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DeepSeek e Huawei aproximam-se no desenho de chips, mas ainda não provaram que podem dispensar a Nvidia
Segundo relatos sobre uma reportagem de 19 de outubro, a DeepSeek participa das discussões sobre futuros chips Huawei Ascend e planeja começar o pré treinamento no Ascend 950DT até o fim de 2026. Ferramentas de software de código aberto e um supernó com 128 chips Ascend aproximam os modelos da DeepSeek do hardware d...
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- Segundo relatos sobre uma reportagem de 19 de outubro, a DeepSeek participa das discussões sobre futuros chips Huawei Ascend e planeja começar o pré treinamento no Ascend 950DT até o fim de 2026.
- Ferramentas de software de código aberto e um supernó com 128 chips Ascend aproximam os modelos da DeepSeek do hardware da Huawei, mas a produção ainda enfrenta restrições de memória de alta largura de banda.
- Adaptar um modelo para inferência em chips Ascend não é o mesmo que treinar, de forma independente, um modelo de ponta nesses processadores.
Prompt de IA
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
A relação entre DeepSeek e Huawei parece estar indo além de uma parceria convencional entre cliente e fornecedor. Segundo relatos secundários sobre uma reportagem de 19 de outubro do The Information, engenheiros da Huawei vêm trabalhando com a DeepSeek em projetos de futuros chips, incorporando sugestões do laboratório sobre como os modelos fazem cálculos e transferem dados entre processadores.8
11 A DeepSeek também planeja começar a fazer o pré-treinamento de modelos no Ascend 950DT, da Huawei, já no fim de 2026.
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A estratégia é otimizar o conjunto — chips, ferramentas de programação e cargas de trabalho dos modelos — em vez de tratar cada parte isoladamente. Isso pode tornar o hardware da Huawei mais útil para a DeepSeek e outros desenvolvedores chineses de IA. Mas são planos para o futuro: as informações disponíveis não demonstram que os chips Ascend já consigam treinar modelos de ponta com a mesma confiabilidade ou eficiência econômica do hardware da Nvidia.
Da compra de chips à participação no projeto
Em uma relação tradicional, o fabricante cria o processador e o cliente adapta seus programas para usá-lo. Os relatos de outubro descrevem um ciclo mais próximo de colaboração: a DeepSeek compartilha as necessidades de suas cargas de trabalho, e engenheiros da Huawei usam esse retorno para orientar decisões sobre os cálculos e a comunicação de dados entre processadores.8
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Essa troca pode ajudar a Huawei a ajustar futuros chips Ascend às exigências reais do treinamento de modelos. Segundo a reportagem, a DeepSeek planeja usar o Ascend 950DT para pré-treinamento, e a Huawei pretende priorizar a empresa na distribuição de boa parte dos primeiros chips Ascend 960DT.8
11 São planos relatados, não uma confirmação de que treinamentos em grande escala já tenham sido concluídos com sucesso.
Software também é parte essencial da parceria
Um chip, por si só, não forma uma plataforma prática para computação de IA. Desenvolvedores também precisam de ferramentas de programação e bibliotecas de software para executar tarefas com eficiência. Em 30 de setembro, a DeepSeek anunciou uma infraestrutura de programação de código aberto para os chips Ascend da Huawei, com bibliotecas de computação e comunicação. A Reuters informou que a Huawei apoiou o desenvolvimento.1
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As empresas também avançaram em um supernó formado por 128 chips Ascend 950.1 Em conjunto, o trabalho de software e de sistemas cria uma base concreta para testar o desempenho de modelos e de tarefas distribuídas entre vários chips da Huawei. É mais adequado entender essas iniciativas como parte de um esforço para construir um ecossistema alternativo — e não como uma substituição imediata da plataforma CUDA, da Nvidia.
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Rodar um modelo não é o mesmo que treiná-lo
Um modelo pode usar um chip para gerar respostas — processo chamado de inferência — sem ter sido treinado nesse mesmo chip. Essa diferença é importante para avaliar o avanço da DeepSeek.
O V4, da DeepSeek, foi adaptado para o Ascend da Huawei, e a empresa chinesa disse que seus processadores foram usados em parte do treinamento do V4-Flash. Mas relatos também indicaram que o treinamento da DeepSeek ainda dependia do ecossistema da Nvidia. Os avanços mostram maior experiência com hardware doméstico, mas não provam que a empresa consiga transferir para ele todas as tarefas de treinamento mais exigentes.
O plano, relatado separadamente, de instalar pelo menos 160 mil chips Ascend 950DT em um centro de dados na Mongólia Interior é voltado à inferência, segundo as informações sobre o projeto. Essa instalação planejada não deve ser confundida com um cluster para treinar modelos de ponta. O plano de fazer pré-treinamento nos chips 950DT é uma iniciativa distinta e um teste mais direto da capacidade da Huawei para esse tipo de tarefa.8
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Cronograma e oferta de chips serão decisivos
Segundo o The Straits Times, a Huawei antecipou o lançamento do Ascend 960DT para o primeiro trimestre de 2027; o 960PR está previsto para o terceiro trimestre.24 A chegada mais cedo pode dar à Huawei e à DeepSeek outra oportunidade de aplicar o feedback sobre as cargas de trabalho à plataforma. Mas uma data de lançamento não garante que haverá chips suficientes para uma implantação em grande escala.
A oferta é um obstáculo à parte. Um relato sobre a produção do 950DT diz que a falta de memória de alta largura de banda limita a fabricação e que atender ao pedido informado da DeepSeek pode levar mais de um ano. Se a oferta continuar restrita, melhorias no software e no projeto dos chips podem demorar a se traduzir em capacidade instalada suficiente para treinar modelos em grande escala.
O que a parceria pode — e ainda não pode — demonstrar
A colaboração no projeto dos chips pode ajudar a DeepSeek a aproveitar melhor os aceleradores chineses, alinhando o hardware, as ferramentas de programação e as necessidades dos modelos. Isso é estrategicamente relevante enquanto empresas chinesas buscam alternativas à Nvidia em meio às restrições de exportação dos Estados Unidos.1
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Por enquanto, as evidências apontam para um esforço em desenvolvimento, não para um substituto já consolidado. O plano de pré-treinamento no 950DT, a participação no desenho de chips futuros e as ferramentas de código aberto são etapas importantes de acompanhar. Ainda não está comprovado que elas permitirão treinar modelos de ponta com velocidade, confiabilidade e custo competitivos. As afirmações de 19 de outubro chegam por relatos secundários sobre a reportagem do The Information, e não pelo texto original completo.8
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Qual é a resposta curta para "DeepSeek e Huawei aproximam-se no desenho de chips, mas ainda não provaram que podem dispensar a Nvidia"?
Segundo relatos sobre uma reportagem de 19 de outubro, a DeepSeek participa das discussões sobre futuros chips Huawei Ascend e planeja começar o pré treinamento no Ascend 950DT até o fim de 2026.
Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
Segundo relatos sobre uma reportagem de 19 de outubro, a DeepSeek participa das discussões sobre futuros chips Huawei Ascend e planeja começar o pré treinamento no Ascend 950DT até o fim de 2026. Ferramentas de software de código aberto e um supernó com 128 chips Ascend aproximam os modelos da DeepSeek do hardware da Huawei, mas a produção ainda enfrenta restrições de memória de alta largura de banda.
O que devo fazer a seguir na prática?
Adaptar um modelo para inferência em chips Ascend não é o mesmo que treinar, de forma independente, um modelo de ponta nesses processadores.