DeepSeek עוקפת את Nvidia: אימון ענק הושלם כולו על שבבי Huawei

DeepSeek השיגה לפי הדיווחים אבן-דרך משמעותית עבור חומרת ה-AI המקומית של סין: post-training מלא-פרמטרים של מודל V4-Pro שלה — שמכיל כ-1.6 טריליון פרמטרים — הושלם תוך שימוש ביותר מ-1,000 שבבי Huawei Ascend 910C, בשיתוף עם Huawei Technologies ומוסדות בשנזן, וללא הסתמכות על חומרת Nvidia.

המשמעות הטכנית היא ש-post-training (ולא רק inference) על מודל בקנה מידה מוביל דרש היסטורית את ה-ecosystem של CUDA של Nvidia ו-interconnects ברוחב פס גבוה. הדגמה ש-accelerators מסוג Ascend מתוצרת מקומית יכולים לעמוד ב-workloads ברמת training בקנה מידה כזה מערערת על ההנחה שבקרות הייצוא של ארה"ב משאירות את חברות ה-AI הסיניות תלויות לצמיתות בחלקי Nvidia מוברחים או מנוונים.

ההתפתחות מגיעה בתוך נרטיב רחב יותר של המומנטום של DeepSeek: threads ב-r/DeepSeek חגגו 'Deepseek v4 Pro on Claude Code', ופוסט ויראלי אחד תיאר חברה שמחליפה את Claude ב-DeepSeek (743 upvotes). סטארטאפים לניתוב כמו OpenRouter מדווחים על זינוק של DeepSeek כאלטרנטיבה מובילה זולה יותר. נותרו הסתייגויות — הדיווח מבוסס בעיקר על מקורות משניים ועל YouTube short, היעילות והתפוקה של הרצת ה-Ascend לעומת מקבילות Nvidia לא אומתו, ו-post-training מלא-פרמטרים פחות עתיר כוח מחשוב מ-pre-training מאפס. ובכל זאת, אם יאומת, זה מסמן צעד משמעותי בניתוק ה-stack של ה-AI הסיני מ-silicon אמריקאי.