AnswersPublished17 sources
DeepSeek i Huawei wspólnie projektują układy AI. Niezależność od Nvidii wciąż niepotwierdzona
Według doniesień DeepSeek nie tylko kupuje układy Huawei Ascend, ale też przekazuje wskazówki, które mają wpływać na ich przyszłe projekty. Oprogramowanie open source dla Ascend i superwęzeł złożony ze 128 układów łączą potrzeby DeepSeek z platformą Huawei, ale wyzwaniem pozostają dostawy chipów i pamięci wysokiej p...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Według doniesień DeepSeek nie tylko kupuje układy Huawei Ascend, ale też przekazuje wskazówki, które mają wpływać na ich przyszłe projekty.
- Oprogramowanie open source dla Ascend i superwęzeł złożony ze 128 układów łączą potrzeby DeepSeek z platformą Huawei, ale wyzwaniem pozostają dostawy chipów i pamięci wysokiej przepustowości.
- Uruchomienie modelu na Ascend do generowania odpowiedzi to nie to samo co samodzielne trenowanie na nim zaawansowanego modelu AI.
AI Prompt
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
Relacja DeepSeek i Huawei wykracza poza typowy układ dostawca–klient. Według wtórnych omówień artykułu „The Information” z 19 października inżynierowie Huawei współpracują z DeepSeek nad przyszłymi projektami chipów, uwzględniając wskazówki laboratorium dotyczące obliczeń i przesyłania danych między procesorami.8
11 DeepSeek ma też planować rozpoczęcie treningu wstępnego na układach Huawei Ascend 950DT najwcześniej pod koniec 2026 roku.
8
23
Strategia polega na wspólnym dostosowywaniu całego rozwiązania: chipów, narzędzi programistycznych i obciążeń związanych z modelami AI. Mogłoby to zwiększyć użyteczność sprzętu Huawei dla DeepSeek i innych chińskich firm rozwijających sztuczną inteligencję. Plany dotyczą jednak przyszłości, a dostępne doniesienia nie potwierdzają, że Ascend już teraz pozwala trenować najbardziej zaawansowane modele równie niezawodnie i opłacalnie jak sprzęt Nvidii.
Od kupowania chipów do wpływania na ich projekt
W typowym modelu współpracy producent tworzy procesor, a klient dostosowuje do niego swoje oprogramowanie. Opisany w październikowych doniesieniach proces zakłada bliższą wymianę informacji: DeepSeek przekazuje wymagania związane z pracą modeli, a inżynierowie Huawei uwzględniają je przy projektowaniu sposobu wykonywania obliczeń i przesyłania danych między procesorami.8
13
Taka współpraca może pomóc Huawei lepiej dopasować przyszłe układy Ascend do realnych potrzeb trenowania modeli. Według doniesień DeepSeek planuje wykorzystać Ascend 950DT do treningu wstępnego, a Huawei ma przydzielić firmie znaczną część początkowych dostaw kolejnej generacji — Ascend 960DT.8
11 Są to jednak zapowiadane plany, a nie dowód, że trening na dużą skalę już się powiódł.
Oprogramowanie jest równie ważne jak sprzęt
Sam chip nie wystarczy, by stworzyć użyteczną platformę obliczeniową do AI. Deweloperzy potrzebują również narzędzi programistycznych i bibliotek, które pozwalają efektywnie uruchamiać zadania. 30 września DeepSeek ogłosił udostępnienie na licencji open source infrastruktury programistycznej dla układów Huawei Ascend, w tym bibliotek do obliczeń i komunikacji. Reuters podał, że Huawei wspierał prace nad tymi narzędziami.1
2
Firmy rozwijały również superwęzeł zbudowany ze 128 układów Ascend 950.1 Wspólnie oprogramowanie i prace nad systemem dają praktyczną podstawę do testowania modeli oraz zadań rozłożonych na wiele chipów Huawei. To element szerszych starań o stworzenie alternatywnego ekosystemu, a nie gotowy zamiennik platformy CUDA firmy Nvidia.
1
2
Uruchamianie modelu to nie to samo co jego trenowanie
Chip może służyć do generowania odpowiedzi przez model — proces ten nazywa się wnioskowaniem — nawet jeśli sam model nie był na nim trenowany. To ważne rozróżnienie przy ocenie postępów DeepSeek.
Model DeepSeek V4 dostosowano do działania na układach Huawei Ascend, a Huawei podał, że jego procesory wykorzystano w części treningu wariantu V4-Flash. Jednocześnie doniesienia wskazywały, że trening DeepSeek nadal opierał się na ekosystemie Nvidii. To sygnały rosnącego doświadczenia z krajowym sprzętem, ale nie dowód, że DeepSeek może przenieść na niego wszystkie wymagające zadania treningowe.
Osobno opisywany plan instalacji co najmniej 160 tys. układów Ascend 950DT w centrum danych w Mongolii Wewnętrznej dotyczy wnioskowania, a nie treningu. Nie należy więc traktować tej instalacji jako dowodu na powstanie klastra do trenowania najbardziej zaawansowanych modeli. Zapowiadany trening wstępny na chipach 950DT to odrębny i bardziej bezpośredni test sprzętu Huawei.8
23
Plany rozwoju i dostawy zadecydują o dalszych postępach
Huawei przyspieszył premierę Ascend 960DT na pierwszy kwartał 2027 roku. Wariant 960PR ma trafić na rynek w trzecim kwartale — podał „The Straits Times”.24 Wcześniejsza dostępność może dać Huawei i DeepSeek kolejną okazję do uwzględnienia informacji zwrotnych dotyczących obciążeń, ale sama data premiery nie gwarantuje, że układów wystarczy do wdrożeń na dużą skalę.
Odrębnym ograniczeniem jest podaż. Według jednego z doniesień niedobory pamięci wysokiej przepustowości ograniczają produkcję 950DT, a realizacja zgłaszanego zamówienia DeepSeek może potrwać ponad rok. Jeśli dostawy będą napięte, nawet lepsze oprogramowanie i projekt chipów nie przełożą się szybko na wystarczającą moc obliczeniową do trenowania modeli na dużą skalę.
Co ta współpraca może pokazać — a czego jeszcze nie
Wspólne projektowanie może pomóc DeepSeek lepiej wykorzystać krajowe akceleratory, łącząc możliwości chipów, narzędzia programistyczne i wymagania modeli. Ma to znaczenie strategiczne, gdy chińskie firmy szukają alternatyw dla Nvidii w obliczu amerykańskich ograniczeń eksportowych.1
2
Dotychczasowe informacje wskazują jednak na rozwijający się projekt, a nie gotowy zamiennik. Plan treningu wstępnego na 950DT, prace nad przyszłymi układami i oprogramowanie open source to ważne kroki, które warto obserwować. Nadal nie wiadomo, czy pozwolą trenować najbardziej zaawansowane modele z konkurencyjną szybkością, niezawodnością i kosztem. Doniesienia z 19 października są dostępne za pośrednictwem wtórnych omówień artykułu „The Information”, a nie pełnego tekstu pierwotnego.8
13
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 i Huawei wspólnie projektują układy AI. Niezależność od Nvidii wciąż niepotwierdzona"?
Według doniesień DeepSeek nie tylko kupuje układy Huawei Ascend, ale też przekazuje wskazówki, które mają wpływać na ich przyszłe projekty.
What are the key points to validate first?
Według doniesień DeepSeek nie tylko kupuje układy Huawei Ascend, ale też przekazuje wskazówki, które mają wpływać na ich przyszłe projekty. Oprogramowanie open source dla Ascend i superwęzeł złożony ze 128 układów łączą potrzeby DeepSeek z platformą Huawei, ale wyzwaniem pozostają dostawy chipów i pamięci wysokiej przepustowości.
What should I do next in practice?
Uruchomienie modelu na Ascend do generowania odpowiedzi to nie to samo co samodzielne trenowanie na nim zaawansowanego modelu AI.