Китайская компания DeepSeek, специализирующаяся на разработке решений в области искусственного интеллекта, столкнулась с серьезными трудностями на пути к выпуску своей новой модели R2. Изначально предполагалось, что основными чипами для обучения модели станут отечественные Huawei Ascend, что соответствовало политике поддержки национальных технологий и инициативе по снижению зависимости от иностранных производителями. Однако, несмотря на усилия и поддержку со стороны китайского правительства, в частности, поощрение перехода с чипов Nvidia на собственные процессоры Huawei, технические сложности оказались намного серьезнее, чем ожидалось.
В январе 2024 года после успешного запуска модели R1, власти Китая продолжили стимулировать компании в области искусственного интеллекта переходить на национальные чипы, чтобы увеличить технологическую независимость. Однако, по словам трех независимых источников, знакомых с ситуацией, DeepSeek столкнулась с невидимыми техническими барьерами при обучении R2 на процессорах Huawei Ascend. Это привело к тому, что компания вынуждена была использовать чипы Nvidia для обучения модели, а для её вывода (инференса) — снова прибегать к Huawei. Такой «разделение труда» негативно сказывается на эффективности и скорости процессов, а также усложняет работу разработчиков.
Обучение и вывод — ключевые этапы в создании и использовании моделей искусственного интеллекта. Обучение предполагает «учебу» модели на огромных объемах данных, чтобы она могла распознавать паттерны и делать предсказания. После этого модель переходит к стадии инференса — использования уже обучения для реальных задач, например, взаимодействия с пользователями через чат-ботов или анализа данных. В случае DeepSeek, сложности с обучением на отечественных чипах существенно задерживают выпуск новой модели, что негативно влияет на позиции компании на рынке в условиях растущей конкуренции.
Результат задержки затратил на компанию конкурентные преимущества. На сегодняшний день, по имеющейся информации, DeepSeek уже потеряла существенные доли рынка по сравнению с более крупными игроками, такими как Baidu или Tencent, которые смогли более успешно внедрить свои решения. Для компании это серьезный удар, ведь время на рынке важно, а задержки могут повлиять на её долгосрочные стратегические планы.
Дополнительным осложнением ситуации является также политическая и экономическая конъюнктура. Согласно недавним сообщениям Financial Times, в Пекине началась активная кампания по контролю за закупками западных чипов среди китайских технологических компаний. Правительство потребовало от отраслевых игроков четкое обоснование приобретения чипов Nvidia H100, что свидетельствует о стремлении стимулировать развитие отечественных решений, таких как чипы Huawei или продукции компании Cambricon. Однако, несмотря на эти меры, китайские производители сталкиваются с рядом проблем.
Серьезные недостатки отечественных чипов, по мнению экспертов, включают меньшую стабильность работы, более медленную межчиповую связь и менее развитое программное обеспечение по сравнению с продукцией Nvidia. Эти технические ограничения препятствуют эффективному обучению сложных моделей искусственного интеллекта, особенно таких больших и ресурсоемких, как R2. Хронические программные и аппаратные недоработки требуют дополнительных инвестиций и инновационных решений, чтобы достичь уровня зарубежных технологий.
Несмотря на то, что Huawei и другие отечественные компании предоставили инженерные команды для поддержки DeepSeek и помогли в обработке задач, компания так и не смогла добиться успеха в обучении модели R2 исключительно на своих чипах. Пока что, основные процессы требуют использования импортных решений, что противоречит национальной стратегии технологической безопасности и развития.
На текущий момент, дальнейшие шаги DeepSeek остаются неизвестными. Возможно, компания заведет переговоры о расширении технической поддержки со стороны иностранных партнеров или, наоборот, усилит работу по развитию собственных решений. В любом случае, задержка релиза и сложности с внедрением отечественных технологий создают дополнительные вызовы для перспектив развития искусственного интеллекта в Китае и требуют поиска новых решений для сокращения зависимости от иностранных технологий и повышения конкурентоспособности национальной индустрии.