Suradnja između DeepSeeka i Huaweija prešla je granice glasina i postala konkretna stvarnost: obje kineske tvrtke su objavile dio softvera koji omogućuje programiranje Ascend akceleratora. Ovaj potez nije toliko usmjeren na natjecanje na tržištu silicija koliko na prekid ovisnosti o CUDA-i , Nvidijinoj platformi koja je godinama služila kao obavezni ulaz u umjetnu inteligenciju.
Zanimljivo je da objava dolazi putem otvorenog koda. DeepSeek je objavio alate i biblioteke tako da programeri mogu raditi s Huaweijevim čipovima bez potpune obnove ključnih slojeva svojih projekata. Huawei je podržao rad, a fokus je na cjelovitom ekosustavu, a ne na jednom proizvodu.
Otvori alate za Ascend čipove
Objavljeni paket uključuje šest softverskih komponenti i nekoliko biblioteka za matematičke operacije i razmjenu podataka između akceleratora. Najviše spominjana komponenta je TileLang, programski jezik visoke razine koji je laboratorij optimizirao za akceleratore Ascend 950. Ideja je učiniti pisanje koda za ove čipove jednostavnijim od korištenja Nvidijinih alata, bez žrtvovanja visokih performansi.
TileLang se nije pojavio niotkuda: već se koristio u prethodnim Nvidia karticama, a sada se donosi Huaweiju. Tvrtka tvrdi da je zajednički, lako razumljiv jezik koji koristi hardver ključan za izgradnju AI ekosustava koji ne ovisi o vanjskim pružateljima usluga - cilj koji Peking zagovara već više od dvije godine.
Osim jezika, DeepSeek i Huawei optimizirali su supernode od 128 Ascend 950 akceleratora . U ovakvim vrstama sustava nije dovoljno da svaka jedinica bude snažna; ključno je kako se podaci prenose između njih. Tu je Nvidia izgradila dio svoje prednosti s tehnologijama poput NVLinka, i zato je kineski pristup nužno sveobuhvatan.
DeepSeek nije novajlija u ovom području. Već je razvio alate za druge AI akceleratore, a prema nekoliko izvješća, njegov V4-Flash model optimiziran je za rad na Ascendu. Njihov sljedeći poznati korak je ambiciozan: planiraju instalirati najmanje 160 000 Huawei akceleratora u podatkovnom centru u Unutarnjoj Mongoliji, brojka koja daje ideju o razmjerima koje namjeravaju podnijeti.
CUDA zid i ograničenja plana
Huawei nije sputavan samo fizičkim komponentama svojih čipova. Gotovo dvadeset godina velik dio AI softvera pisan je imajući CUDA na umu , a tu instaliranu bazu teško je istisnuti. To nije samo kompajler: uključuje i biblioteke, alate za testiranje, priručnike, primjere i vrlo veliku zajednicu. Prema raznim analizama, CUDA se može pohvaliti s oko četiri milijuna programera, mrežom koju je Nvidia pretvorila u svoju najjaču obranu.
Huawei ima svoju alternativu, CANN , ali to nije dovoljno samo s kompajlerom i nekoliko biblioteka. Da biste se istinski natjecali, potrebni su vam dijagnostički alati, obuka i ljudi sposobni rješavati probleme iz stvarnog svijeta. To je praznina koju DeepSeek pokušava popuniti svojom stručnošću u optimizaciji niske razine i postojećom zajednicom otvorenog koda.
Politički i regulatorni kontekst također igra ulogu. Washington i dalje ograničava prodaju naprednih akceleratora i pristup ključnim strojevima za proizvodnju poluvodiča. Ove prepreke ograničavaju Huaweijevo međunarodno širenje, iako je tržište unutar Kine dovoljno veliko da eksperiment bude ekonomski isplativ.
Huawei je priznao da njegova proizvodnja nije dovoljna za zadovoljavanje domaće potražnje te da se zasad radije fokusira na Kinu nego na međunarodnu ekspanziju. Njegov plan razvoja uključuje Ascend 960DT za početak 2027. i plan razvoja do 2029., s namjerom udvostručenja računalne snage sa svakom nadogradnjom.
U međuvremenu, DeepSeek također prati tržišta. Prema Bloombergu, priprema rundu financiranja s vrijednošću blizu 74.000 milijarde dolara , u iščekivanju potencijalne inicijalne javne ponude (IPO). Ova kombinacija financijske snage, otvorenog koda i domaće razvijenog hardvera objašnjava zašto se operacija pomno prati izvan Kine.
Za razvojni tim, prava dilema je trošak promjene platforme. Svaka značajka koja trenutno poziva Nvidia biblioteku trebala bi ekvivalentnu verziju za Huawei, a problemi s kompatibilnošću često se javljaju nakon što je sustav već pokrenut i radi. DeepSeekovi alati imaju za cilj smanjiti ovo trenje, ali ne uklanjaju prednost koju je stekao CUDA, niti jamče da će svi modeli jednako dobro raditi na Ascendu.
U Španjolskoj i ostatku Europe implikacije su manje neposredne, ali ne i manje značajne. Većina tvrtki i podatkovnih centara oslanja se na američke dobavljače i ne postoji usporediva lokalna alternativa CUDA-i. Kineski potez služi kao podsjetnik da tehnološku autonomiju ne određuju isključivo tvornice čipova, već i softver, jezici i zajednice.
Bitka se neće dobiti priopćenjem za medije. Bitno će biti koliko će projekata napustiti CUDA-u, koliko će ljudi početi koristiti TileLang i ima li Huawei dovoljno čipova da zadovolji potražnju. Ako alati ne uvjere, mnogi će se timovi vratiti starim navikama bez većih problema.
DeepSeekov i Huaweijev potez smješta konkurenciju na manje vidljiv sloj od hardvera: softver koji svaki čip čini upotrebljivim. To nije konačan udarac za Nvidiju, ali je korak koji smanjuje troškove napuštanja njezinog ekosustava i, srednjoročno gledano, mogao bi promijeniti odluke o kupnji unutar Kine. Izvan Kine, učinak će ovisiti o Huaweijevom proizvodnom kapacitetu i pritisku koji Sjedinjene Države vrše na svoje saveznike.
