DeepSeek заказывает 160 тысяч чипов Huawei и всё равно учит модели на Nvidia

DeepSeek готовится заказать не менее 160 тысяч ускорителей Huawei Ascend 950DT для нового дата-центра во Внутренней Монголии — это стало бы крупнейшим известным кластером ИИ-чипов Huawei в мире. Фраза, которая меняет заголовок, стоит абзацем ниже: компания собирается на них запускать свои модели, а не обучать их.

Чипы Huawei для DeepSeek: что это за деталь

Обучение остаётся на Nvidia. DeepSeek уже пробовала учить модели на кремнии Huawei и вернулась обратно, притом что 950DT сделан именно под эту более тяжёлую задачу. В опубликованных характеристиках — 144 ГБ собственной памяти HBM, 4 ТБ/с пропускной способности и межчиповый канал на 2 ТБ/с, и продаёт Huawei эту деталь как решение и для обучения, и для декодирования.

Масштаб проще представить в единицах самой Huawei. Чипы идут блоками SuperPoD по 8192 штуки, каждый занимает 160 шкафов и примерно тысячу квадратных метров. Заказ на 160 тысяч — это около двадцати таких блоков.

“Но мы умеем строить SuperPoD и суперкластеры — именно в этом источник нашей уверенности.”

— Эрик Сюй, ротационный председатель Huawei, Huawei Connect, сентябрь 2025 года

Источник цитаты: Huawei Connect, сентябрь 2025 года

Узкое место — память

Поставка — та часть, которой никто не управляет. О заказе первым сообщило Bloomberg, и закрыть его может занять больше года: из-за нехватки памяти высшего класса выпуск 950DT в этом году держится на уровне первых сотен тысяч штук. Китайская CXMT выпускает HBM3E мелкими партиями и отстаёт от Samsung, SK Hynix и Micron на три-пять лет.

Вся история китайского ИИ-железа умещается в один компонент. Логику дома делать научились. Память, которая ставится сверху, — пока нет, а обучение наказывает за нехватку пропускной способности памяти сильнее, чем работа уже готовой модели. Разделение задач по железу — рациональный ответ на этот разрыв, а не заявление о предпочтениях.

Мощность, а не независимость

То есть заказ покупает мощность, а не независимость. Любой запрос китайского пользователя к модели DeepSeek скоро сможет обрабатываться на отечественном кремнии, но сама модель, к которой этот запрос идёт, будет собрана на железе, экспорт которого контролирует Вашингтон. Зависимость сдвигается вверх по цепочке и становится менее заметной.

Это укладывается и в картину, за которой мы следим. DeepSeek сделала своего основателя самым богатым создателем ИИ в мире за счёт дешёвых моделей, а бесплатные китайские модели уже стали доводом, которым часть инвесторов объясняет сомнения в оценках американских техкомпаний.

Следить стоит за первой передовой моделью, обученной от начала до конца на отечественных чипах. Пока этого не произошло, кластер на 160 тысяч чипов во Внутренней Монголии остаётся очень большим парком для обслуживания запросов с импортным двигателем внутри. И судить о прогрессе стоит по этой дате, а не по числу закупленных ускорителей.

Материал носит информационный характер и не является инвестиционной рекомендацией.