Китайский стартап DeepSeek разрабатывает собственный чип для искусственного интеллекта, заявили три источника, знакомые с ситуацией.
Информацией поделилось агентство Reuters.
Эта инициатива может снизить зависимость DeepSeek от чипов Nvidia и Huawei, на которые он полагался для обучения и запуска своих всемирно популярных моделей. По словам источников, чип предназначен для инференса — этапа ИИ-вычислений, на котором обученная модель генерирует ответы для пользователей, — а не для обучения новых моделей.
В случае успеха выход DeepSeek в сферу разработки полупроводников ознаменует серьезный стратегический сдвиг для компании, которую в Китае широко превозносят как национального ИИ-чемпиона, что потенциально добавит проблем китайскому технологическому гиганту Huawei.
DeepSeek приобрела мировую известность более года назад после выпуска двух высокоэффективных моделей ИИ, которые стали вирусными по всему миру, удивив многих в Кремниевой долине и Вашингтоне. Компания давно известна тем, что делает упор на прорывы в моделях ИИ, а не на коммерциализацию своей технологии.
Хотя предложения Huawei все еще со значительным отставанием уступают самым передовым чипам Nvidia, запрет США на их экспорт в Китай помог Huawei занять около половины внутреннего рынка ИИ-чипов объемом 50 миллиардов долларов, поставляя продукцию DeepSeek и нескольким другим ведущим игрокам отрасли. Однако позиции Huawei на рынке уже слабеют, поскольку технологические конкуренты Alibaba и Baidu разрабатывают свои собственные ИИ-чипы и завоевывают долю рынка.
По словам трех источников, попытка DeepSeek присоединиться к этой гонке находится на ранней стадии: компания связывается с внешними партнерами и ведет переговоры с компаниями по проектированию чипов, контрактными производителями полупроводников и производителями памяти. По словам одного из собеседников, эти усилия начались около года назад.
Компания из Ханчжоу в последние месяцы также увеличила наем инженеров по проектированию чипов, но набор сотрудников проводился в частном порядке, без публикации вакансий на открытых платформах по найму, сообщили два источника. Все три человека отказались назвать свои имена, поскольку эта информация не является публичной.
Несмотря на то, что DeepSeek стала знаменосцем амбиций Китая в сфере ИИ, она предпочитает держаться в тени. Компания не ответила на запрос о комментариях.
Создав собственный чип, DeepSeek присоединится к другим мировым разработчикам ИИ, стремящимся к большему контролю над оборудованием, на котором работают их модели, и к снижению зависимости от оборудования Nvidia.
В прошлом месяце OpenAI представила Jalapeno, свой первый специализированный чип для инференса, разработанный совместно с Broadcom, в то время как Anthropic взвешивала возможность создания собственных ИИ-чипов, сообщило агентство Reuters в апреле. Для DeepSeek эти усилия несут дополнительное стратегическое измерение. Экспортный контроль США запрещает китайским компаниям покупать самые передовые чипы Nvidia, и Пекин оказывает давление на своих технологических чемпионов с целью создания отечественных альтернатив.
Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн в редком интервью китайскому СМИ в 2024 году заявил, что экспортный контроль на чипы стал вызовом для компании. DeepSeek использовала чипы как Nvidia, так и Huawei. Компания заявляла, что базовая модель, лежащая в основе R1 (модели рассуждений, чья высокая производительность при низких затратах спровоцировала обвал акций технологических компаний США в январе 2025 года), была обучена на H800 от Nvidia — чипе, разработанном для китайского рынка, который Вашингтон запретил в конце 2023 года. С тех пор компания все больше опирается на Huawei.
В апреле она выпустила свою модель V4, адаптированную для чипов Ascend от Huawei, а Huawei сообщила, что ее процессоры использовались в части обучения V4-Flash, более легкой версии модели. Как сообщало агентство Reuters, заказы на чипы Ascend 950 от Huawei со стороны китайских технологических конгломератов резко выросли после запуска.
Освоение спроса на инференс
Чип для инференса от DeepSeek будет нацелен на самый быстрорастущий сегмент спроса на вычисления ИИ. По мере распространения ИИ-приложений все большая часть вычислительной работы в отрасли смещается от обучения моделей к их запуску, который опирается на специализированные чипы, способные быть дешевле и потреблять меньше энергии, чем графические процессоры (GPU) общего назначения. Однако гарантий успеха нет.
Проектирование конкурентоспособного ИИ-чипа обычно требует многих лет и значительного капитала. Производство создает еще одно препятствие, поскольку США запрещают китайским разработчикам доступ к самым передовым зарубежным полупроводниковым фабрикам, в то время как отдельные ограничения США перекрыли Китаю доступ к памяти с высокой пропускной способностью — компоненту, критически важному для чипов ИИ-инференса.
Инициатива DeepSeek в области чипов совпадает с тем, что компания впервые привлекла сторонний капитал. Ожидалось, что компания привлечет 7 миллиардов долларов в ходе первого раунда финансирования с оценкой от 52 до 59 миллиардов долларов, сообщило агентство Reuters в июне, что стало отказом от ее многолетней стратегии отвержения внешних инвестиций.
