Инфраструктура3DNews AI→ оригинал

Новое в DeepSeek: компания разрабатывает собственный AI-чип

DeepSeek около года тайно работает над собственным чипом для инференса ИИ — об этом сообщают источники Reuters. Компания консультируется с возможными партнёрами по производству полупроводников и без огласки нанимает инженеров по проектированию чипов. Цель — снизить зависимость от американских ускорителей Nvidia в условиях жёстких санкционных ограничений.

AI-обработка оригинала 3DNews AI; редакция Hamidun News
Новое в DeepSeek: компания разрабатывает собственный AI-чип
Источник: 3DNews AI. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
Первоисточник3DNews AI ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1Проект стартовал около года назад — предположительно в середине 2025 года
Ключевой факт #2Компания ведёт переговоры с возможными партнёрами по производству и упаковке полупроводников
Ключевой факт #3Параллельно идёт целенаправленный найм инженеров по проектированию чипов без публичных объявлений о вакансиях

По данным Reuters (июль 2026), DeepSeek около года тайно разрабатывает собственный ускоритель для инференса, стремясь выстроить независимость от американских микрочипов.

Зачем DeepSeek собственный чип?

Главный драйвер — американские экспортные ограничения. С 2022–2023 годов Вашингтон поэтапно запрещает поставки в Китай передовых GPU: сначала серии A100 и H100, затем — H800 и A800, введённые как «ограниченные» версии для китайского рынка. В результате китайские AI-компании вынуждены работать с меньшими вычислительными мощностями, чем их западные конкуренты.

DeepSeek прославилась умением выжимать конкурентные результаты из ограниченных ресурсов: в январе 2025 года модель R1 вызвала широкое обсуждение, показав результаты уровня западных лидеров при значительно меньших вычислительных затратах. Однако операционный масштаб коммерческого AI-сервиса — миллионы пользовательских запросов в сутки — требует «железа», оптимизированного именно под непрерывный инференс. Собственный ускоритель позволил бы снизить себестоимость обработки запросов и устранить зависимость от нестабильной цепочки поставок.

Что известно о разработке?

Конкретики немного — DeepSeek намеренно сохраняет режим тишины. Согласно источникам Reuters:

  • Проект стартовал около года назад — предположительно в середине 2025 года
  • Компания ведёт переговоры с возможными партнёрами по производству и упаковке полупроводников
  • Параллельно идёт целенаправленный найм инженеров по проектированию чипов без публичных объявлений о вакансиях
  • Фокус разработки — ускоритель для инференса, а не для обучения моделей

Разграничение задач принципиально: для тренировки моделей DeepSeek использует собственные вычислительные ресурсы — эта задача уже решена. Узкое место — коммерческий инференс, то есть непрерывная обработка запросов в реальном времени. Каждый токен стоит денег: при миллионах пользователей в сутки экономия на «железе» напрямую определяет рентабельность сервиса и его конкурентоспособность по цене.

Разработка специализированного чипа — задача принципиально иного масштаба, чем написание кода модели. Она требует экспертизы в области VLSI-проектирования, тесного партнёрства с литографическими фабриками и значительных капиталовложений.

Кто уже прошёл этот путь?

Разработка собственных ускорителей для инференса давно стала стандартом среди крупных AI-игроков:

  • Google — TPU с 2016 года
  • Amazon — Inferentia для AWS с 2019 года
  • Meta — MTIA (Meta Training and Inference Accelerator)
  • Microsoft — Maia 100, анонсирован в 2023 году

Среди китайских компаний: Baidu продвигает собственный процессор Kunlun, Huawei — линейку Ascend. Если DeepSeek доведёт проект до серийного производства, компания войдёт в этот круг — но в условиях несравнимо более жёстких ограничений как по доступу к технологиям, так и по производственным мощностям.

Что это значит

Тайная разработка чипа DeepSeek — ещё одно подтверждение устойчивого тренда: американские санкции подталкивают китайский AI-сектор к вертикальной интеграции — от алгоритмов до собственного кремния. Если разработка завершится успешно, это не только усилит независимость DeepSeek от западного «железа», но и добавит нового игрока на рынок AI-ускорителей, где Nvidia сейчас занимает доминирующее положение.

*Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Зачем DeepSeek собственный чип?

Главный драйвер — американские экспортные ограничения. С 2022–2023 годов Вашингтон поэтапно запрещает поставки в Китай передовых GPU: сначала серии A100 и H100, затем — H800 и A800, введённые как «ограниченные» версии для китайского рынка. В результате китайские AI-компании вынуждены работать с меньшими вычислительными мощностями, чем их западные конкуренты. DeepSeek прославилась умением выжимать конкурентные результаты из ограниченных ресурсов: в январе 2025 года модель R1 вызвала широкое обсуждение, показав результаты уровня западных лидеров при значительно меньших вычисл

Что известно о разработке?

Конкретики немного — DeepSeek намеренно сохраняет режим тишины. Согласно источникам Reuters: Проект стартовал около года назад — предположительно в середине 2025 года Компания ведёт переговоры с возможными партнёрами по производству и упаковке полупроводников Параллельно идёт целенаправленный найм инженеров по проектированию чипов без публичных объявлений о вакансиях Фокус разработки — ускоритель для инференса, а не для обучения моделей Разграничение задач принципиально: для тренировки моделей DeepSeek использует собственные вычислительные ресурсы — эта задача уже решена. У

Кто уже прошёл этот путь?

Разработка собственных ускорителей для инференса давно стала стандартом среди крупных AI-игроков: Google — TPU с 2016 года Amazon — Inferentia для AWS с 2019 года Meta — MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) Microsoft — Maia 100, анонсирован в 2023 году Среди китайских компаний: Baidu продвигает собственный процессор Kunlun, Huawei — линейку Ascend. Если DeepSeek доведёт проект до серийного производства, компания войдёт в этот круг — но в условиях несравнимо более жёстких ограничений как по доступу к технологиям, так и по производственным мощностям.

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Образовательная экосистема

Системное обучение работе с ИИ и AI-агентами

Образовательная платформа Vibe Academy (vibe-academy.ru) — практические курсы, промпт-инжиниринг, автоматизация процессов и прикладные AI-воркфлоу.

Перейти в Vibe Academy →Интенсив по Вайб-кодингу
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…