คำตอบเผยแพร่แล้ว14 แหล่งที่มา
Huawei กับ DeepSeek ต่างต้องพึ่งกัน หากหวังท้าทายระบบนิเวศ AI ของ Nvidia
Huawei มีชิป Ascend และซอฟต์แวร์พื้นฐาน ขณะที่ DeepSeek นำโมเดล เวิร์กโหลด และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมมาช่วยขยายการใช้งาน DeepSeek เพิ่มการรองรับ Ascend ใน 6 โปรเจกต์ แต่ข้อมูล ณ เวลาที่รายงานระบุว่าใช้งานได้จริงเพียง TileLang ผลทดสอบที่ชิป Ascend 950PR ทำได้ 99.7% ของเพดานทางทฤษฎีในงานคำนวณเมทริกซ์ ไม่ได้แปลว่ามีป...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- Huawei มีชิป Ascend และซอฟต์แวร์พื้นฐาน ขณะที่ DeepSeek นำโมเดล เวิร์กโหลด และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมมาช่วยขยายการใช้งาน
- DeepSeek เพิ่มการรองรับ Ascend ใน 6 โปรเจกต์ แต่ข้อมูล ณ เวลาที่รายงานระบุว่าใช้งานได้จริงเพียง TileLang
- ผลทดสอบที่ชิป Ascend 950PR ทำได้ 99.7% ของเพดานทางทฤษฎีในงานคำนวณเมทริกซ์ ไม่ได้แปลว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่า Nvidia
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Bryan Shan and Dylan Patel’s October 21 SemiAnalysis report, “The Huawei-DeepSeek Symbiosis,” reveal about how Huawei’s hardware a. Article summary: The report’s central argument is that Huawei and DeepSeek together can narrow Nvidia’s ecosystem lead: Huawei supplies hardware and native software, while DeepSeek supplies demanding AI workloads and engineering that mak. Topic tags: general, general web, user generated. 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 fa
จุดสำคัญของความร่วมมือระหว่าง Huawei กับ DeepSeek ไม่ใช่แค่การนำโมเดล AI ไปรันบนชิปอีกค่าย แต่คือการที่ทั้งสองฝ่ายมีสิ่งที่อีกฝ่ายต้องการ: Huawei มีชิปและซอฟต์แวร์พื้นฐานของตัวเอง ส่วน DeepSeek มีโมเดล เวิร์กโหลดจริง และทีมวิศวกรที่ช่วยทดสอบและปรับแพลตฟอร์มให้ใช้งานได้ดีขึ้น รายงานของ SemiAnalysis มองว่าความสัมพันธ์นี้อาจช่วยลดความได้เปรียบด้านระบบนิเวศของ Nvidia แต่ยังไม่มีหลักฐานว่า Huawei ปิดช่องว่างด้านประสิทธิภาพได้แล้ว 1
2
ทำไมทั้งสองฝ่ายจึงต้องพึ่งกัน
SemiAnalysis ระบุว่าไม่มีฝ่ายใดสร้างระบบนิเวศนี้ให้แข็งแรงได้เพียงลำพัง แม้ Huawei จะมีโมเดล Pangu แต่รายงานมองว่ายังขาดห้องปฏิบัติการ AI ระดับแนวหน้า ซึ่งจะช่วยพิสูจน์ว่าชิปของบริษัททำงานได้ดีเพียงใดในการฝึกและประมวลผลโมเดล ส่วน DeepSeek มีโมเดลและความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม แต่ต้องการกำลังประมวลผลเพิ่มเติม 1
Huawei จึงนำเสนอฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่พัฒนามาใช้กับชิปของตนเอง ขณะที่ DeepSeek นำเวิร์กโหลดและความรู้ด้านวิศวกรรมมาช่วยให้แพลตฟอร์มรองรับงานจริงได้ดีขึ้น นี่เป็นเรื่องสำคัญ เพราะสเปกของชิปเพียงอย่างเดียวไม่ได้ทำให้แพลตฟอร์ม AI แข่งขันได้ ซอฟต์แวร์และความสามารถในการรองรับงานจริงก็มีส่วนด้วย 1
2
เพิ่มการรองรับ Ascend ในซอฟต์แวร์ 6 โปรเจกต์
สรุปรายงานของ SemiAnalysis ระบุว่า DeepSeek เพิ่มการรองรับชิป Ascend ใน 6 โปรเจกต์ ได้แก่ TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA และ DeepSelect อย่างไรก็ตาม ในช่วงเวลาที่สรุปรายงาน มีเพียง TileLang ที่ใช้งานได้ เนื่องจาก CANN 9.2.0 ยังไม่เปิดตัว 7 ดังนั้นการเพิ่มการรองรับจึงสะท้อนความพยายามที่กำลังดำเนินอยู่ ไม่ได้แปลว่าทุกส่วนพร้อมใช้งานอย่างแพร่หลายแล้ว
หลักฐานที่มีรองรับข้อสรุปว่า DeepSeek กำลังขยายความเข้ากันได้กับ Ascend ในชุดเครื่องมือ AI หลายรายการ แต่ไม่ได้ยืนยันว่าโปรเจกต์ทั้งหกรายการเดิมมุ่งรองรับ Nvidia โดยเฉพาะ 7
ตัวเลข 99.7% บอกอะไร—and ไม่ได้บอกอะไร
สรุปข้อมูลทดสอบอีกแหล่งหนึ่งระบุว่าเคอร์เนลของ Huawei Ascend 950PR ทำได้ 99.7% ของเพดานทางทฤษฎี ในการทดสอบคำนวณเมทริกซ์แบบ BF16 และวางประสิทธิภาพโดยรวมของชิปไว้ระหว่าง Nvidia A100 กับ AMD MI300X 6
ตัวเลข 99.7% หมายถึงเคอร์เนลใช้ศักยภาพทางทฤษฎีของชิปได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงในงานคำนวณชนิดหนึ่ง ไม่ได้หมายความว่าชิปทำงานได้เร็วกว่า หรือเทียบเท่าชิปคู่แข่งในทุกงาน การใช้ฮาร์ดแวร์ได้คุ้มกับประสิทธิภาพโดยรวมของฮาร์ดแวร์เป็นคนละเรื่องกัน ดังนั้นผลทดสอบนี้น่าสนใจ แต่ยังไม่ใช่หลักฐานว่า Huawei มีประสิทธิภาพทัดเทียม Nvidia 6
แนวโน้มในอนาคต ไม่ใช่การย้ายระบบที่เกิดขึ้นแล้ว
South China Morning Post รายงานการคาดการณ์ของ SemiAnalysis ว่า DeepSeek อาจพึ่งพาเทคโนโลยีของ Huawei เป็นหลักภายในปี 2027 หรือ 2028 2 นี่เป็นการคาดการณ์ถึงทิศทางที่อาจเกิดขึ้น ไม่ใช่การยืนยันว่า DeepSeek ย้ายเวิร์กโหลดไปใช้ระบบของ Huawei แล้ว หรือว่าการเปลี่ยนผ่านจะเกิดขึ้นแน่นอน
ภาพรวมจึงเป็นเรื่องของการสร้างระบบนิเวศทางเลือก: Huawei มีชิปและซอฟต์แวร์พื้นฐาน ส่วน DeepSeek นำโมเดล เวิร์กโหลด และวิศวกรรมมาช่วยทดสอบและพัฒนาแพลตฟอร์ม ผลทดสอบชี้ว่า Ascend 950PR ใช้ฮาร์ดแวร์ได้มีประสิทธิภาพสูงในงานคำนวณเมทริกซ์บางประเภท และการเพิ่มการรองรับซอฟต์แวร์แสดงถึงความพยายามขยายการใช้งาน แต่ข้อมูลเหล่านี้ยังไม่พิสูจน์ว่า Huawei ไล่ทัน Nvidia ในด้านประสิทธิภาพโดยรวมหรือความสมบูรณ์ของระบบนิเวศ 1
2
6
7
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Huawei กับ DeepSeek ต่างต้องพึ่งกัน หากหวังท้าทายระบบนิเวศ AI ของ Nvidia" คืออะไร
Huawei มีชิป Ascend และซอฟต์แวร์พื้นฐาน ขณะที่ DeepSeek นำโมเดล เวิร์กโหลด และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมมาช่วยขยายการใช้งาน
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
Huawei มีชิป Ascend และซอฟต์แวร์พื้นฐาน ขณะที่ DeepSeek นำโมเดล เวิร์กโหลด และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมมาช่วยขยายการใช้งาน DeepSeek เพิ่มการรองรับ Ascend ใน 6 โปรเจกต์ แต่ข้อมูล ณ เวลาที่รายงานระบุว่าใช้งานได้จริงเพียง TileLang
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
ผลทดสอบที่ชิป Ascend 950PR ทำได้ 99.7% ของเพดานทางทฤษฎีในงานคำนวณเมทริกซ์ ไม่ได้แปลว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่า Nvidia