Дженсен Хуанг из Nvidia предупреждает, что работа DeepSeek на чипах Huawei будет 'ужасным исходом' для Америки

      В кратце: Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан предупредил в подкасте Dwarkesh, что оптимизация AI-моделей DeepSeek для чипов Ascend компании Huawei вместо американского оборудования будет «ужасным исходом» для Соединенных Штатов, поскольку китайская AI-лаборатория готовится к запуску своей модели V4 на процессоре Ascend 950PR от Huawei. Переход от CUDA от Nvidia к фреймворку CANN от Huawei угрожает разрушить зависимость программного обеспечения от аппаратного обеспечения, которая поддерживает американское доминирование в области AI, даже несмотря на то, что законодатели США стремятся включить DeepSeek в список субъектов для контроля экспорта.

      Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан заявил в подкасте Dwarkesh в среду, что если DeepSeek оптимизирует свои новые AI-модели для работы на чипах Huawei, а не на американском оборудовании, это будет «ужасным исходом» для Соединенных Штатов. Это предупреждение подчеркивает возникающее партнерство между самой мощной AI-лабораторией Китая и его самым продвинутым производителем чипов как прямую угрозу технологическому влиянию, которое поддерживало американское доминирование в области AI на протяжении последнего десятилетия.

      «Если будущие AI-модели будут оптимизированы совершенно иным образом, чем американская технологическая платформа», — сказал Хуан, и поскольку «AI распространяется по всему миру» с китайскими стандартами и технологиями, Китай «станет превосходящим» США. Это заявление примечательно, поскольку оно исходит от генерального директора компании, которая больше всего выиграла от текущей ситуации, в которой практически каждая передовая AI-модель в мире обучается на GPU от Nvidia с использованием программного фреймворка CUDA от Nvidia.

      Что строит DeepSeek

      DeepSeek готовится к запуску V4, многомодальной базовой модели, ожидаемой позже в этом месяце. Издание The Information ранее в апреле сообщило, что V4 будет работать на новейшем процессоре Ascend 950PR от Huawei, в то время как отдельный отчет Reuters предположил, что модель была обучена на чипах Blackwell от Nvidia, что будет являться нарушением американских экспортных контролей. Эти два утверждения не обязательно противоречат друг другу: модель может быть обучена на одном наборе аппаратного обеспечения и развернута для вывода на другом.

      Что делает интеграцию с Huawei значимой, так это миграция программного обеспечения, стоящая за этим. DeepSeek потратил месяцы на переписывание своего основного кода для работы с фреймворком CANN от Huawei, отказываясь от экосистемы CUDA, которую Nvidia строила на протяжении двух десятилетий как основу разработки AI. Доминирование CUDA функционировало как второй уровень американского контроля над AI, помимо самих чипов. Экспортные ограничения могут ограничить, какое оборудование Nvidia попадает в Китай, но пока китайские лаборатории пишут свое программное обеспечение для CUDA, они остаются зависимыми от экосистемы Nvidia, даже используя альтернативные процессоры. Переход DeepSeek на CANN разрушает эту зависимость.

      Модель V3 от DeepSeek, запущенная в конце 2024 года, была обучена на 2048 GPU H800 от Nvidia, чипе, специально созданном для китайского рынка, который сам был запрещен к продаже в Китай в 2023 году. Компания уже продемонстрировала, что может производить модели, конкурентоспособные на переднем крае, с меньшими ресурсами, чем ее американские соперники. Модель R1 по логике соответствовала или превосходила производительность моделей, обучение которых стоило в десятки раз больше. V4 расширит этот подход, доказав, что компания может сделать это без американского оборудования вообще.

      Разрыв в аппаратном обеспечении и почему это может не иметь значения

      По сырой производительности чипы Huawei не конкурентоспособны с лучшими чипами от Nvidia. Ascend 910C, предшественник 950PR, обеспечивает примерно 60% производительности вывода чипа H100 от Nvidia, который сам по себе на два поколения отстает от текущих лучших чипов от Nvidia. Американские чипы примерно в пять раз мощнее своих китайских аналогов сегодня, и ожидается, что этот разрыв вырастет до 17 раз к 2027 году. Huawei нацелена на поставку 750 000 AI-чипов в 2026 году, но ее общая продукция составляет всего 3-5% от совокупной вычислительной мощности Nvidia.

      Но беспокойство Хуана не связано с текущим разрывом в производительности. Он сказал в подкасте, что даже если у Китая будут худшие чипы, он все равно сможет догнать США в разработке AI, учитывая его «обильную энергию» и «большой пул исследователей AI». Подразумевается, что сыревая производительность аппаратного обеспечения — это лишь одна переменная, и что оптимизация программного обеспечения, талант исследователей и доступность энергии могут компенсировать недостатки в кремнии. Если V4 хорошо работает на чипах Ascend, это подтверждает альтернативный путь для разработки AI, который не зависит от Nvidia на любом этапе цепочки поставок.

      Парадокс контроля экспорта

      Ситуация выявляет напряжение в центре американской политики экспорта чипов. Nvidia возобновила производство H200, более мощного чипа, для продажи в Китае, как подтвердил Хуан в марте. Но Китай блокировал импорт H200, чтобы защитить внутренний бизнес чипов Huawei, и финансовый директор Nvidia заявил, что компания не зафиксировала доходов от продаж H200 в Китае. Контроли, предназначенные для ограничения возможностей AI Китая, вместо этого ускоряют развитие китайской альтернативы.

      Опыт DeepSeek с моделью R2 иллюстрирует как обещание, так и пределы пути Huawei. Модель R2 неоднократно откладывалась из-за сбоев в обучении на аппаратном обеспечении Huawei. Китайские власти призывали DeepSeek обучаться на отечественных чипах, но компания столкнулась с проблемами стабильности, которые заставили ее вернуться к GPU от Nvidia для обучения, в то время как чипы Huawei использовались только для вывода. Это различие имеет значение: обучение — это самая вычислительно интенсивная фаза разработки AI, и тот факт, что чипы Huawei не могли справиться с ней надежно, указывает на то, что разрыв в аппаратном обеспечении реален. Но вывод, фаза, когда модели обслуживают пользователей, — это то, где генерируется коммерческая ценность, и чипы Huawei, похоже, адекватны для этой цели.

      Тем временем законодатели США стремятся ужесточить ограничения. В четверг законодатели и эксперты обвинили Китай в том, что он покупает «что может» и крадет «что не может» в индустрии AI, и призвали правительство оценить возможность включения DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax в список субъектов для контроля экспорта.

      О чем на самом деле предупреждает Хуан

      Предупреждение Хуана в конечном итоге касается совместного проектирования программного обеспечения и аппаратного обеспечения. Доминирование Nvidia основано не только на создании самых быстрых чипов, но и на позиции CUDA как стандартной среды разработки для AI. Когда исследователи пишут код, они пишут его для CUDA. Когда стартапы создают продукты, они создают их на CUDA. Когда правительства инвестируют в инфраструктуру AI, они покупают GPU от Nvidia, потому что именно этого требует программное обеспечение. Переход DeepSeek на CANN угрожает создать параллельную экосистему, в которой ничего из этого не будет применимо.

      Масштаб бизнеса Nvidia делает ставки конкретными. Рыночная капитализация компании превышает 3 триллиона долларов. Ее доход от центров обработки данных вырос на 93% по сравнению с прошлым годом в последнем квартале. Ее чипы обеспечивают обучение практически каждой крупной AI-модели за пределами Китая. Если самая мощная AI-лаборатория Китая продемонстрирует, что конкурентоспособные модели могут быть построены без Nvidia, аргумент в пользу поддержания экспортных контролей ослабнет, аргумент в пользу покупки Nvidia ослабнет, и геополитические предположения, которые формировали политику AI в последние три года, окажутся под давлением.

      Ничто из этого не означает, что Huawei вот-вот обгонит Nvidia. Разрыв в производительности велик и растет. Сбои в обучении R2 демонстрируют, что китайское оборудование еще не готово к самым требовательным рабочим нагрузкам AI. Но Хуан не предупреждает о сегодняшнем дне. Он предупреждает о траектории, в которой DeepSeek доказывает концепцию, другие лаборат