Câu trả lờiĐã xuất bản14 nguồn
Vì sao DeepSeek vẫn ưu tiên huấn luyện AI trên chip Huawei?
DeepSeek chấp nhận khoảng cách hiệu năng hiện tại để xây dựng một nền tảng huấn luyện AI nội địa, ít phụ thuộc hơn vào nguồn chip Nvidia. Dự án ít nhất 160.000 chip Ascend 950DT tại Ulanqab, Nội Mông được định hướng chủ yếu cho suy luận, tức vận hành mô hình đã huấn luyện.
Đăng bởiBiên tập bằng GPT-5.6 TerraHình ảnh được tạo bằng GPT Image 2
Câu trả lời nghiên cứu
Bài học chính
- DeepSeek chấp nhận khoảng cách hiệu năng hiện tại để xây dựng một nền tảng huấn luyện AI nội địa, ít phụ thuộc hơn vào nguồn chip Nvidia.
- Dự án ít nhất 160.000 chip Ascend 950DT tại Ulanqab, Nội Mông được định hướng chủ yếu cho suy luận, tức vận hành mô hình đã huấn luyện.
- Chip Huawei chuyên cho huấn luyện được kỳ vọng có thể bắt đầu giao từ cuối năm 2026, với khả năng sẵn sàng rộng hơn vào đầu năm 2027.
Prompt AI
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 đang theo đuổi chip Huawei chủ yếu vì khả năng chống chịu chiến lược, chứ không phải vì chúng đã tối ưu nhất cho việc huấn luyện các mô hình AI tuyến đầu. Nếu nguồn GPU Nvidia tiếp tục bị siết bởi các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ, một hệ thống phần cứng và phần mềm nội địa hoạt động được có thể quan trọng hơn lợi thế hiệu năng ngắn hạn.
Thông tin trước đó cho thấy nỗ lực huấn luyện R2 trên Ascend 910C gặp trở ngại về phần cứng và phần mềm. Ước tính cần khoảng bốn bộ xử lý Huawei để tương đương một Nvidia GB300 cũng phác họa rõ khoảng cách hiện tại. Nhưng với DeepSeek, đưa khối lượng công việc thật lên nền tảng Ascend là cách tạo ra phản hồi kỹ thuật cần thiết để cải thiện chip, phần mềm và chuỗi cung ứng trong nước.
Mốc chip huấn luyện: cuối năm 2026 đến đầu năm 2027
Theo thông tin được công bố lại trong các báo cáo, DeepSeek kỳ vọng Huawei có thể bắt đầu giao chip chuyên cho huấn luyện từ quý IV/2026, rồi mở rộng khả năng cung ứng vào khoảng đầu năm 2027. Một báo cáo khác nêu rằng việc tiền huấn luyện các mô hình tiên phong vẫn dựa vào Nvidia, trong khi chip Huawei dành cho huấn luyện có thể đến vào đầu năm 2027. 13
Điểm cần phân biệt là huấn luyện tiêu tốn tính toán rất lớn để tạo mô hình, còn suy luận là chạy mô hình đã có để trả lời người dùng. Huawei đang tiến gần hơn ở suy luận và các bước hậu huấn luyện, nhưng việc thay thế Nvidia hoàn toàn trong tiền huấn luyện vẫn chưa phải thực tế trước mắt.
160.000 Ascend 950DT: cụm lớn cho suy luận, chưa phải thay Nvidia huấn luyện
DeepSeek dự kiến triển khai ít nhất 160.000 bộ tăng tốc Ascend 950DT tại một trung tâm dữ liệu quy mô khoảng 1 gigawatt ở Ulanqab, Nội Mông. Nếu hoàn thành, đây có thể là một trong những cụm chip AI do Trung Quốc sản xuất lớn nhất từng được biết đến. 1
2
Tuy nhiên, mục đích hiện tại của cụm này là vận hành mô hình, không phải tiền huấn luyện mô hình mới. Tiến độ lắp đặt phụ thuộc vào năng lực sản xuất của Huawei; các báo cáo cũng cho biết DeepSeek chưa có kế hoạch dùng 950DT cho huấn luyện vào thời điểm này. 1
2
Điều đó cho thấy chiến lược thực tế hơn là chuyển dần từng lớp công việc: trước hết dùng Ascend cho suy luận ở quy mô lớn, đồng thời tích lũy kinh nghiệm vận hành, tối ưu phần mềm và hạ tầng liên kết chip trước khi giao các tác vụ huấn luyện nặng hơn.
V4 là bước xây hệ sinh thái, không chỉ là “chuyển cổng” mô hình
Phiên bản V4 của DeepSeek được điều chỉnh để chạy trên chip Huawei Ascend. Đây là tín hiệu quan trọng vì hiệu năng AI không chỉ phụ thuộc vào con chip: còn có trình biên dịch, framework, kernel, thư viện, kết nối mạng giữa các máy chủ và cách thiết kế mô hình. 7
Việc tối ưu V4 cho Ascend giúp Huawei và DeepSeek kiểm chứng mức độ tương thích của toàn bộ ngăn xếp phần mềm với một mô hình thực tế. Nói cách khác, đây là nền móng để việc huấn luyện trên phần cứng nội địa có cơ hội trở nên đáng tin cậy hơn, thay vì chỉ đơn thuần chạy được mô hình sau khi hoàn tất huấn luyện.
Hạn chế xuất khẩu đang thay đổi động cơ thị trường
Các biện pháp kiểm soát của Mỹ đối với những bộ tăng tốc AI mạnh nhất của Nvidia đã khiến việc thay thế bằng chip nội địa không còn chỉ là mục tiêu chính sách công nghiệp. Với doanh nghiệp AI Trung Quốc, đó ngày càng là bài toán vận hành và bảo đảm nguồn cung.
Trong ngắn hạn, Nvidia vẫn giữ lợi thế hiệu năng ở phân khúc cao cấp. Nhưng các hạn chế này đồng thời thúc đẩy đầu tư vào chip, phần mềm và trung tâm dữ liệu nội địa. Kế hoạch cụm 950DT của DeepSeek, cùng việc V4 được tối ưu cho Ascend và kỳ vọng về chip huấn luyện mới, phản ánh nỗ lực rộng hơn nhằm tạo một chuỗi tính toán AI tự chủ hơn tại Trung Quốc. 1
7
13
Tóm lại: DeepSeek không phủ nhận cái giá của việc chuyển sang Huawei — chi phí phần cứng, điện năng, phần mềm và độ khó kỹ thuật đều có thể cao hơn. Song công ty dường như coi đó là cái giá cần trả để không bị lệ thuộc hoàn toàn vào một nguồn công nghệ có thể ngày càng khó tiếp cận.
Studio Global AI
Tiếp tục nghiên cứu của bạn
Trang này bao gồm câu trả lời dựa trên nguồn mà bạn có thể tiếp tục bên trong Studio Global.
Người ta cũng hỏi
Câu trả lời ngắn gọn cho "Vì sao DeepSeek vẫn ưu tiên huấn luyện AI trên chip Huawei?" là gì?
DeepSeek chấp nhận khoảng cách hiệu năng hiện tại để xây dựng một nền tảng huấn luyện AI nội địa, ít phụ thuộc hơn vào nguồn chip Nvidia.
Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?
DeepSeek chấp nhận khoảng cách hiệu năng hiện tại để xây dựng một nền tảng huấn luyện AI nội địa, ít phụ thuộc hơn vào nguồn chip Nvidia. Dự án ít nhất 160.000 chip Ascend 950DT tại Ulanqab, Nội Mông được định hướng chủ yếu cho suy luận, tức vận hành mô hình đã huấn luyện.
Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?
Chip Huawei chuyên cho huấn luyện được kỳ vọng có thể bắt đầu giao từ cuối năm 2026, với khả năng sẵn sàng rộng hơn vào đầu năm 2027.
Nguồn
ground.newsDeepSeek Plans Major Huawei Ascend Chip Deployment at Inner ...
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
thenextweb.comDeepSeek plans large Huawei chip order for new Inner Mongolia ...