DeepSeek скоро випустить нову модель, і через глибоку адаптацію базових обчислювальних потужностей з Huawei прогрес затримується, повідомляється, що всі розрахунки та тренування будуть виконуватися на чипах Huawei.

Якщо ця справа реалізується, сценарій, який найбільше турбує Джена Ху, стане реальністю.
Він кілька днів тому у інтерв’ю Dwarkesh Patel згадав: «Якщо колись у майбутньому модель рівня DeepSeek буде першою, що з’явиться на чипах Huawei, це стане страшним результатом для нашої країни.»
Зараз цей «колись» може настати дуже скоро.
Логіка протидії Джена Ху щодо експортного контролю на чипи дуже проста (звісно, я вважаю, що він все ж прагне заробити на Китаї, адже це найбільший ринок окрім США):
1. Китайська обчислювальна потужність давно достатня. AI тренування — це питання паралельних обчислень, одна H100 виконує свою роботу, а купа 7-нм чипів може зробити те саме. В Китаї є велика кількість виробництва 7-нм чипів і дешевої енергії, Mythos від Anthropic тренувався на «досить звичайних» обчислювальних ресурсах, і такі ресурси вже масово присутні в Китаї. Це означає, що для тренування найпередовіших моделей у Китаї вже є достатньо обчислювальної потужності, Huawei у 2025 році матиме доходи 880,9 мільярдів юанів і випустить мільйони чипів.
2. Алгоритми визначають верхню межу більшою мірою, ніж потужність. В Китаї понад 50% світових дослідників у галузі AI, і найкращі лабораторії світу — це переважно з китайським походженням. DeepSeek — це не результат простої купівлі карток, а прорив у алгоритмах. Обчислювальна потужність — це нижня межа, а алгоритми — верхня.
Вартість тренування моделей у Китаї менша ніж у США — менше десятих часток. Електроенергія у китайських центрах обчислень у два рази дешевша, ніж у США, тому ціна API моделей у Китаї не є збитковою, і прибутковість може бути навіть вищою, ніж у США. А якщо модель матиме таку ж потужність, але коштуватиме п’яту частину — це буде найбільшим кошмаром. Це як товари китайського виробництва з такою ж якістю, але вартістю менше третини американських — користувачі голосуватимуть своїм вибором, і відповідь очевидна.
3. Основний ефект заборон — це підтримка екосистеми Huawei. Не можна купити Nvidia → доводиться використовувати власні китайські чипи → програмна екосистема підлаштовується під китайські чипи → Huawei стає все зручнішою → навіть якщо заборона зніметься, клієнти не обов’язково повернуться. Китай займає понад 40% світової технологічної індустрії, відмовлятися від цього ринку — не захист, а самовідшкодування.
Оригінальна цитата Джена Ху: «Якщо у майбутньому AI-моделі найкраще працюватимуть на чужих технологічних стекх, це стане американським кошмаром.»
Отже?
Область чипів захищена не лише технологічним лідерством, а й екосистемною прив’язаністю. Клієнти пишуть код навколо вашої архітектури, і ваша захисна зона стає все глибшою. Якщо клієнти змушені перейти на чужу архітектуру, ваша захисна зона буде зруйнована. Китай витратив три роки на міграцію, і можна передбачити, що незабаром це стане реальністю.
Якщо DeepSeek справді завершить повний цикл від тренування до розгортання на чипах Huawei, це означає, що китайська AI-екосистема — від чипів до фреймворків і моделей — вперше запустила повністю незалежний від Nvidia технологічний стек.
Проблеми, з якими стикалися DeepSeek і Huawei, можна буде застосувати до інших китайських відкритих моделей, а також до власних чипів. Всі екосистеми разом швидко підхоплять цю технологію, і можливо, не потрібно буде трьох років, щоб наздогнати сучасну американську екосистему.
Цей фрагмент здається мені цілком логічним: розвиток інтернету в Китаї саме через існування «стіни», що дозволяє йому конкурувати з США. Якби не було цієї стіни, Китай уже давно був би заповнений американськими інтернет-продуктами, і внутрішній ринок міг би бути менш розвиненим.
Зараз Китай не наздоганяє, а розгалужується.
Хуанг Ху бачить не просто гонку, а те, що Китай створює щось нове. А заборони — це саме той поштовх, що штовхає їх на цей шлях.