DeepSeek, twórca bodaj najbardziej znanego chińskiego modelu AI, który z początkiem 2025 roku wywołał spore zamieszanie na amerykańskim rynku, oferując niemal równie dobre, a przy tym znacznie tańsze narzędzia AI niż konkurencja z USA, teraz szykuje kolejny rynkowy atak – tym razem wymierzony w firmę, od której cały rynek AI dotąd zależał, czyli Nvidię. Firma z Hangzhou – formalnie zwąca się Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co. – rozwija bowiem własny chip dedykowany obsłudze modeli sztucznej inteligencji, projektowany specjalnie do zadań inferencyjnych, czyli generowania odpowiedzi przez już wytrenowane modele.
Według źródeł określanych w depeszach prasowych jako „zbliżonych do przedsięwzięcia” (co oznacza gadatliwych i przypuszczalnie przekupionych pracowników lub celowy przeciek firmowego działu PR-u), DeepSeek intensyfikuje prywatne rozmowy rekrutacyjne z inżynierami specjalizującymi się w projektowaniu układów scalonych, unikając zarazem publicznego ogłaszania naboru. Równocześnie koncern prowadzi negocjacje z zewnętrznymi partnerami z branży produkcji półprzewodników oraz wytwórcami pamięci. Cała operacja odbywa się w atmosferze ścisłej tajemnicy, co zresztą wpisuje się w profil firmy, która mimo statusu narodowego czempiona AI zachowywała dotąd nieomal monastyczny dystans do mediów.
Projekt ten, o którym doniesienia pojawiły się dopiero teraz, miał zostać zainicjowany już około roku temu. Można zresztą – mimo braku oficjalnych danych – z dużym prawdopodobieństwem oszacować, kiedy dokładnie DeepSeek stwierdził, że potrzebuje własnych chipów. Otóż w sierpniu ubiegłego roku pojawiły się doniesienia, że jego modele zaczęły się w dziwny sposób się psuć. Miało to miejsce akurat wtedy, gdy chińskie władze nakazały firmie wymianę chipów Nvidii (na dużą skalę szmuglowanych z USA z pominięciem embarga) na te krajowe, produkcji Huawei. Rzecz jednak w tym, że trening modeli AI projektuje się z założeniem wykorzystania konkretnej architektury chipów. Gdy zabrakło dedykowanych jednostek – modele zaczęły szwankować.
Cel całego programu jest zarazem tyleż ambitny (stworzenie od zera kompetencji, które konkurenci budowali przez dekady), co zarazem oczywisty (zerwanie z uzależnieniem od dostawców – a zwłaszcza dostawy – którzy obecnie trzymają chińską branżę AI za gardło). Do tej pory DeepSeek korzystał z procesorów Nvidia H800 – okrojonej wersji specjalnie przeznaczonej na rynek chiński, której eksport Waszyngton i tak jednak zablokował pod koniec 2023 roku – a następnie oficjalnie przesiadł się na rozwiązania Huawei Ascend, nieoficjalnie w dalszym ciągu używając wyrobów Nvidii, w tym także najlepszych, lecz także obłożonych przez Waszyngton ścisłym zakazem eksportu do Chin chipów Grace Blackwell.
DeepSeek znów prowadzi?
Warto przy tym zauważyć, że DeepSeek nie jest pierwszą chińską firmą, która podjęła się tego wyzwania. Baidu, inny gigant technologiczny z Królestwa Środka, już w 2021 roku wydzielił dedykowaną produkcji chipów spółkę-córkę Kunlunxin, która z powodzeniem wprowadziła na rynek układy Kunlun II, porównywalne pod względem wydajności do Nvidii A100. W 2025 roku Baidu pochwaliło się klasterem 30 tys. układów Kunlun, rzekomo zdolnym do trenowania modeli o setkach miliardów parametrów, a w planach ma premierę kolejnych generacji chipów – M100 w 2026 i M300 w 2027 roku. Wszystko to pod wyraźnym naciskiem Pekinu, który ponagla swych technologicznych liderów do tworzenia alternatyw dla zachodnich rozwiązań.
W efekcie, wedle dostępnych informacji, koncerny chińskiego Big Tech-u planują w ciągu następnych dwunastu miesięcy przeznaczyć na rozwój własnej infrastruktury AI ponad 46% całości budżetu przewidzianego na sztuczną inteligencję jako całość, podczas gdy obecnie wskaźnik ten wynosi ok. 30%. Co ciekawe, trend ten nie ogranicza się zresztą tylko do Chin i także niektóre wiodące firmy amerykańskie postępują podobnie. OpenAI zaprezentowało własny chip Jalapeno, Meta i Microsoft są w trakcie prac nad swoimi, zaś Anthropic takie kroki rozważa. Wszystko to składa się na ponadregionalny trend ku „wertykalizacji” stosów obliczeniowych –co brzmi jak wyraźne i bezpośrednie zagrożenie dla dotychczasowego modelu biznesowego Nvidii.
Oczywiście projekt chipowy DeepSeeka rodzi się w bólach. Brak dostępu do najnowocześniejszych produktów tajwańskiego TSMC oraz sankcje dotyczące pamięci HBM (high-bandwidth memory) stawiają przed inżynierami z Hangzhou fundamentalne bariery technologiczne. Zaprojektowanie konkurencyjnego układu to zadanie na lata i setki milionów dolarów, a nawet wtedy sukces nie jest gwarantowany. Tym bardziej że DeepSeek, który dotychczas żył z własnych zasobów, właśnie zmienia strategię finansowania – w czerwcu miał pozyskać 7 miliardów dolarów w pierwszej rundzie finansowania zewnętrznego, przy wycenie sięgającej 59 miliardów dolarów. Pieniądze te na pewno bardzo się przydadzą – nie tylko na rozwój modeli językowych.
No chyba że firma pójdzie „na skróty” – amerykańscy konkurenci oskarżali już DeepSeeka o szerokie kopiowanie ich rozwiązań w dziedzinie AI. Nie można wykluczyć, że w przypadku chipów nie będzie podobnie.