DeepSeek V4 на Ascend снижает затраты на генерацию ИИ до 90%
Переход китайских гигантов на чипы Huawei Ascend снижает затраты на генерацию ответов до 90% и ускоряет запуск дата-центров в разы. Глобальный тренд смещается от гонки за пиковой мощностью к стратегической независимости и скорости развертывания инфраструктуры.
От зависимости к альтернативе: как меняется ландшафт ИИ
В конце 2025 года на рынке искусственного интеллекта начался заметный сдвиг. Ограничения на экспорт американских чипов H20 компании Nvidia заставили крупных игроков Китая пересмотреть стратегию развития. Вместо ожидания поставок из США компании начали массово переходить на отечественные ускорители Huawei Ascend. Это решение стало ответом на дефицит оборудования и попыткой сохранить темпы развития технологий в условиях внешних ограничений.
Важный нюанс: Санкции, призванные замедлить технологическое развитие, парадоксальным образом ускорили создание независимой экосистемы, способной работать без западных компонентов.
Ситуация обострилась летом 2025 года, когда компания DeepSeek столкнулась с трудностями при обучении своей модели R2 на чипах Ascend. Технические сложности заставили разработчиков использовать американские видеокарты Nvidia для этапа обучения, а китайские ускорители — только для вывода результатов. Этот гибридный подход показал, что в задачах предобучения китайские чипы пока уступают лидерам рынка. Однако уже осенью того же года ситуация начала меняться в пользу локализации. Tencent полностью адаптировала свою инфраструктуру под отечественные процессоры, подтвердив возможность массового внедрения решений Huawei в крупных проектах.
Скорость против мощности: новая стратегия развертывания
Весной 2026 года Huawei предложила рынку новый подход к построению дата-центров. Компания сделала ставку не на пиковую производительность отдельного чипа, а на скорость развертывания всей инфраструктуры. Готовые решения на базе ускорителей Ascend позволяют запустить дата-центр за четыре–шесть месяцев. Для сравнения, дефицит мощностей Nvidia часто парализует проекты на неопределенный срок.
Этот компромисс меняет правила игры для бизнеса. Компании готовы пожертвовать абсолютной вычислительной силой ради оперативного запуска проектов. Встроенные механизмы диагностики обеспечивают доступность инфраструктуры на уровне 99,99%, что делает Ascend жизнеспособной альтернативой для задач, где критичен срок ввода в эксплуатацию.
Ключевым событием апреля 2026 года стала валидация модели DeepSeek V4. Новая версия официально поддерживает работу на платформах NPU Ascend. Разработчики оптимизировали код для использования форматов смешанной точности (FP8 и FP4), что позволило эффективно запускать модель без новейших ускорителей Blackwell. Это решение снижает затраты на генерацию ответов до 90% по сравнению с предыдущими подходами, основанными на западном оборудовании.
Стоит учесть: Для бизнеса доступность и скорость запуска инфраструктуры становятся важнее максимальной производительности одного чипа, что открывает путь для решений с оптимизированной архитектурой.
Открытая экосистема и глобальные последствия
В сентябре 2025 года Huawei объявила о планах открыть весь программный стек для ИИ к концу года. В это включены компиляторы, фреймворки MindSpore и модели openPangu. Открытие интерфейсов для чипов Ascend 910B и 910C должно устранить барьеры для разработчиков и упростить интеграцию с внешними инструментами. Хотя полный контроль над компилятором останется у производителя, доступ к коду позволит оптимизировать процессы под конкретные задачи.
Китайские провайдеры облачных сервисов, такие как Alibaba и Baidu, уже используют чипы Ascend 910C в масштабных задачах обучения. Версия 910C, объединяющая два ядра предыдущей модели, выпускается серийно и становится первым отечественным чипом, задействованным в таких объемах. Эксперты отмечают, что в некоторых тестах эти решения превосходят устаревшие модели A100 от Nvidia.
Для глобального рынка это сигнал о формировании альтернативной цепочки поставок. Если ранее зависимость от Nvidia была абсолютной, то теперь появляется конкурентоспособная альтернатива, особенно в сегменте инференса и задач, где важна скорость развертывания. Снижение затрат и возможность работать на разнородном оборудовании делают технологии Huawei привлекательными не только в Китае, но и в других регионах, испытывающих дефицит западных чипов.
На фоне этого: Переход на отечественные ускорители перестает быть вынужденной мерой и превращается в стратегический выбор, позволяющий компаниям контролировать расходы и сроки реализации проектов.
Для российских специалистов и бизнеса эти события несут важный сигнал. Глобальный тренд на оптимизацию и снижение зависимости от одного поставщика создает условия для появления новых решений, доступных по цене и срокам поставки. Технологии, доказавшие свою эффективность в Китае, могут стать основой для построения собственных ИИ-инфраструктур, где критична не только мощность, но и устойчивость цепочек поставок.
🤖 Сводка сформирована нейросетью на основе фактов из Календаря. Мы обновляем аналитический дайджест при необходимости — факты и хронология всегда доступны в Календаре ниже для проверки и изучения.
📅 Последнее обновление сводки: 7 мая 2026.
