DeepSeek тоже идёт в собственные AI-чипы DeepSeek, по данным Reuters,…

DeepSeek тоже идёт в собственные AI-чипы

DeepSeek, по данным Reuters, разрабатывает собственный чип для инференса. Работа началась около года назад, но проект пока на ранней стадии: переговоры с партнёрами по дизайну, производству и памяти, плюс тихий найм инженеров-схемотехников без публичных вакансий.

Мотив очевидный — меньше зависеть от Nvidia и Huawei.

Интересно, что почти все компании заходят в свой кремний именно через инференс, а не обучение. Так было с первым Google TPU, который с 2015 года работал в дата-центрах и умел считать в int8, но не обучал модели. Так же OpenAI и Broadcom недавно показали Jalapeño — ускоритель под инференс ChatGPT. Google тоже разделила TPU-линейку: отдельно для обучения, отдельно для инференса.

Причина простая: инференс — более понятная цель для ASIC. Модель уже обучена, размерности известны, форматы чисел понятны, вычислительные ядра можно оптимизировать точнее. Ошибка в инференсе ломает запрос, а не откатывает недели обучения. Рисков меньше, инженерная задача чуть менее адская.

У DeepSeek к этому добавляется китайская специфика. Экспортные ограничения бьют не только по доступу к передовым фабрикам, но и по высокоскоростной памяти. Главный китайский поставщик HBM, CXMT, хотел выйти на серийное производство HBM3 к концу 2026 года, но проект, похоже, пока застрял на уровне образцов.

Есть и финансовый стимул. В феврале 2025 года DeepSeek публиковала разбор своей инференс-системы: при аренде H800 по $2 в час суточные затраты оценивались в $87 072, теоретическая выручка — в $562 027, маржа — больше 80%.