คำตอบเผยแพร่แล้ว12 แหล่งที่มา
เหตุใด DeepSeek จึงผลักดันการฝึก AI บนชิป Huawei แม้ประสิทธิภาพยังห่าง Nvidia
DeepSeek มองชิป Huawei เป็นเดิมพันเชิงยุทธศาสตร์ เพื่อสร้างระบบฝึก AI ในประเทศและลดความเสี่ยงจากการเข้าถึงชิป Nvidia ที่ถูกจำกัด โครงการติดตั้ง Ascend 950DT อย่างน้อย 160,000 ตัวในมองโกเลียใน ถูกวางไว้เพื่อรันโมเดลหรืออินเฟอเรนซ์เป็นหลัก ไม่ใช่การพรีเทรนโมเดลแนวหน้าในทันที V4 ที่ปรับให้ทำงานกับ Huawei และการพัฒนาชิป...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-5.6 Terraรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- DeepSeek มองชิป Huawei เป็นเดิมพันเชิงยุทธศาสตร์ เพื่อสร้างระบบฝึก AI ในประเทศและลดความเสี่ยงจากการเข้าถึงชิป Nvidia ที่ถูกจำกัด
- โครงการติดตั้ง Ascend 950DT อย่างน้อย 160,000 ตัวในมองโกเลียใน ถูกวางไว้เพื่อรันโมเดลหรืออินเฟอเรนซ์เป็นหลัก ไม่ใช่การพรีเทรนโมเดลแนวหน้าในทันที
- V4 ที่ปรับให้ทำงานกับ Huawei และการพัฒนาชิปของ DeepSeek เอง สะท้อนความพยายามสร้างระบบนิเวศ AI ภายในประเทศทั้งกอง
AI พรอมต์
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 กำลังให้ความสำคัญกับการฝึกโมเดล AI บนชิปที่ผลิตในจีนของ Huawei ไม่ใช่เพราะชิปเหล่านี้คุ้มค่ากว่า Nvidia ในเวลานี้ แต่เพราะต้องการ ทางเลือกที่ควบคุมได้เอง หากการเข้าถึงชิป Nvidia ถูกจำกัดมากขึ้นจากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ
พูดให้ชัดคือ นี่เป็นการลงทุนเพื่อความทนทานของห่วงโซ่อุปทานและความเป็นอิสระทางเทคโนโลยี มากกว่าการเลือกฮาร์ดแวร์ที่แรงที่สุดในระยะสั้น
เคยสะดุดกับ Ascend 910C แล้ว ทำไมยังเดินหน้าต่อ
รายงานระบุว่าความพยายามก่อนหน้านี้ในการฝึก R2 บน Ascend 910C ไม่ประสบความสำเร็จ เนื่องจากข้อจำกัดทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ขณะที่ตัวเลขประเมินที่ว่าต้องใช้โปรเซสเซอร์ Huawei ราว 4 ตัวจึงจะเทียบชิป Nvidia GB300 ได้ 1 ตัว ก็สะท้อนช่องว่างด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพพลังงานที่ยังมีอยู่
แต่สำหรับ DeepSeek การทดสอบและวางงานจริงบนชิปในประเทศมีคุณค่าอีกแบบหนึ่ง: ช่วยลดความเสี่ยงจากนโยบายสหรัฐฯ และสร้างข้อมูลการใช้งานจริงขนาดใหญ่ให้ Huawei กับผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ปรับปรุงชิป คอมไพเลอร์ เฟรมเวิร์ก เคอร์เนล และระบบเครือข่ายสำหรับคลัสเตอร์ AI ได้เร็วขึ้น การจะไล่ตามผู้นำตลาดจึงไม่ได้อาศัยชิปเพียงชิ้นเดียว แต่ต้องสร้างทั้งระบบนิเวศควบคู่กัน
ชิปสำหรับฝึกโมเดล: คาดเริ่มส่งปลายปี 2026 และขยายในต้นปี 2027
ตามรายงาน DeepSeek คาดว่า Huawei จะเริ่มส่งมอบชิปที่ออกแบบมาเพื่อการฝึกโมเดลได้เร็วสุดในไตรมาส 4 ปี 2026 และมีความพร้อมในวงกว้างขึ้นช่วงต้นปี 2027 ซึ่งเป็นจังหวะสำคัญหากบริษัทต้องการย้ายจากการพิสูจน์ความเข้ากันได้ ไปสู่การฝึกโมเดลขนาดใหญ่บนสแตกภายในประเทศจริงจัง
Huawei ระบุแยกต่างหากว่าอุปสงค์อุปกรณ์ประมวลผล AI ในจีนยังสูงกว่ากำลังผลิตของบริษัท และคาดว่าระบบ Ascend 950DT จะถูกใช้อย่างแพร่หลายสำหรับการฝึกโมเดลในปีถัดไป ขณะเดียวกัน Ascend 960DT มีกำหนดเปิดตัวในไตรมาสแรกของปี 2027
160,000 ชิปที่มองโกเลียใน: ใช้รันโมเดลก่อน ไม่ใช่แทน Nvidia ในการพรีเทรนทันที
DeepSeek มีแผนติดตั้งตัวเร่งความเร็ว Ascend 950DT อย่างน้อย 160,000 ตัวในศูนย์ข้อมูลขนาดราว 1 กิกะวัตต์ที่เมืองอูลันฉาป เขตปกครองตนเองมองโกเลียใน โครงการนี้อาจกลายเป็นหนึ่งในคลัสเตอร์ชิป AI ของ Huawei ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่มีการเปิดเผย 1
อย่างไรก็ดี แผนดังกล่าวมีเป้าหมายหลักคือ อินเฟอเรนซ์ (inference) หรือการนำโมเดลที่ฝึกแล้วมาตอบคำถามและให้บริการผู้ใช้ ไม่ใช่การพรีเทรนโมเดลระดับแนวหน้าในทันที กำหนดติดตั้งยังขึ้นอยู่กับขีดความสามารถการผลิตของ Huawei และมีรายงานว่าบางส่วนของศูนย์ข้อมูลอาจเริ่มใช้งานได้ในช่วงปลายปี 2027 หรือต้นปี 2028 1
3
ความแตกต่างนี้สำคัญมาก: อินเฟอเรนซ์คือภาระงานสำหรับให้บริการโมเดลที่ใช้งานอยู่ ส่วนการฝึก โดยเฉพาะพรีเทรนโมเดลขนาดใหญ่ คือภาระงานที่กินทรัพยากรและต้องการความเสถียรของฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเครือข่ายสูงกว่า
V4 คือจุดเชื่อมจาก “รันได้” ไปสู่ “ฝึกได้”
DeepSeek เปิดตัว V4 เวอร์ชันพรีวิวที่ปรับให้ทำงานบนชิป Ascend ของ Huawei โดยเฉพาะ และรายงาน Reuters ระบุว่าทั้งสองฝ่ายประสานงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์ม Ascend 950
ความร่วมมือนี้มีความหมายมากกว่าการย้ายโมเดลจากชิปหนึ่งไปอีกชิปหนึ่ง เพราะการฝึก AI ขนาดใหญ่ต้องอาศัยการออกแบบร่วมกันระหว่างสถาปัตยกรรมโมเดล เครื่องมือพัฒนา ซอฟต์แวร์ระดับล่าง และฮาร์ดแวร์ หาก V4 ทำงานได้ดีบน Ascend ก็ช่วยพิสูจน์ว่าระบบนิเวศในประเทศสามารถรองรับงานจริง และเป็นฐานสำหรับยกระดับไปสู่งานฝึกโมเดลที่หนักขึ้นในอนาคต
DeepSeek ไม่ได้ฝากอนาคตไว้กับ Huawei เพียงรายเดียว
อีกด้านหนึ่ง DeepSeek กำลังพัฒนาชิป AI ของตนเอง ตามรายงาน Reuters ความเคลื่อนไหวนี้อาจลดการพึ่งพาทั้ง Nvidia และ Huawei ในระยะยาว
ดังนั้น ความสัมพันธ์กับ Huawei จึงอาจเป็นทั้ง “สะพาน” ในช่วงเปลี่ยนผ่าน และสนามทดสอบเพื่อสร้างระบบนิเวศชิปจีน ไม่จำเป็นต้องหมายความว่า Huawei จะเป็นปลายทางถาวรเพียงรายเดียวของ DeepSeek
ผลจากข้อจำกัดสหรัฐฯ: การใช้ชิปในประเทศกลายเป็นโจทย์ปฏิบัติการ
มาตรการของสหรัฐฯ ที่จำกัดการเข้าถึงตัวเร่งความเร็ว AI ระดับสูงของ Nvidia สำหรับจีน กำลังเปลี่ยนการใช้ชิปในประเทศจากเป้าหมายนโยบายอุตสาหกรรมให้เป็นความจำเป็นในการดำเนินงาน Huawei ระบุว่าบริษัทไม่สามารถผลิตอุปกรณ์ AI ให้เพียงพอกับความต้องการในประเทศ และประธานหมุนเวียนของบริษัทเชื่อว่าส่วนแบ่งตลาด Ascend ในจีนสูงกว่า Nvidia แล้ว อย่างไรก็ดี ตัวเลขดังกล่าวเป็นการประเมินของ Huawei เอง ไม่ใช่สถิติส่วนแบ่งตลาดอิสระที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ
ในระยะสั้น Nvidia ยังมีความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพระดับสูงสุด แต่แรงกดดันจากข้อจำกัดการส่งออกกำลังเร่งให้ลูกค้าจีนลงทุนในชิป ซอฟต์แวร์ และดาต้าเซ็นเตอร์ภายในประเทศมากขึ้น แผนคลัสเตอร์ 950DT ของ DeepSeek, V4 ที่ปรับให้เข้ากับ Huawei, ความพยายามทำให้การฝึกโมเดลบน Ascend ใช้งานได้จริง และโครงการชิปของบริษัทเอง ล้วนมุ่งไปในทิศทางเดียวกัน: สร้างสแตก AI และเซมิคอนดักเตอร์ที่จีนพึ่งพาตนเองได้มากขึ้น
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "เหตุใด DeepSeek จึงผลักดันการฝึก AI บนชิป Huawei แม้ประสิทธิภาพยังห่าง Nvidia" คืออะไร
DeepSeek มองชิป Huawei เป็นเดิมพันเชิงยุทธศาสตร์ เพื่อสร้างระบบฝึก AI ในประเทศและลดความเสี่ยงจากการเข้าถึงชิป Nvidia ที่ถูกจำกัด
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
DeepSeek มองชิป Huawei เป็นเดิมพันเชิงยุทธศาสตร์ เพื่อสร้างระบบฝึก AI ในประเทศและลดความเสี่ยงจากการเข้าถึงชิป Nvidia ที่ถูกจำกัด โครงการติดตั้ง Ascend 950DT อย่างน้อย 160,000 ตัวในมองโกเลียใน ถูกวางไว้เพื่อรันโมเดลหรืออินเฟอเรนซ์เป็นหลัก ไม่ใช่การพรีเทรนโมเดลแนวหน้าในทันที
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
V4 ที่ปรับให้ทำงานกับ Huawei และการพัฒนาชิปของ DeepSeek เอง สะท้อนความพยายามสร้างระบบนิเวศ AI ภายในประเทศทั้งกอง
แหล่งที่มา
bloomberg.comDeepSeek Plans Big Huawei AI Chip Order to Power New ...
abhs.inDeepSeek Orders 160K Huawei Ascend Chips for 1GW China DC
wionews.comDeepSeek is buying 160,000 Huawei chips, and the detail that matters is what it will not use them for
xenospectrum.comDeepSeek Plans 160,000 Huawei AI Chips for Inference, Still ...