon tilpasset Ascend og DeepSeeks eget brikkearbeid kan styrke Kinas hjemlige KI økosystem under amerikanske eksportkontroller.
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 ...