A DeepSeek és a Huawei együttműködése túllépett a pletykákon, és kézzelfogható valósággá vált: mindkét kínai vállalat nyílt forráskódúvá tette az Ascend gyorsítók programozását lehetővé tevő szoftver egy részét. A lépés nem annyira a szilíciumpiacon való versenyről szól, mint inkább a CUDA- tól , az Nvidia platformjától való függőségük megszüntetéséről, amely évek óta a mesterséges intelligencia kötelező átjárójaként szolgál.
Ami feltűnő, hogy a bejelentés nyílt forráskódú szoftveren keresztül érkezett. A DeepSeek eszközöket és könyvtárakat adott ki, így a fejlesztők a Huawei chipekkel dolgozhatnak anélkül, hogy teljesen újra kellene építeniük projektjeik alapvető rétegeit. A Huawei támogatta a munkát, és a hangsúly egy teljes ökoszisztémán van, nem egyetlen terméken.
Eszközök megnyitása az Ascend chipekhez
A kiadott csomag hat szoftverkomponenst és számos könyvtárat tartalmaz a matematikai műveletekhez és a gyorsítók közötti adatcseréhez. A legtöbbet emlegetett komponens a TileLang, egy magas szintű programozási nyelv, amelyet a laboratórium az Ascend 950 gyorsítókhoz optimalizált. Az ötlet az, hogy ezekhez a chipekhez a kódírás egyszerűbb legyen, mint az Nvidia eszközeinek használata, anélkül, hogy a nagy teljesítmény rovására menne.
A TileLang nem a semmiből bukkant fel: már használták korábbi Nvidia kártyákban, és most a Huawei-hez is eljut. A vállalat fenntartja, hogy egy közös, könnyen tanulható nyelv, amely kihasználja a hardvert, kulcsfontosságú egy olyan mesterséges intelligencia ökoszisztéma kiépítéséhez, amely nem függ külső szolgáltatóktól – ezt a célt Peking már több mint két éve szorgalmazza.
A nyelv mellett a DeepSeek és a Huawei optimalizált egy 128 Ascend 950 gyorsítóból álló szupercsomópontot . Az ilyen típusú rendszerekben nem elég, ha minden egység erős, az is kulcsfontosságú, hogy hogyan történik az adatátvitel közöttük. Az Nvidia itt építette ki előnyének egy részét olyan technológiákkal, mint az NVLink, és ezért a kínai megközelítés szükségszerűen átfogó.
A DeepSeek nem újonc ezen a területen. Korábban már fejlesztett eszközöket más MI-gyorsítókhoz, és számos jelentés szerint a V4-Flash modelljüket optimalizálták az Ascenden való futtatáshoz. A következő ismert lépésük ambiciózus: legalább 160 000 Huawei gyorsító telepítését tervezik egy belső-mongóliai adatközpontban, ami már önmagában is érzékelteti, hogy mekkora léptéket kívánnak kezelni.
A CUDA fal és a terv korlátai
A Huaweit nem csak a chipek fizikai alkatrészei tartották vissza. Majdnem húsz éve a mesterséges intelligencia szoftverek nagy részét a CUDA szem előtt tartásával írták , és ezt a telepített bázist nehéz kiszorítani. Ez nem csak egy fordítóprogram: tartalmaz könyvtárakat, tesztelőeszközöket, kézikönyveket, példákat és egy nagyon nagy közösséget is. Különböző elemzések szerint a CUDA körülbelül négymillió fejlesztővel büszkélkedhet, ezt a hálózatot az Nvidia a legerősebb védelmévé tette.
A Huaweinek is van egy saját alternatívája, a CANN , de ez nem elég csak egy fordítóval és néhány könyvtárral. Ahhoz, hogy valóban versenyképes legyen, diagnosztikai eszközökre, képzésre és valós problémák megoldására képes emberekre van szükség. Ezt a hiányt próbálja betölteni a DeepSeek az alacsony szintű optimalizálásban szerzett szakértelmével és egy meglévő nyílt forráskódú közösséggel.
A politikai és szabályozási kontextus is szerepet játszik. Washington továbbra is korlátozza a fejlett gyorsítók értékesítését és a kulcsfontosságú félvezetőgyártó gépekhez való hozzáférést. Ezek az akadályok korlátozzák a Huawei nemzetközi terjeszkedését, bár a kínai piac elég nagy ahhoz, hogy a kísérlet gazdaságilag életképes legyen.
A Huawei elismerte, hogy termelése nem elegendő a belföldi kereslet kielégítésére, és egyelőre inkább Kínára koncentrál, mintsem nemzetközi terjeszkedésre. Az ütemtervében szerepel az Ascend 960DT 2027 elejére, valamint egy 2029-ig tartó ütemterv, azzal a szándékkal, hogy minden frissítéssel megduplázza a számítási teljesítményt.
Eközben a DeepSeek is figyeli a piacokat. A Bloomberg szerint egy közel 74.000 milliárd dolláros értékelésű finanszírozási kört készítenek elő , egy lehetséges tőzsdei bevezetésre számítva. A pénzügyi erő, a nyílt forráskód és a hazai fejlesztésű hardverek kombinációja magyarázza, hogy a műveletet miért figyelik szorosan Kínán kívül is.
Egy fejlesztőcsapat számára az igazi dilemmát a platformváltás költségei jelentik. Minden olyan funkciónak, amely jelenleg Nvidia könyvtárat hív, egyenértékű verzióra lenne szüksége a Huawei számára, és a kompatibilitási problémák gyakran akkor merülnek fel, amikor a rendszer már fut. A DeepSeek eszközei célja ennek a súrlódásnak a csökkentése, de nem szüntetik meg a CUDA által elért előnyt, és nem garantálják, hogy minden modell egyformán jól fog teljesíteni az Ascenden.
Spanyolországban és Európa többi részén a következmények kevésbé közvetlenek, de nem kevésbé jelentősek. A legtöbb vállalat és adatközpont amerikai beszállítókra támaszkodik, és nincs a CUDA-hoz hasonló helyi alternatíva. A kínai lépés emlékeztetőül szolgál arra, hogy a technológiai autonómiát nem kizárólag a chipgyárak, hanem a szoftverek, a nyelvek és a közösségek is meghatározzák.
A csatát nem lehet sajtóközleménnyel megnyerni. Az számít majd, hogy hány projekt hagy fel a CUDA-val, hányan kezdik el használni a TileLang-et , és hogy a Huawei rendelkezik-e elegendő chippel a kereslet kielégítésére. Ha az eszközök nem győzik meg, sok csapat gond nélkül visszatér a régi módszereihez.
A DeepSeek és a Huawei lépése a hardvernél kevésbé látható rétegre helyezi a versenytársakat: a szoftverre, amely minden egyes chipet használhatóvá tesz. Ez nem végleges csapás az Nvidia számára, de egy olyan lépés, amely csökkenti az ökoszisztémájából való kilépés költségeit, és középtávon megváltoztathatja a vásárlási döntéseket Kínán belül. Kínán kívül a hatás a Huawei termelési kapacitásától és az Egyesült Államok szövetségeseire gyakorolt nyomásától függ.
