DeepSeek據報正計劃在內蒙古烏蘭察布建設大型AI部署:為一個算力規模約1GW的資料中心配置至少16萬枚華為下一代Ascend 950DT加速器,主要負責推理,即回應用戶模型請求,而非其最核心的模型訓練。DeepSeek與華為暫未公開確認訂單或交付時間表,因此現階段應視為有關計劃的報道,而非已落成、已投產的集群。
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擬建的是超大型推理集群
若按傳出的16萬枚規模落實,這套系統可望成為目前已知最大規模之一的華為AI加速器集群。
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不過,推理與訓練不能混為一談。龐大推理機隊可讓模型更大規模對外提供服務,並有機會攤薄長期營運成本;但這本身不足以證明華為硬件已取代DeepSeek整個運算架構中的Nvidia。現有報道指出,DeepSeek的訓練工作仍然使用Nvidia硬件。
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點解交貨未必快?瓶頸在供應,不只在資金
這項計劃的難處,未必是起樓或籌錢,而是拿到足夠硬件。報道稱,DeepSeek想取得的華為頂級晶片數量,高於華為目前可供應的水平;加上高階記憶體等零件短缺,Ascend 950DT今年產量可能只有數十萬枚的較低水平。對比之下,16萬枚已是相當大的一份需求。
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主要壓力包括:
- 高階記憶體短缺: AI加速器依賴高頻寬記憶體及多種專用零件;任何一環供應不足,都可以限制完成品出貨。
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- 華為產能有限: 安裝進度取決於華為實際製造能力。即使將更多配額給予單一客戶,也不等於總產量會即時增加。
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- 買家排隊搶貨: DeepSeek發布V4後,Ascend 950需求上升。路透報道,字節跳動、騰訊及阿里巴巴等中國大型互聯網企業都在尋求訂購,DeepSeek需要與雲端及互聯網巨頭競逐同一批供應。
即使獲得政府支持或較優先的配額,也只能改善DeepSeek在隊列中的位置,未必能消除零件和製造的根本限制。到頭來,要看的還是實際交付多少、整合到多少,以及系統能否持續穩定運作。
中國減少依賴Nvidia的一步,但未算全面脫鈎
烏蘭察布項目配合中國建立較少依賴美國技術的AI運算生態。DeepSeek的V4預覽版已針對華為先進Ascend晶片作適配;華為亦表示,V4已獲其Ascend 950超節點集群支援,其晶片亦參與了V4-Flash部分訓練。
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這種軟硬件配合的意義不止於「有晶片可用」。AI硬件能否普及,還取決於模型、框架、開發工具及部署流程是否能順暢協作。一個具知名度的模型若能在Ascend平台有效運行,雲服務商、企業與開發者便更有誘因投資華為平台,形成晶片與軟件生態互相推動的循環。
但不宜把此解讀成DeepSeek已完全擺脫Nvidia。這個據報項目集中於推理;DeepSeek的訓練負載仍據報依賴Nvidia系統。
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規模既是賣點,也是風險集中點
16萬枚晶片的集群,代表DeepSeek希望以超大規模自建運算基建,為模型提供可觀的內部服務能力,而不完全依賴外部雲端容量。
但規模愈大,供應鏈風險亦愈集中。較小的部署或可隨生產及配額分階段完成;16萬枚目標卻需要在供應受限的產品線中取得相當大份額,並要面對整個中國市場同時搶貨的局面。
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接下來應看甚麼?
「16萬枚」反映的是雄心,並非完成。較有意義的里程碑包括:訂單有否獲正式確認、Ascend 950DT的交貨速度、真正可用的已安裝算力,以及DeepSeek模型在該系統上的推理成本與可靠性。
若集群最終以接近報道所指的規模投入運作,將會是華為Ascend生態及中國本土AI基建的重要一步;若交付延誤,則會更清楚揭示一個現實:設計本土AI技術棧是一回事,要把所有稀缺零件製造成可大規模部署的系統,則是另一回事。
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