Дженсен Хуанг: DeepSeek на чипах Huawei будет «ужасным решением» для США

Дженсен Хуанг заявил подкасте Dwarkesh, что если DeepSeek свои новые модели искусственного интеллекта оптимизирует для работы на чипах Huawei, а не на американском оборудовании, это будет «ужасным исходом» для США.

Глава Nvidia считает, что это представляет собой прямую угрозу технологическому преимуществу, которое обеспечивало доминирование американского искусственного интеллекта на протяжении последнего десятилетия.

«Если будущие модели искусственного интеллекта будут оптимизированы совсем не так, как американский технологический стек, — сказал Хуанг, — и если ИИ распространится по всему миру с использованием китайских стандартов и технологий, то Китай превзойдет США». Это заявление примечательно тем, что его сделал генеральный директор компании, которая больше всех выиграла от сложившейся ситуации, когда практически все передовые модели искусственного интеллекта в мире обучаются на графических процессорах Nvidia с использованием программного фреймворка CUDA.

DeepSeek готовится к запуску V4 — мультимодальной базовой модели, выход которой ожидается в конце этого месяца. Ранее в апреле издание The Information сообщило, что V4 будет работать на новейшем процессоре Huawei Ascend 950PR, а в отдельном материале Reuters говорилось, что модель была обучена на чипах Nvidia Blackwell, что является нарушением экспортного контроля США. Эти два утверждения не обязательно противоречат друг другу: модель может быть обучена на одном наборе оборудования, а для логического вывода использоваться другое.

Важность интеграции с Huawei заключается в миграции программного обеспечения. Компания DeepSeek потратила несколько месяцев на переписывание своего основного кода для работы с фреймворком CANN от Huawei, отказавшись от экосистемы CUDA, которую Nvidia на протяжении двух десятилетий создавала как основу для разработки искусственного интеллекта. Доминирование CUDA стало вторым уровнем американского контроля над ИИ, помимо самих чипов. Ограничения на экспорт могут повлиять на то, какое оборудование Nvidia попадет в Китай, но до тех пор, пока китайские лаборатории писали свое программное обеспечение для CUDA, они оставались зависимыми от экосистемы Nvidia, даже если использовали альтернативные процессоры. Переход DeepSeek на CANN устраняет эту зависимость.

Модель V3 от DeepSeek, выпущенная в конце 2024 года, была обучена на 2048 графических процессорах Nvidia H800 — чипах, разработанных специально для китайского рынка, продажа которых в Китай была запрещена в 2023 году. Компания уже продемонстрировала, что может создавать модели, не уступающие конкурентам с меньшими затратами ресурсов, чем её американские конкуренты. Её модель логического вывода R1 по производительности сравнялась или превзошла модели, обучение которых обходится на несколько порядков дороже. V4 расширит этот подход, доказав, что компания может обойтись вообще без американского оборудования.

По производительности чипы Huawei не могут сравниться с лучшими чипами Nvidia. Ascend 910C, предшественник 950PR, обеспечивает примерно 60% производительности логического вывода по сравнению с чипом Nvidia H100, который сам по себе на два поколения отстает от лучших чипов Nvidia. Сегодня американские чипы примерно в пять раз мощнее своих китайских аналогов, и, по прогнозам, к 2027 году это отставание увеличится до 17 раз. В 2026 году Huawei планирует выпустить 750 000 чипов для искусственного интеллекта, но их совокупная вычислительная мощность составляет всего 3–5 % от общего объёма производства Nvidia.

Однако Хуанг обеспокоен не текущим разрывом в производительности. Он считает, что даже если бы в Китае производились менее совершенные чипы, страна все равно могла бы догнать США в развитии искусственного интеллекта, учитывая ее «огромные запасы энергии» и «большое количество исследователей в области ИИ». Это означает, что производительность аппаратного обеспечения — лишь один из факторов, а оптимизация программного обеспечения, талантливые исследователи и доступность энергии могут компенсировать недостатки чипов. Если V4 будет хорошо работать на чипах Ascend, это подтвердит возможность альтернативного пути развития искусственного интеллекта, который не будет зависеть от Nvidia на любом этапе цепочки поставок.

Новости электроники| В МАХ: https://max.ru/electronics_news| В Telegram: https://t.me/electronics_news1

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: t.me

Комментарии: