Власноруч розроблений чіп, арифметична задача DeepSeek та Zhipu

Автор: Сяо Суань

У 2013 році інженери Google вирішили арифметичну задачу.

Задача була простою: на скільки потрібно розширити глобальні центри обробки даних Google, якщо кожен користувач використовує 3 хвилини голосового пошуку на день?

Відповідь змусила всіх затамувати подих: подвоїти.

Якби Google спробував закрити цю діру, купуючи графічні процесори NVIDIA, компанію б спочатку розчавили рахунки. Тому ця пошукова компанія прийняла рішення, яке тоді здавалося єретичним: створити власний чіп. Пізнішу історію всі знають: цей чіп називався TPU, і сьогодні це найсильніший козир Google у боротьбі проти «податку NVIDIA».

Через тринадцять років ця арифметична задача потрапила до рук китайців.

Увечері 7 липня Reuters з посиланням на три обізнані джерела повідомило, що DeepSeek розробляє власний AI-чіп; проєкт було запущено рік тому, і компанія вже веде переговори з компаніями з дизайну чіпів, кремнієвими фабриками та виробниками пам'яті. Через кілька годин The Information додало, що Zhipu також оцінює можливість розробки власного кастомного чіпа та контактує з місцевими дизайнерськими компаніями.

За 24 години дві найкращі китайські компанії з великих мовних моделей були викриті в одному і тому ж кроці:

Створення чіпа.

Чіп DeepSeek має інтригуюче визначення: орієнтований на інференс, тренування не враховується.

Тренування — це навчити модель; вартість величезна, але оплачується разово. Інференс — це коли модель працює: за кожне запитання користувача в дата-центрі спалюється електроенергія. Чим більше користувачів, тим більше спалюється, і це ніколи не зупиниться.

Тренування — це купівля будинку, інференс — це орендна плата. Справжня чорна діра витрат в AI-індустрії — не в першому внеску, а в оренді.

Проблема, яку DeepSeek хоче вирішити в першу чергу, зводиться до одного речення:

Скільки коштує обслужити одного користувача?

Засновник компанії Лян Веньфен — один із небагатьох, хто з першого дня сприймав чіпи як питання життя і смерті. Він прийшов із кількісних фондів, і ще до буму великих моделей був відомий у колах тим, що накопичував графічні процесори. У 2023–2024 роках він двічі давав інтерв'ю AnYong, в яких сказав фразу, яку потім часто цитували:

Наш справжній виклик — ніколи не фінанси, а експортні обмеження на висококласні чіпи.

Сказане на словах — виконується на ділі. Модель DeepSeek R1 тренувалася на NVIDIA H800, а потім перейшла на Huawei Ascend; інженерна команда розробила формат даних UE8M0 FP8 у моделі, який, за загальним визнанням, був спеціально налаштований під апаратні особливості наступного покоління вітчизняних чіпів.

До червня цього року боєприпаси були готові. Компанія, яка роками відмовлялася від зовнішніх інвестицій, завершила перший раунд фінансування, отримавши близько 510 мільярдів юанів, а оцінка після інвестицій склала від 52 до 59 мільярдів доларів. У публічно розкритих цілях використання коштів чітко зазначено: розширення вітчизняних обчислювальних центрів та розробка власного AI-чіпа.

Останні кілька місяців DeepSeek постійно наймає інженерів з дизайну чіпів, але всі вакансії не з'являлися на жодних публічних платформах найму.

Zhipu — це інший спосіб вирішення тієї ж арифметичної задачі.

Ця компанія, яка вийшла з лабораторії Університету Цінхуа, цього року вийшла на лістинг у Гонконзі, маючи титул «першої акції великих моделей», і її ринкова капіталізація одного разу перевищила трильйон гонконгських доларів. За зовнішнім блиском стоїть напружений звіт: у 2024 році збитки склали 2,958 мільярда юанів, у першій половині 2025 року — ще 2,358 мільярда юанів, за півтора року спалено 5,3 мільярда.

У лютому цього року вийшла GLM-5, яка стала вірусною за кордоном, а її здатність до програмування майже зрівнялася з провідними закритими моделями. Величезний потік трафіку хлинув; перше, що зробив Zhipu, — підвищив ціни: пакет Coding подорожчав на 30% і більше; друге — опублікував оголошення про набір «партнерів з обчислювальних потужностей», запрошуючи виробників чіпів до співпраці в оптимізації.

Нещодавно лістингована зіркова компанія публічно шукає обчислювальні потужності. Бізнес настільки успішний, що доводиться підвищувати ціни, щоб відлякати користувачів — це рідкість в історії бізнесу.

Тому витік від The Information не став несподіванкою. Zhipu оцінює шлях спільної кастомізації: вони надають архітектуру моделі та вимоги, а місцева компанія з дизайну чіпів — інженерні можливості.

DeepSeek будує власний завод, щоб зробити автомобіль; Zhipu бере креслення і знаходить автозавод для модифікації. Маршрути не мають відмінностей у рівні, але відрізняються в рахунках.

У цьому русі за створення чіпів найвартішою уваги є оригінальна цитата Reuters:

DeepSeek створює чіп, щоб зменшити залежність від NVIDIA, а також від Huawei.

Перша половина речення — майже банальність. Під експортним контролем частка NVIDIA на китайському ринку дата-центрів майже обнулилася. Друга половина — ось справжня новина.

Протягом останніх двох років фраза «імпортозаміщення» в контексті обчислювальних потужностей означала приблизно «перехід на Ascend». DeepSeek сам є найактивнішим прихильником: серія V4 завершила адаптацію до Ascend, а Huawei підтвердила, що її процесори брали участь у частковому тренуванні. Zhipu пішов ще далі: архітектура GLM адаптована до понад 40 вітчизняних чіпів, а в день виходу нової моделі Haiguang, Moore Threads та Muxi вишикувалися в чергу, оголосивши про завершення адаптації.

Чим глибше обіймаєш, тим краще розумієш одну річ: компанія, чий річний рахунок за інференс вимірюється мільярдами, не може ставити свою долю в залежність від одного постачальника.

Навіть якщо цей постачальник — свій.

Обійми Ascend вирішують питання «чи є»; самостійна розробка чіпа вирішує питання «кого слухатися». Наратив імпортозаміщення триває п'ятий рік, і всередині почалася стратифікація.

Створення чіпів компаніями моделей на іншому боці Тихого океану вже є стандартною практикою.

Минулого місяця OpenAI оголосила про кастомний чіп для інференсу у співпраці з Broadcom, кодова назва Jalapeño; Anthropic, як повідомляється, оцінює те саме. Разом із ранішими Google, Amazon, Microsoft — у Силіконовій долині кожна компанія, чий рахунок за інференс достатньо великий, має власний чіп або принаймні презентацію про власний чіп.

Для китайського ланцюжка постачання чіпів це дволика монета.

На одному боці: кастомні замовлення від модельних компаній — це дохід, про який мріють місцеві компанії з дизайну чіпів. Модель спільної кастомізації Zhipu майже написана за їхніми сценаріями. Виробники пам'яті також виграють: чіпи для інференсу надзвичайно залежні від пропускної здатності, а крива попиту на високопропускну пам'ять стає лише крутішою.

На іншому боці: сьогоднішні великі клієнти вчаться тому, як завтра вас обійти. Google колись теж був відмінним клієнтом постачальників чіпів, але згодом став власником TPU.

Звичайно, карти щойно роздані. Конкурентоспроможний AI-чіп зазвичай потребує кількох років і мільярдних інвестицій, і ніхто не гарантує успіху. План Meta щодо власного чіпа був повністю перезапущений. Ще тонше: кастомний чіп робить ставку на стабільність архітектури моделі, але нове покоління моделей DeepSeek і Zhipu щойно почало використовувати такі нові механізми, як розріджена увага. Креслення, відправлені на виробництво сьогодні, через два роки, коли чіп зійде з конвеєра, можуть уже застаріти.

У 2013 році відповіддю на задачу Google був TPU.

У 2026 році ця задача для китайських модельних компаній тільки починається. Той, хто ставить задачу, змінився, але логіка вирішення залишилася такою ж:

Чим довше платиш оренду, тим більше хочеться мати власний будинок.