Sodelovanje med DeepSeekom in Huaweijem je preseglo govorice in postalo konkretna resničnost: obe kitajski podjetji sta dali odprtokodni del programske opreme, ki omogoča programiranje pospeševalnikov Ascend. Ta poteza ni toliko namenjena tekmovanju na trgu silicija, temveč prekinjanju odvisnosti od CUDA , Nvidijine platforme, ki je leta služila kot obvezna vstopna točka v umetno inteligenco.
Presenetljivo je, da objava prihaja prek odprtokodne programske opreme. DeepSeek je izdal orodja in knjižnice, ki razvijalcem omogočajo delo s Huaweijevimi čipi, ne da bi morali popolnoma prenoviti osrednje plasti svojih projektov. Huawei je delo podprl, poudarek pa je na celotnem ekosistemu, ne na enem samem izdelku.
Odpri orodja za čipe Ascend
Izdani paket vključuje šest programskih komponent in več knjižnic za matematične operacije in izmenjavo podatkov med pospeševalniki. Najbolj odmevna komponenta je TileLang, programski jezik visoke ravni, ki ga je laboratorij optimiziral za pospeševalnike Ascend 950. Ideja je, da bi pisanje kode za te čipe postalo preprostejše od uporabe Nvidijinih orodij, ne da bi pri tem žrtvovali visoko zmogljivost.
TileLang se ni pojavil iz nič: uporabljali so ga že v prejšnjih Nvidia karticah in ga zdaj prinaša Huawei. Podjetje vztraja, da je skupen, enostaven jezik, ki izkorišča strojno opremo, ključnega pomena za izgradnjo ekosistema umetne inteligence, ki ni odvisen od zunanjih ponudnikov – cilj, ki ga Peking zagovarja že več kot dve leti.
Poleg jezika sta DeepSeek in Huawei optimizirala tudi supervozlišče 128 pospeševalnikov Ascend 950. V tovrstnih sistemih ni dovolj, da je vsaka enota zmogljiva; ključnega pomena je, kako se podatki prenašajo med njimi. Tukaj je Nvidia zgradila del svoje prednosti s tehnologijami, kot je NVLink, in zato je kitajski pristop nujno celovit.
DeepSeek ni novinec na tem področju. Že pred tem je razvil orodja za druge pospeševalnike umetne inteligence, po več poročilih pa je bil njegov model V4-Flash optimiziran za delovanje na Ascendu. Njihov naslednji znani korak je ambiciozen: v podatkovnem centru v Notranji Mongoliji nameravajo namestiti vsaj 160.000 pospeševalnikov Huawei, kar daje predstavo o obsegu, ki ga želijo obvladati.
CUDA zid in omejitve načrta
Huaweija niso ovirale le fizične komponente njegovih čipov. Skoraj dvajset let je bila večina programske opreme za umetno inteligenco napisana z mislijo na CUDA in to nameščeno bazo je težko izpodriniti. Ne gre le za prevajalnik: vključuje tudi knjižnice, orodja za testiranje, priročnike, primere in zelo veliko skupnost. Glede na različne analize se CUDA ponaša s približno štirimi milijoni razvijalcev, omrežjem, ki ga je Nvidia spremenila v svojo najmočnejšo obrambo.
Huawei ima svojo alternativo, CANN , vendar to ni dovolj le s prevajalnikom in nekaj knjižnicami. Za resnično konkurenco potrebujete diagnostična orodja, usposabljanje in ljudi, ki so sposobni reševati resnične težave. To vrzel poskuša zapolniti DeepSeek s svojim strokovnim znanjem na področju nizkonivojske optimizacije in obstoječo skupnostjo odprte kode.
Pomembno vlogo igra tudi politični in regulativni kontekst. Washington še naprej omejuje prodajo naprednih pospeševalnikov in dostop do ključnih strojev za proizvodnjo polprevodnikov. Te ovire omejujejo mednarodno širitev Huaweija, čeprav je trg na Kitajskem dovolj velik, da je poskus ekonomsko upravičen.
Huawei je priznal, da njegova proizvodnja ne zadostuje za zadovoljevanje domačega povpraševanja in da se zaenkrat raje osredotoča na Kitajsko kot na mednarodno širitev. Njegov načrt vključuje Ascend 960DT za začetek leta 2027 in načrt do leta 2029, z namenom podvojitve računalniške moči z vsako nadgradnjo.
Medtem tudi DeepSeek opazuje trge. Po poročanju Bloomberga pripravlja krog financiranja z oceno blizu 74.000 milijard dolarjev , v pričakovanju morebitne prve javne ponudbe delnic. Ta kombinacija finančne moči, odprtokodne kode in doma razvite strojne opreme pojasnjuje, zakaj se operacija pozorno spremlja zunaj Kitajske.
Za razvojno ekipo je prava dilema strošek zamenjave platforme. Vsaka funkcija, ki trenutno zahteva knjižnico Nvidia, bi potrebovala enakovredno različico za Huawei, težave z združljivostjo pa se pogosto pojavijo, ko je sistem že zagnan. Orodja DeepSeek si prizadevajo zmanjšati to trenje, vendar ne odpravljajo prednosti, ki jo pridobi CUDA, niti ne zagotavljajo, da bodo vsi modeli na Ascendu delovali enako dobro.
V Španiji in preostali Evropi so posledice manj takojšnje, a nič manj pomembne. Večina podjetij in podatkovnih centrov se zanaša na ameriške dobavitelje in ni primerljive lokalne alternative CUDA. Kitajska poteza služi kot opomnik, da tehnološke avtonomije ne določajo le tovarne čipov, temveč tudi programska oprema, jeziki in skupnosti.
Bitke ne bomo dobili s sporočilom za javnost. Pomembno bo, koliko projektov bo opustilo CUDA, koliko ljudi bo začelo uporabljati TileLang in ali ima Huawei dovolj čipov, da zadosti povpraševanju. Če orodja ne bodo prepričala, se bodo številne ekipe brez večjih težav vrnile k starim metodam.
DeepSeek in Huaweijeva poteza postavljata konkurenco na manj vidno plast kot strojna oprema: programsko opremo, ki omogoča uporabnost vsakega čipa. To ni dokončen udarec za Nvidio, je pa korak, ki zmanjšuje stroške izstopa iz njenega ekosistema in bi lahko srednjeročno spremenil nakupne odločitve na Kitajskem. Zunaj Kitajske bo učinek odvisen od proizvodnih zmogljivosti Huaweija in pritiska, ki ga Združene države izvajajo na svoje zaveznike.
