Deepseek готовит крупнейший кластер на 160 000 чипов Huawei

Компания Deepseek планирует развернуть в дата-центре во Внутренней Монголии кластер минимум из 160 000 чипов Huawei нового поколения Ascend-950DT. Об этом со ссылкой на Bloomberg сообщает The Decoder. Чипы предназначены только для инференса, выполнения уже обученных моделей, а не для их обучения: для куда более тяжёлых тренировочных нагрузок Deepseek по-прежнему использует оборудование Nvidia.
Если план будет реализован, это станет крупнейшим из известных кластеров на чипах Huawei и реальным шагом к тому, чтобы Китай меньше зависел от Nvidia. При этом Huawei, вероятно, не сможет поставить весь заказ раньше чем через год, из-за ограничений производства и дефицита чипов памяти.
Ситуация с памятью может улучшиться: крупнейший китайский производитель памяти CXMT впервые начал выпускать небольшие партии HBM3E, быстрой памяти, которая используется во многих ИИ-процессорах. Тем не менее CXMT отстаёт от Samsung, SK Hynix и Micron на три-пять лет: эти компании уже наладили массовое производство более нового поколения памяти HBM4.
Заказ Deepseek, часть более широкой программы китайского правительства по развитию собственной чиповой индустрии, чтобы не отстать в гонке ИИ.
Ключевые факты
- Deepseek планирует развернуть во Внутренней Монголии кластер минимум из 160 000 чипов Huawei Ascend-950DT.
- Чипы предназначены только для инференса; для обучения моделей Deepseek продолжает использовать оборудование Nvidia.
- Это будет крупнейший известный кластер на чипах Huawei, шаг к независимости Китая от Nvidia.
- Huawei, вероятно, не сможет поставить весь заказ раньше чем через год из-за ограничений производства и дефицита памяти.
- Китайский производитель CXMT начал выпуск HBM3E, но отстаёт от Samsung, SK Hynix и Micron на 3-5 лет по памяти нового поколения HBM4.
Почему это важно
Кластер на 160 000 чипов Huawei, это заявка на масштаб, которого у китайских чипов для ИИ раньше не было: если он будет построен, это станет крупнейшим известным развёртыванием оборудования Huawei и заметным шагом к тому, чтобы китайские компании меньше зависели от Nvidia хотя бы в инференсе. Одновременно новость показывает границы этой независимости: тренировку моделей Deepseek по-прежнему ведёт на Nvidia, а не на Huawei.
Кому это важно
Новость важна китайской ИИ-индустрии и государственным программам по развитию собственной чиповой отрасли, для которых заказ Deepseek, часть более широкого курса на технологическую самостоятельность. Она также значима для Nvidia и других поставщиков ИИ-чипов, следящих за тем, насколько быстро в Китае растёт альтернативная инфраструктура, и для производителей памяти вроде CXMT, Samsung, SK Hynix и Micron, конкурирующих за поставки HBM.
Как это применить
Для тех, кто анализирует чиповый рынок Китая или планирует ИИ-инфраструктуру с оглядкой на его санкционные и технологические ограничения, кейс Deepseek, конкретный ориентир: инференс на локальных чипах Huawei уже можно масштабировать до сотен тысяч устройств, а вот замена Nvidia в обучении моделей пока не просматривается. Это стоит учитывать при прогнозах о том, как быстро Китай сможет строить ИИ-мощности без зависимости от американских поставщиков.
Можно ли доверять
Источник, статья The Decoder со ссылкой на данные Bloomberg о планах Deepseek; издание не приводит собственных источников внутри компании или Huawei, и в тексте нет ни точной даты, ни стоимости заказа, ни названия конкретного объекта или города во Внутренней Монголии, ни имён руководителей Deepseek или Huawei, комментирующих сделку. Сам материал описывает это как план, а не как подтверждённую или уже заключённую сделку.
Риски и подводные камни
Главный риск, сроки и объёмы поставок: по данным статьи, Huawei, вероятно, не сможет выполнить весь заказ раньше чем через год из-за производственных ограничений и дефицита чипов памяти. Дефицит может смягчиться по мере того, как CXMT наращивает выпуск HBM3E, но компания всё ещё отстаёт от лидеров рынка памяти на три-пять лет по более новому поколению HBM4, а значит зависимость китайской чиповой индустрии от внешних технологий и собственного времени на развитие производства сохраняется.