Китай оставили без лучших чипов Nvidia. Казалось, что для DeepSeek это приговор: без американских чипов невозможно обучать современные ИИ-модели, а значит, гонка с OpenAI и Google закончена.
Но произошло обратное. Пока США вводили новые санкции, DeepSeek вместе с Huawei строили собственную ИИ-экосистему, переписывали тысячи строк кода и готовили альтернативу CUDA. В результате компания не только выпустила долгожданный DeepSeek-V4, но и доказала, что Китай способен развивать передовой ИИ без Nvidia.
Разбираемся, почему DeepSeek отказалась от чипов Nvidia, как Huawei неожиданно стала главным оружием Китая в ИИ-войне и почему этот переход всерьёз напугал главу Nvidia Дженсена Хуанга.
КРАТКО ▾
Почему DeepSeek работал на Nvidia
Nvidia стала главным бенефициаром ИИ. За пять лет стоимость компании выросла с $364 млрд до $5,2 трлн. Сегодня это самая дорогая компания в мире.
Триумф Nvidia стал возможен, потому что она единственная производит необходимое оборудование для обучения больших ИИ-моделей. Оказалось, что видеокарты Nvidia отлично подходят для параллельных вычислений, а её технология CUDA фактически стала стандартом индустрии. Все глобальные библиотеки глубокого обучения, включая PyTorch и TensorFlow, по умолчанию оптимизированы под CUDA.
Кроме того, оборудование Nvidia обеспечивало необходимую мощность и пропускную способность памяти. Эти два параметра напрямую влияют на то, как быстро вы сможете обучить свой ИИ.
Поэтому при создании DeepSeek не возникало даже мысли использовать какую-то альтернативу. Создатели DeepSeek собрали два кластера на ускорителях Nvidia A100: Firefly One из 1100 чипов и Firefly Two примерно на 10 тысяч чипов. Прорывная модель DeepSeek-V3, которая принесла компании мировую известность, обучалась на 2048 чипах Nvidia H800.
На что способен китайский DeepSeek. Это лучший ИИ для использования в России
DeepSeek вдвойне повезло, потому что она успела закупить множество чипов до роста цен и санкций со стороны США. В конце 2023 года Штаты запретили экспорт всех топовых чипов Nvidia в Китай. Это означало, что DeepSeek не могла масштабировать свою инфраструктуру, а обучение более продвинутых моделей занимало слишком много времени, что приводило к технологическому отставанию.
DeepSeek-V3 вышел в декабре 2024 года, и его главным преимуществом было экономичное использование ресурсов. На протяжении всего 2025 года компания выпускала незначительные обновления, но крупный релиз DeepSeek-V4 откладывался из-за того, что разработчики переписывали платформу под чипы Huawei.
Зачем менять Nvidia на Huawei
В 2025 году DeepSeek оказался в непростой ситуации. У него было несколько кластеров с чипами Nvidia, но для обучения DeepSeek-V4 с 1 трлн параметров их было недостаточно.
Nvidia разрешено продавать в Китае только сильно урезанный чип H20. Его сверхнизкая производительность (148 TFLOPS в FP16) делала физически невозможным обучение моделей следующего поколения объёмом в триллион параметров в разумные сроки. Попытки тренировать такие сети привели бы к колоссальным временным задержкам и финансовым потерям.
В то же время Huawei сильно прокачала свои ИИ-чипы, сделав их конкурентоспособными. В 2025 году вышел чип Huawei Ascend 910C, который был намного мощнее, чем Nvidia H20 (800 TFLOPS в FP16). Huawei также увеличила пропускную способность памяти до 3,2 ТБ/с, чего не хватало её предыдущим чипам. Благодаря совокупности характеристик Huawei Ascend 910C смог достичь 80% производительности Nvidia H100.
Новейший чип Huawei Ascend 950PR, представленный в марте 2026 года, ещё сильнее укрепил позиции компании. Он научился работать в режиме FP4 при мощности 1,56 PFLOPS. Это в 2,8 раза больше, чем у Nvidia H20.
Применение формата FP4 позволяет сильно снизить требования к объёму памяти при развёртывании моделей. Например, модель объёмом 70 млрд параметров, требующая для стандартного запуска около 140 ГБ видеопамяти, при квантовании в FP4 способна стабильно работать всего на 35 ГБ видеопамяти. Это позволяет существенно повысить плотность размещения моделей на серверах и обрабатывать в разы больше параллельных запросов пользователей.
Именно эти два чипа использовала DeepSeek. Модель DeepSeek-R1 использует Huawei Ascend 910C для генерации ответов, а последняя модель DeepSeek-V4 полностью адаптирована под Huawei Ascend 950PR.
Самая сложная часть в смене чипов — переписывание кода. Изначально вся инфраструктура DeepSeek была заточена под Nvidia и CUDA. Huawei предлагает аналогичную технологию параллельных вычислений CANN, но она стала работать стабильно только в начале 2026 года, когда компания сильно упростила разработчикам миграцию с CUDA.
Инженеры DeepSeek проделали колоссальную работу по полному переписыванию низкоуровневых вычислительных ядер своего софта с CUDA на CANN. Однако это заняло много времени, из-за чего задержался релиз DeepSeek-V4.
Можно ли было избежать перехода на чипы Huawei
Нет.
Переход на чипы Huawei является одновременно политическим и технологическим решением.
С политической точки зрения всё понятно: Китаю нужен собственный ИИ, который никак не будет зависеть от зарубежных компаний, в том числе Nvidia.
С технологической точки зрения всё намного сложнее. США запрещают поставки всех топовых ИИ-чипов в Китай, а попытка продать урезанную версию Nvidia H200 уже привела к ограничениям со стороны Пекина.
DeepSeek фактически оказалась в ловушке:
- Nvidia H20 невозможно использовать для обучения крупных моделей. Это единственные чипы, которые Nvidia может продавать Китаю.
- Риски контрабандных поставок слишком велики. Любая попытка развернуть кластер из десятков тысяч нелегально ввезённых карт неизбежно привела бы к обнаружению американскими регуляторами и внесению DeepSeek в чёрный список Министерства торговли США с последующей блокировкой её зарубежных API и финансовых активов. Также использование «серых» чипов означало полное отсутствие поддержки Nvidia и каких-либо запасных частей.
Основатель DeepSeek Лян Вэньфэнь ещё в 2024 году говорил: «Деньги никогда не были для нас проблемой. Проблема заключается в запретах на поставки передовых микросхем». Поэтому компании в любом случае пришлось бы искать обходные пути.
Помимо самих чипов, которые позволили DeepSeek расширить инфраструктуру для обучения моделей, Huawei предоставила ранний доступ к чертежам и спецификациям архитектуры Ascend 950. Это позволило инженерам DeepSeek заранее оптимизировать модель DeepSeek-V4 под новые чипы ещё до их выхода.
Есть ли альтернатива Huawei в Китае
Нет.
Huawei является лидером в Китае по производству процессоров. Кроме того, это единственная крупная компания, которая стремится максимально локализовать производство, чтобы не зависеть от санкций со стороны других государств.
Под руководством главы Huawei Жэня Чжэнфэя в Китае была развёрнута сеть из более чем 2000 отечественных предприятий, работающих над достижением 70% самодостаточности всей полупроводниковой цепочки поставок к 2028 году.
Хотя Huawei и стремится к полному контролю над всеми этапами производства, она по-прежнему сильно зависит от поставок высокопроизводительной памяти HBM. Глобальный рынок HBM практически полностью контролируется тремя компаниями: Micron (США), SK Hynix и Samsung (Южная Корея).
Huawei смогла интегрировать собственную память в чип Ascend 950PR, чтобы обходить внешние ограничения. Однако объём её производства сдерживается дефицитом отечественного литографического оборудования. В связи с этим DeepSeek инвестировала в технологические линии китайского производителя памяти CXMT, чтобы зарезервировать будущие поставки памяти под свои нужды.
DeepSeek, естественно, не бесплатно получает чипы Huawei. Но они ей обходятся намного дешевле, чем Nvidia.
Базовая версия Ascend 950PR стоит $7300, а премиальная — $10 300. Для сравнения, Nvidia A100 стоит $15 000–17 000, а H100 — $25 000–40 000. Такой разброс цен связан с тем, что Nvidia корректирует стоимость в зависимости от объёма поставок.
Что изменилось после перехода DeepSeek на Huawei
Для пользователей переход остался незаметным, что только подтверждает его успех.
Вслед за DeepSeek технологические гиганты Китая, такие как Alibaba, Tencent и ByteDance, оформили предзаказы на чипы Ascend 950PR.
Для США успешный запуск DeepSeek-V4 стал наглядным свидетельством неэффективности односторонних экспортных ограничений. Санкции должны были сдерживать развитие ИИ в Китае, но вместо этого способствовали быстрому развитию альтернативной экосистемы.
Для Nvidia эта новость стала сигналом появления нового конкурента. Пока что чипы Huawei не являются серьёзной угрозой для Nvidia, поскольку по мощности они ещё сильно отстают от флагманских решений американской компании. Тем не менее запрет на использование чипов Nvidia больше не является катастрофой (при наличии доступа к чипам Huawei).
Больше всех переход DeepSeek на Huawei напугал главу Nvidia Дженсена Хуанга. Перед выходом DeepSeek-V4 он заявил, что использование оборудования Huawei станет «ужасным последствием» для США.
Если будущие модели ИИ будут оптимизированы совершенно иначе, чем американская технологическая платформа, и по мере того, как ИИ будет распространяться по всему миру в соответствии с китайскими стандартами и технологиями, Китай станет превосходить США.
Дженсен Хуанг, CEO Nvidia
Несмотря на это, спрос на не самые мощные чипы Nvidia H20 в Китае по-прежнему высок. Интересно, что последний всплеск продаж произошёл после выхода DeepSeek-V4, поскольку китайские компании хотят внедрять недорогую модель в свои процессы.
Санкции сработали наоборот
История DeepSeek показала неожиданный эффект американских санкций. Вместо того чтобы остановить развитие китайского ИИ, ограничения вынудили Китай ускоренными темпами создавать собственные чипы, программные платформы и производственные цепочки. То, что начиналось как попытка снизить зависимость от Nvidia, постепенно превратилось в строительство полноценной альтернативной экосистемы.
Для самой DeepSeek переход на Huawei оказался болезненным и занял почти два года, но в итоге компания получила возможность масштабировать модели без оглядки на решения Вашингтона.
2 комментария