DeepSeek сделала себе имя на моделях, которые соперничали с решениями западных лабораторий при гораздо меньших затратах. Теперь компания из Ханчжоу нацелилась на уровень ниже: она разрабатывает собственный AI-чип, сообщили Reuters три источника, знакомые с вопросом, стремясь снизить зависимость как от Nvidia, так и от Huawei.
Чип
Как сообщается, чип предназначен для inference — этапа, на котором обученная модель отвечает на запросы пользователей, — а не для обучения. Его будет производить SMIC, крупнейшая китайская фабрика полупроводников, по 7-нанометровому техпроцессу. Такой выбор не случаен: ожидается, что именно inference теперь будет формировать около 70% спроса на вычислительные ресурсы ИИ, и именно здесь специализированный чип дает наибольший эффект, а китайский кремний с экспортными ограничениями уже ближе всего к конкурентному уровню.
Сжатие экспортного контроля
SMIC отрезана от самых передовых инструментов для производства чипов американскими и нидерландскими экспортными ограничениями и, как широко сообщается, застряла на 7-нм узле, на несколько поколений отстающем от тайваньской TSMC. Тем временем DeepSeek сталкивается с ограничениями на закупку топовых ускорителей Nvidia и не хочет слишком полагаться на линейку Ascend от Huawei. Собственный inference-чип — это страховка сразу от обоих ограничений.
Незаметное наращивание
По словам одного из источников, работа над проектом началась примерно год назад. В последние месяцы DeepSeek незаметно увеличила набор инженеров по проектированию чипов без публичных вакансий и ведет переговоры с внешними партнерами по фабрикации и памяти. Компания не подтвердила проект, который пока находится на ранней стадии.
Ставки
Если проект удастся, DeepSeek станет первой китайской лабораторией frontier-моделей, которой будет принадлежать собственный inference-кремний, — это станет угрозой оставшемуся бизнесу Nvidia в Китае и позиционированию Huawei как стандартной отечественной альтернативы. Это также продолжает более широкий тренд: вслед за TPU Google, Trainium Amazon и ставкой OpenAI на собственный кремний разработчики моделей все чаще хотят контролировать чипы, на которых работают их модели. Ограничения при этом вполне реальны: 7-нм техпроцесс ограничивает энергоэффективность, а выход годных на первом дизайне редко бывает высоким.