Huawei twierdzi, że Ascend sprzedaje się w Chinach lepiej niż Nvidia, a DeepSeek otwiera swoje oprogramowanie

Huawei opublikował w tym tygodniu materiał w formie pytań i odpowiedzi. The Register doniósł 30 września, że rotacyjny prezes Eric Xu twierdzi, iż Ascend wyprzedził Nvidię pod względem udziału w chińskim rynku. "It's pretty hard to collect data about the market share of Nvidia in China, but based on the data we have collected, Ascend has surpassed Nvidia" powiedział Xu. Nie podano niezależnych danych. Huawei nie opublikował liczb, na których opiera się to twierdzenie.

Tło jest tu ważniejsze niż samo twierdzenie. Amerykańskie kontrole eksportu akceleratorów AI do Chin zmieniały się od kwietnia 2025 roku, a ten zwrot skłonił Pekin do zalecenia operatorom centrów danych, żeby odeszli od zagranicznych układów. Własny komunikat Nvidii o wynikach za drugi kwartał, cytowany przez The Register, mówi, że dostawy H200 do regionu stanowiły mniej niż 1 procent przychodów z centrów danych. Argument Xu jest polityczny tak samo jak techniczny: "Even though our chips may be less advanced, at least their supply is assured, so that you don't have to worry about chip supply day in and day out."

Prawdziwym murem było oprogramowanie

Luka sprzętowa jest realna i Xu to przyznaje. Huawei przekonuje, że luka w oprogramowaniu zamyka się szybciej, niż się spodziewano. Liao Heng, główny naukowiec HiSilicon należącego do Huawei, powiedział The Register, że "the first barrier encountered by Ascend is actually not hardware itself. It's primarily the ecosystem barrier." Tą barierą jest fosa CUDA i szacowane cztery miliony programistów Nvidii. The Decoder zauważa, że to właśnie ona trzymała AMD z dala od rynku, nawet gdy jego układy wyglądały konkurencyjnie na papierze. 30 września DeepSeek udostępnił narzędzia programistyczne open source dla Ascenda, podaje The Decoder, powołując się na wpis na oficjalnym kanale WeChat DeepSeeka i na Reutersa. Głównym elementem jest TileLang, język opracowany przez badaczy z Uniwersytetu Pekińskiego. DeepSeek używa go od około roku i nazywa dziś swoim podstawowym narzędziem do prac nad AGI, pisze The New York Times. DeepSeek i Huawei zoptymalizowali też superwęzeł ze 128 układów Ascend 950. Liao mówi, że obraz zmienił się "over the past 18 months", gdy czołowe laboratoria przeszły na programowanie w stylu mega-kernel i przestały traktować CUDA jako jedyną drogę.

Skala to druga odpowiedź Huawei. The Register podaje, że firma wdraża Atlas 950 SuperCluster z 256 000 kart, a nowsza architektura ma pozwalać na skalowanie do miliona NPU. Xu mówił też wprost o ograniczeniach: "We don't have enough capacity to satisfy the demand in China." O pracach nad suwerenną sztuczną inteligencją w Malezji powiedział, że Huawei stawia na klientów chińskich, a "outside of China we only supply a very limited number of customers."

A tymczasem warstwa narzędziowa jest budowana od nowa

Tego samego dnia OpenAI i Synopsys podpisały wieloletnią współpracę przy GPT-Synopsys, modelu, który ma rozumować o projektowaniu i weryfikacji układów oraz bezpośrednio obsługiwać narzędzia EDA Synopsysa, doniósł The Decoder 30 września. Inżynierowie przekazują modelowi cele i zatwierdzają wyniki. Prezes Synopsysa Sassine Ghazi twierdzi, że AI może przyspieszyć projektowanie; Greg Brockman z OpenAI ujmuje to jako lepsze układy i lepszą sztuczną inteligencję. Model działa na infrastrukturze OpenAI, dane klientów nie trafiają do treningu, a pierwsze testy z klientami z branży półprzewodników już trwają.

Tydzień projektowania układów AI w Tom's Hardware, trwający od 28 września do 2 października, opisuje tę samą zmianę. Cadence, Synopsys i Siemens oferują agentową AI do projektowania układów, w większości na stosie Nvidii, z tym co portal nazywa różnymi deklaracjami co do poziomu autonomii. Synopsys pokazał siedmiu agentów AgentEngineer na swojej platformie Autopilot, z ogólną dostępnością planowaną na koniec 2026 roku. SemiEngineering opublikował 1 października teksty o metrykach przyspieszania LLM, weryfikacji PCIe przez UCIe i LLM w projektowaniu układów. W tym ostatnim oszacowano ponad 1 000 miesięcy pracy inżynierskiej dla ASIC o typowej złożoności.

Nie każda droga do chińskiej mocy obliczeniowej prowadzi przez krajowe układy. Tom's Hardware podał 23 września, że dokument S-1 firmy Nscale ujawnił, iż spółka zależna ByteDance, Spring (SG) Pte Ltd, odpowiadała za 24 000 000 dolarów z 33 000 000 dolarów przychodu brytyjskiego neocloudu w 2025 roku i korzystała z 2 304 układów Nvidia B200 w centrum danych w Norwegii. FT podał, że układ był legalny i wykorzystywał luki w amerykańskich kontrolach eksportu. Macquarie wymagało od Nscale monitorowania użycia przez Spring pod kątem anomalii.

Jedno zastrzeżenie do narracji o CUDA: SemiAnalysis, cytowany przez The Decoder, przetestował układ Jalapeño od OpenAI i nazwał fosę CUDA "potentially dead", ale tylko w stosunkowo łatwych scenariuszach, około 8 000 tokenów wejściowych i 1 000 wyjściowych. W zadaniach agentowych Nvidia w sierpniu wciąż była daleko z przodu.