DeepSeek разработает собственный ИИ-чип, чтобы снизить зависимость от Nvidia и Huawei
Китайский стартап DeepSeek около года разрабатывает собственный специализированный процессор, сообщили Reuters три источника, знакомые с проектом. Чип предназначен для инференса, то есть работы уже обученной модели, когда она обрабатывает запросы и генерирует ответы, а не для ее первоначального обучения.
Если проект удастся довести до производства, DeepSeek сможет сократить зависимость от Nvidia и Huawei при запуске своих моделей. На обучение он напрямую не повлияет, поскольку для этой задачи новый процессор не предназначен. Собственная разработка также позволит компании лучше контролировать стоимость и устройство вычислительной инфраструктуры. DeepSeek присоединится к мировому тренду, в рамках которого крупнейшие разработчики ИИ создают специализированные чипы под особенности своих моделей.
Проект пока находится на ранней стадии, хотя работа над ним началась около года назад. DeepSeek обсуждает возможное сотрудничество с разработчиками микросхем, контрактными производителями и поставщиками памяти. В последние месяцы стартап также увеличил набор инженеров по проектированию чипов, однако ищет их без публичных вакансий на крупных рекрутинговых платформах. Компания не ответила на запрос Reuters.
Выход в разработку полупроводников станет серьезным стратегическим поворотом для DeepSeek, которая до сих пор была известна прежде всего своими моделями, а не оборудованием или коммерческой инфраструктурой. Непосредственное влияние проекта на Nvidia может оказаться ограниченным, поскольку экспортные меры США уже закрыли китайским компаниям доступ к ее самым передовым ускорителям. При этом собственный чип DeepSeek способен усилить конкуренцию с Huawei, которая поставляет стартапу процессоры и занимает около половины китайского рынка ИИ-ускорителей.
Для DeepSeek проект имеет и политическое значение. Американские экспортные ограничения закрывают китайским компаниям доступ к наиболее производительным ускорителям Nvidia, а Пекин добивается перехода на отечественные технологии. Базовую модель, на которой построена DeepSeek-R1, компания обучала на Nvidia H800, поставки которых США ограничили в конце 2023 года. Позднее стартап начал теснее работать с Huawei. Выпущенную в апреле модель V4 адаптировали для процессоров Ascend, а чипы Huawei использовали на части этапов обучения ее облегченной версии V4-Flash.
DeepSeek ориентирует разработку на инференс, который становится самым быстрорастущим сегментом вычислительного рынка ИИ. По мере распространения ИИ-сервисов все больше мощностей требуется не для обучения новых моделей, а для ежедневной обработки пользовательских запросов. Специализированные процессоры могут выполнять такие задачи дешевле и с меньшим энергопотреблением, чем универсальные графические ускорители.
Однако создание конкурентоспособного чипа обычно занимает годы и требует крупных вложений. Дополнительными препятствиями для DeepSeek станут ограничения на доступ китайских компаний к передовым зарубежным фабрикам и высокоскоростной памяти, необходимой для работы ИИ-ускорителей.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
