Nvidia: Jensen Huang chamou o lançamento do DeepSeek em chips Huawei de ameaça aos EUA

Переход DeepSeek с экосистемы Nvidia на чипы Huawei — это для США не локальная история про одного китайского разработчика, а риск потерять важнейший рычаг влияния на мировой рынок ИИ. Именно так ситуацию описал глава Nvidia Дженсен Хуанг: если сильные китайские модели начнут оптимизироваться не под американский стек, а под китайский, последствия будут стратегическими. В подкасте Dwarkesh Хуанг заявил, что такой сценарий был бы «ужасным исходом» для США.

Поводом стала подготовка DeepSeek к запуску V4 — новой мультимодальной базовой модели, которую, как ожидается, представят до конца апреля 2026 года. По данным публикаций, модель должна работать на процессоре Huawei Ascend 950PR. При этом важно различать обучение и инференс: модель могли обучать на одних ускорителях, а обслуживать пользовательские запросы уже на других.

Именно вторая часть сейчас выглядит главным полем для эксперимента. Ключевая угроза для Nvidia и шире для американской технологической политики связана не только с самим железом, а с программным стеком. DeepSeek несколько месяцев переписывала базовый код под CANN — программную среду Huawei — и тем самым уходила из мира CUDA, который Nvidia строила почти два десятилетия.

До сих пор даже ограничения на поставки чипов в Китай не ломали зависимость полностью: если лаборатории писали код под CUDA, они все равно оставались привязаны к американской экосистеме. Переезд на CANN означает попытку разорвать эту связку и собрать параллельную инфраструктуру без Nvidia как обязательного слоя. Для DeepSeek это логичное продолжение прежней стратегии.

Ее модель V3, выпущенная в конце 2024 года, обучалась на 2048 ускорителях Nvidia H800 — чипах, которые создавались специально для китайского рынка и позже тоже попали под запрет. Затем компания показала R1, модель рассуждений, которая смогла конкурировать с заметно более дорогими американскими системами. Если V4 окажется успешной на Huawei Ascend, это станет следующей демонстрацией: китайская лаборатория способна делать сильные модели не только дешевле, но и с меньшей зависимостью от американского оборудования.

С точки зрения чистой производительности Huawei пока отстает. Ascend 910C, предыдущее поколение, давал примерно 60% производительности Nvidia H100 в задачах инференса, а H100 сам уже не является лучшим ускорителем в линейке Nvidia. По оценкам из статьи, американские чипы сейчас примерно в пять раз мощнее китайских аналогов, а к 2027 году разрыв может увеличиться до семнадцати раз.

Huawei планирует поставить около 750 тысяч ИИ-чипов в 2026 году, но суммарно это лишь 3–5% от совокупной вычислительной мощности Nvidia. И все же Хуанга тревожит не текущий разрыв, а траектория: Китай может компенсировать более слабое железо масштабом энергоресурсов, числом исследователей и качеством оптимизации. Это уже проявилось на примере DeepSeek R2.

Модель несколько раз откладывали из-за проблем при обучении на оборудовании Huawei, и в итоге компании пришлось вернуться к ускорителям Nvidia для тренировки, оставив китайские чипы главным образом для инференса. Этот эпизод показывает, что в тяжелом обучении разрыв пока реален. Но коммерческая ценность появляется не только на этапе тренировки.

Если инференс на Huawei окажется достаточно стабильным и экономически разумным, рынок может принять схему, в которой американские ускорители перестают быть обязательными хотя бы на стороне эксплуатации. На этом фоне особенно заметен парадокс экспортных ограничений. Nvidia возобновила выпуск более мощных H200 для китайского рынка, но, по словам компании, китайская сторона блокирует их импорт, защищая внутреннего производителя в лице Huawei.

Финансовый директор Nvidia ранее говорил, что продаж H200 в Китае компания фактически не получила. Одновременно в США усиливается политическое давление: законодатели обсуждают, стоит ли добавлять DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax в список экспортных ограничений. Получается, что меры, задуманные как способ затормозить Китай, могут дополнительно ускорять сборку собственного китайского ИИ-стека.

Для рынка это означает сдвиг самой логики конкуренции. Вопрос уже не только в том, у кого самые быстрые чипы, а в том, кто контролирует стандартную среду разработки и развертывания моделей. Если DeepSeek докажет, что крупная мультимодальная система может работать конкурентно на Huawei Ascend и CANN, под давлением окажется сразу несколько опор американского преимущества: зависимость мира от CUDA, аргументы в пользу экспортного контроля и привычка строить ИИ-инфраструктуру вокруг Nvidia по умолчанию.

Именно этого, похоже, и боится Хуанг — не сегодняшнего проигрыша, а сценария, в котором китайская альтернатива перестает быть экспериментом и становится рабочим маршрутом для всей отрасли.