Самостійно розроблений чип DeepSeek та арифметична задача Zhipu

Автор: Сяо Суань

У 2013 році інженери Google вирішили арифметичну задачу.

Задача дуже проста: якщо кожен користувач використовує 3 хвилини голосового пошуку на день, на скільки потрібно збільшити глобальні центри обробки даних Google?

Відповідь змусила всіх затамувати подих: подвоїти.

Якщо закривати цю діру купівлею графічних карток Nvidia, Google спочатку буде роздавлений рахунками.

Тому ця пошукова компанія прийняла рішення, яке на той час здавалося єретичним: виготовляти власні чіпи.

Пізнішу історію всі знають: цей чіп називається TPU, і сьогодні він є найсильнішим козирем Google у боротьбі з «податком Nvidia».

Тринадцять років потому ця арифметична задача дісталася китайцям.

Увечері 7 липня Reuters, посилаючись на три обізнані джерела, повідомило, що DeepSeek розробляє власний AI-чіп. Проект розпочався рік тому, і вже ведуться переговори з компаніями з дизайну чіпів, фабриками напівпровідників та виробниками пам'яті.

Через кілька годин The Information доповнило: Zhipu також розглядає можливість розробки власних замовлених чіпів і веде переговори з місцевими компаніями з дизайну чіпів.

За 24 години дві найкращі китайські компанії з великих моделей були викриті в одному дії:

Створення чіпів.

--

У чіпа DeepSeek є цікаве уточнення: він орієнтований на логічний висновок (інференс), а тренування не враховується.

Тренування — це навчити модель, витрати величезні, але одноразові; інференс — це коли модель працює, і за кожне запитання користувача в серверній спалюється електроенергія. Чим більше користувачів, тим більше спалюється, і це ніколи не припиняється.

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

Пріоритетна проблема, яку DeepSeek хоче вирішити, перекладається лише одним реченням:

Скільки коштує обслуговування одного користувача.

Засновник цієї компанії Лян Веньфен — один із небагатьох, хто з першого дня розглядав чіпи як питання життя і смерті.

Він має досвід роботи з кількісними фондами, і ще до буму великих моделей був відомий у галузі накопиченням графічних карток.

У 2023-2024 роках він дав два інтерв'ю AnYong, де сказав фразу, яку пізніше багаторазово цитували:

Наш справжній виклик — ніколи не був у фінансуванні, а в експортних заборонах на висококласні чіпи.

Слова на устах, але й справи в руках.

Модель DeepSeek R1 навчалася на Nvidia H800, а потім перейшла на Huawei Ascend; інженерна команда розробила в моделі формат даних UE8M0 FP8, який, як визнають у галузі, був створений спеціально під апаратні особливості наступного покоління вітчизняних чіпів.

До червня цього року боєприпаси були готові.

Ця компанія, яка роками відмовлялася від зовнішніх інвестицій, завершила перший раунд фінансування, отримавши приблизно 51 мільярд юанів, а післяінвестиційна оцінка склала від 52 до 59 мільярдів доларів.

Мета використання коштів, заявлена публічно, чітко написана: розширення вітчизняного центру обчислювальних потужностей та розробка власного AI-чіпа.

Останніми місяцями DeepSeek постійно наймає інженерів з дизайну чіпів, але всі вакансії не з'являлися на жодних відкритих платформах найму.

--

Zhipu — це інше рішення тієї самої арифметичної задачі.

Ця компанія, яка вийшла з лабораторії Цінхуа, цього року дебютувала на Гонконгській фондовій біржі під назвою «перша акція великих моделей», а ринкова капіталізація тимчасово перевищила трильйон гонконгських доларів.

За успішним фасадом — напружений звіт: збиток у 2024 році склав 2,958 мільярда юанів, у першій половині 2025 року — ще 2,358 мільярда юанів, за півтора року спалено 5,3 мільярда юанів.

У лютому цього року було випущено GLM-5, який став віральним за кордоном, а його здатність до програмування наближається до провідних закритих моделей.

Огромний потік трафіку нахлинув, і перше, що зробив Zhipu, — підвищив ціни: пакет Coding подорожчав від 30%; друге — опублікував оголошення про набір «партнерів з обчислювальної потужності», відкрито запрошуючи виробників чіпів до співпраці з оптимізації.

Нещодавно зареєстрована зіркова компанія публічно шукає обчислювальну потужність. Бізнес настільки хороший, що потрібно підвищувати ціни, щоб відлякати користувачів, — це рідкість в історії бізнесу.

Тому витік інформації від The Information не є несподіванкою. Zhipu розглядає шлях спільної розробки: вони дають архітектуру моделі та вимоги, а місцеві компанії з дизайну чіпів — інженерні можливості.

DeepSeek будує власний завод і виробляє автомобілі; Zhipu бере креслення і звертається до автомобільного заводу для модифікації. Шляхи не мають відмінностей у якості, але рахунки різні.

--

У цьому русі створення чіпів найцікавішою є оригінальна цитата Reuters:

DeepSeek створює чіпи, щоб зменшити залежність від Nvidia, а також від Huawei.

Перша половина речення майже очевидна. Під дією експортних обмежень частка Nvidia на китайському ринку центрів обробки даних знизилася майже до нуля. Друга половина — справжня новина.

За останні два роки фраза «вітчизняна заміна» в контексті обчислювальної потужності приблизно дорівнює «перехід на Ascend».

DeepSeek сам є найактивнішим прихильником: серія V4 завершила адаптацію до Ascend, і Huawei підтвердила, що її власні процесори брали участь у частині навчання.

Zhipu пішов далі: архітектура GLM адаптована до понад 40 вітчизняних чіпів. У день випуску нової моделі Haiguang, Moore Threads та Muxi оголосили про завершення адаптації.

Чим глибше обіймаєш, тим краще розумієш одну річ: компанія з річним рахунком за інференс у мільярди не може ставити свою долю в залежність від одного постачальника.

Навіть якщо цей постачальник — своя людина.

Обійми Ascend вирішують проблему «є чи немає»; власні чіпи вирішують проблему «кого слухати».

На п'ятому році наративу про вітчизняну заміну всередині почалася диференціація.

--

Створення чіпів модельними компаніями вже стало стандартною практикою на іншому боці Тихого океану.

Минулого місяця OpenAI оголосила про співпрацю з Broadcom над замовленим інференс-чіпом під кодовою назвою Jalapeño; ЗМІ повідомили, що Anthropic також розглядає подібне.

Додавши до цього більш ранніх гравців — Google, Amazon, Microsoft — у Силіконовій долині кожна компанія з достатньо великими рахунками за інференс має власний чіп або принаймні презентацію про власний чіп.

Для китайського ланцюга постачання чіпів це монета з двома сторонами.

На одній стороні: замовлені замовлення модельних компаній — це дохід, про який мріють місцеві компанії з дизайну чіпів. Модель спільної розробки Zhipu майже написана за їхнім сценарієм; виробники пам'яті також виграють, оскільки інференс-чіпи сильно залежать від пропускної здатності, а крива попиту на високошвидкісну пам'ять буде лише стрімкішою.

З іншого боку: сьогоднішні великі клієнти вчаться завтра вас обійти. Google колись був ідеальним клієнтом постачальників чіпів, але пізніше став власником TPU.

Звичайно, карти тільки роздали. Конкурентоспроможний AI-чіп зазвичай потребує кількох років і мільярдів інвестицій, і ніхто не гарантує успіху. План Meta щодо власних чіпів колись був повністю відкинутий і перероблений.

Ще більш тонкий момент: замовлені чіпи роблять ставку на стабілізацію архітектур моделей, але нові покоління моделей DeepSeek і Zhipu щойно почали використовувати нові механізми, як-от розріджена увага.

Сьогоднішні креслення, відправлені на виробництво, можуть застаріти через два роки, коли чіп вийде з конвеєра.

У 2013 році задача, яку вирішував Google, мала відповідь: TPU.

У 2026 році ця задача для китайських модельних компаній тільки починається. Той, хто поставив задачу, змінився, але логіка рішення не змінилася:

Чим довше платиш оренду, тим більше хочеш мати власний дім.