Китайская компания DeepSeek, специализирующаяся на разработке технологий в области искусственного интеллекта, столкнулась с серьезными препятствиями на пути к выпуску своей новейшей модели R2. Ранее запланированный релиз был отложен из-за технических проблем, связанных с использованием отечественных чипов Huawei Ascend. Эта ситуация оказалась особенно болезненной для фирмы, ведь переход на собственные процессоры был важным этапом стратегического развития, направленным на снижение зависимости от иностранных технологий и укрепление национальной технологической безопасности.
После выхода модели R1 в январе 2024 года, власти Китая активно стимулировали компании, включая DeepSeek, перейти с зарубежных решений, таких как Nvidia, на отечественные чипы Huawei Ascend. Однако, по словам нескольких источников, хорошо знакомых с внутренним состоянием дел, инновационная стартап-компания столкнулась с многочисленными техническими трудностями при обучении своей модели R2 на китайских процессорах. В частности, обучение модели оказалось невозможным без использования более стабильных и отлаженных решений Nvidia, тогда как чипы Huawei были задействованы только для процесса вывода — так называемого инференса, то есть получения результатов после обучения.
Это важное отличие между обучением и инференсом. Обучение — это сложный, ресурсоемкий процесс, в ходе которого модель анализирует огромные объемы данных, чтобы «самостоятельно» научиться решать поставленные задачи. Инференс же — это уже использование обученной модели для получения прогноза или ответа на конкретные запросы, например, для чат-бота или системы распознавания образов. Именно проблемы с обучением на Huawei Ascend и стали основной причиной задержки релиза R2, что негативно сказалось на позициях DeepSeek на рынке по сравнению с главными конкурентами.
Дополнительное давление на компанию оказывает недавняя информация, опубликованная Financial Times, о том, что власти Пекина усилили контроль за закупками иностранных чипов, в частности Nvidia H100. Надзорные органы требуют от технологических предприятий обязательных обоснований при закупке таких компонент, стимулируя вместо этого использование отечественных разработок, среди которых приоритет отдается Huawei и камбермейнским инициативам, например, проектам Cambricon. Такая политика создает дополнительные сложности для компаний вроде DeepSeek, поскольку отечественные чипы пока страдают от недостаточной стабильности, низкой скоростной межчиповой передачи данных и относительно слабого программного обеспечения.
Стоимость и технические ограничения китайских решений заметно превосходят возможности продуктов Nvidia, что усугубляет ситуацию с внедрением собственных технологий в промышленное производство. В то же время, Huawei, несмотря на поддержку и помощь инженеров из компании, не смогла обеспечить стабильное обучение модели R2. Опыт показывает, что создаваемые в Китае чипы еще нуждаются в значительных доработках, чтобы конкурировать на глобальном уровне.
Пока компания DeepSeek не объявила о планах по дальнейшим действиям, что вызывает некоторое беспокойство в отрасли относительно перспектив дальнейших разработок и внедрения отечественных технологий в области искусственного интеллекта. В целом, ситуация показывает, насколько технологическая независимость Китая остается сложной задачей, и насколько импортоемкие решения могут стать препятствием для скорости и эффективности развития национального ИИ-сектора.
В целом, задержка релиза модели R2 стала ярким примером технологических вызовов, с которыми сталкиваются китайские разработчики при реализации стратегии «самого лучшего» подхода к отечественной технологической базе. Несмотря на активные государственные инициативы и поддержку со стороны крупных корпораций, страны все еще приходится сталкиваться с серьезными ограничениями, тормозящими прогресс. Исключения из этого правила, конечно, существуют, однако время покажет, насколько успешно Китай сможет преодолеть текущие технические и логистические трудности, чтобы реализовать план по развитию конкурентоспособных решений в области искусственного интеллекта.
