AnswersPublished14 sources
Чому DeepSeek продовжує робити ставку на чипи Huawei попри відставання від Nvidia
Ставка DeepSeek на Huawei — це насамперед захист постачання та шлях до власної китайської ШІ інфраструктури, а не миттєва перевага в продуктивності. Планований кластер із щонайменше 160 000 прискорювачів Ascend 950DT у Внутрішній Монголії має обслуговувати моделі в режимі інференсу, а не замінити Nvidia у переднавча...
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 TerraЗображення створено за допомогою GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Ставка DeepSeek на Huawei — це насамперед захист постачання та шлях до власної китайської ШІ інфраструктури, а не миттєва перевага в продуктивності.
- Планований кластер із щонайменше 160 000 прискорювачів Ascend 950DT у Внутрішній Монголії має обслуговувати моделі в режимі інференсу, а не замінити Nvidia у переднавчанні.
- Адаптація моделі V4 до Ascend і власна розробка чипа DeepSeek допомагають компанії знизити залежність і від Nvidia, і в перспективі від Huawei.
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
Головний мотив — не ефективність «тут і зараз», а стійкість
DeepSeek робить пріоритетом роботу з китайськими прискорювачами Huawei не тому, що вони вже зрівнялися з найкращими рішеннями Nvidia для навчання передових моделей. Логіка радше стратегічна: компанії потрібен життєздатний локальний стек для навчання й обслуговування ШІ-моделей на випадок, якщо доступ до продукції Nvidia через американські експортні обмеження стане ще складнішим.
Це дорога ставка. За повідомленнями, попередня спроба навчати модель R2 на Ascend 910C зірвалася через апаратні та програмні обмеження. Також наводилася оцінка, за якою для продуктивності одного Nvidia GB300 може знадобитися приблизно чотири процесори Huawei. Водночас реальні великі навантаження дають Huawei та її партнерам критично важливий зворотний зв’язок: для вдосконалення чипів, компіляторів, фреймворків, мережевої взаємодії та програмного забезпечення.
Коли можуть з’явитися чипи для навчання
За повідомленнями, DeepSeek очікує перших спеціалізованих навчальних чипів Huawei наприкінці 2026 року, а ширшої доступності — на початку 2027-го. Huawei зі свого боку заявляла, що системи Ascend 950DT мають широко застосовуватися для навчання моделей наступного року; Ascend 960DT заплановано на перший квартал 2027 року. 1
Такий графік не означає негайної повної відмови від Nvidia. Власне, найскладніший етап — переднавчання великих моделей з нуля — і далі потребує максимально зрілої апаратно-програмної платформи. Навчання та інференс — тобто запуск уже готової моделі для відповідей користувачам — мають різні вимоги; у другому сценарії перехід на альтернативне обладнання зазвичай простіший.
160 000 Ascend 950DT: масштабний, але інференсний проєкт
DeepSeek планує встановити щонайменше 160 000 прискорювачів Huawei Ascend 950DT у дата-центрі приблизною потужністю 1 ГВт в Уланчабі, у Внутрішній Монголії. Це може стати одним із найбільших відомих кластерів китайських ШІ-чипів. Проте, згідно з повідомленнями, ці прискорювачі призначені для роботи моделей — інференсу, а не для термінової заміни Nvidia у навчанні. Терміни розгортання залежатимуть від виробничих можливостей Huawei. 2
Отже, це не стільки різкий перехід DeepSeek від інференсу до навчання, скільки двоколійна стратегія: масштабувати обслуговування моделей на локальному обладнанні вже зараз і паралельно готувати платформу, на якій навчання стане практичним пізніше.
Чому V4 важливіша за просте «перенесення» моделі
Випуск версії V4, адаптованої до чипів Huawei, став демонстрацією спільного проєктування моделі та апаратно-програмної платформи. Йдеться не лише про запуск готового коду на іншому прискорювачі: потрібна оптимізація ядер обчислень, компіляторів, фреймворків, мережі та самої архітектури моделі.
Саме така екосистема визначатиме, чи зможуть Ascend надійно працювати на масштабних навчальних запусках. Водночас поточні повідомлення про кластер 950DT не скасовують факту: його заплановане призначення — інференс. 3
DeepSeek не обмежується Huawei
Reuters повідомляв, що DeepSeek також розробляє власний ШІ-чип. Якщо цей проєкт буде успішним, він може зменшити залежність компанії і від Nvidia, і від Huawei. У такій перспективі партнерство з Huawei — не обов’язково кінцева точка, а спосіб створити локальну екосистему та пройти перехідний етап. 4
Як експортні обмеження США змінюють ринок
Американські обмеження на постачання до Китаю найпотужніших ШІ-прискорювачів Nvidia перетворили імпортозаміщення з промислово-політичної мети на практичну потребу для китайських розробників. Huawei заявляє, що попит на її ШІ-обладнання перевищує пропозицію, а частка Ascend на китайському ринку, на її думку, вже більша за частку Nvidia. Це важлива, але саме корпоративна оцінка Huawei, а не незалежно опублікований показник ринкової частки. 1
У короткій перспективі Nvidia може зберігати технологічну перевагу у верхньому сегменті навчання. Але обмеження водночас прискорюють інвестиції Китаю у власні чипи, ПЗ та дата-центри. Адаптована до Huawei V4, план із 160 000 Ascend 950DT, очікування нових навчальних рішень і власна розробка чипів DeepSeek разом працюють на ширшу мету Китаю — самодостатній ланцюг обчислень для ШІ та напівпровідників. 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 "Чому DeepSeek продовжує робити ставку на чипи Huawei попри відставання від Nvidia"?
Ставка DeepSeek на Huawei — це насамперед захист постачання та шлях до власної китайської ШІ інфраструктури, а не миттєва перевага в продуктивності.
What are the key points to validate first?
Ставка DeepSeek на Huawei — це насамперед захист постачання та шлях до власної китайської ШІ інфраструктури, а не миттєва перевага в продуктивності. Планований кластер із щонайменше 160 000 прискорювачів Ascend 950DT у Внутрішній Монголії має обслуговувати моделі в режимі інференсу, а не замінити Nvidia у переднавчанні.
What should I do next in practice?
Адаптація моделі V4 до Ascend і власна розробка чипа DeepSeek допомагають компанії знизити залежність і від Nvidia, і в перспективі від Huawei.
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 ...