Генеральний директор DeepSeek вважає, що Huawei відстає лише на 2 роки від $NVDA

Лянь Венфэн стверджує, що Atlas 950 SuperPoD від Huawei може виконувати практично ті самі робочі навантаження, що й системи NVIDIA GB200 та GB300, із зіставною затримкою
Однак базовий розрив в ефективності все ще колосальний:
Щоб замінити одну NVIDIA GB300, потрібні чотири прискорювачі Huawei Ascend 950.
Лянь оцінює, що прискорювачі NVIDIA можуть залишатися економічно корисними приблизно п’ять років, тоді як чипи Huawei можуть служити ближче до трьох років, перш ніж їхня слабша енергоефективність зробить їх менш привабливими
Стратегія Huawei — компенсувати слабші окремі прискорювачі за рахунок масштабування на рівні всієї системи
Очікується, що Atlas 950 SuperPoD з’єднає до 8,192 чипів Ascend 950DT через повністю оптичний інтерконект, а доступність планується на Q4 2026
Ось чому Лянь стверджує, що навіть якщо системні витрати Huawei будуть на 50%, 100% або навіть 200% вищими, різниця може не мати значення
Для китайських AI-лабораторій доступність важливіша за ціну
⸻
Лянь каже, що обмеження на апаратне забезпечення NVIDIA змушують китайські компанії фінансувати, розробляти та впроваджувати альтернативну екосистему, яка інакше могла б важко набирати оберти
Коли NVIDIA GPU доступні, китайські компанії природно надають їм перевагу. Коли їх немає, ці ж компанії змушені оптимізувати апаратне забезпечення Huawei, переписувати програмне забезпечення та вирішувати проблеми екосистеми, які стримують вітчизняні прискорювачі
DeepSeek каже, що тренував V3 на апаратному забезпеченні NVIDIA, але зменшив залежність від CUDA, використовуючи TileLang — більш високорівневий програмний фреймворк
Лянь вважає, що генерований AI код і інструменти вищого рівня для компіляції зроблять дедалі простішим перенос робочих навантажень між різними прискорювачами