DeepSeekのCEOは、Huaweiは$NVDA に対して2年遅れているだけだと考えている

Liang Wenfengは、HuaweiのAtlas 950 SuperPoDはNVIDIAのGB200およびGB300システムと実質的に同じワークロードを、同等の低遅延で実行できると主張している
しかし、根本的な効率のギャップは依然として非常に大きい：
NVIDIA GB300の代替には、4基のHuawei Ascend 950アクセラレータが必要だ。
Liangは、NVIDIAのアクセラレータは約5年ほど経済的に有用なままでいられる一方、Huaweiのチップは、エネルギー効率が弱いために魅力が薄れるまで、あと約3年程度しか持たない可能性があると見積もっている
Huaweiの戦略は、個々のアクセラレータの弱さを大規模なシステム規模で補うことだ
Atlas 950 SuperPoDは、全光学インターコネクトによって最大8,192基のAscend 950DTチップを接続すると見込まれており、提供予定は2026年Q4
これが、Liangが「仮にHuaweiのシステムコストが50%、100%、あるいは200%も高くても、その差は問題にならないかもしれない」と主張する理由だ
中国のAIラボにとっては、価格よりも可用性が重要だ
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Liangは、NVIDIAのハードウェアへの制限が中国企業に代替のエコシステムへの資金投入、開発、導入を強いており、そうでなければ勢いを得るのが難しかったかもしれないと述べている
NVIDIAのGPUが利用可能なら、中国企業は当然それを好む。利用できないときは、そうした企業は同じくHuaweiのハードウェアを最適化し、ソフトウェアを書き換え、国内のアクセラレータの足を引っ張っているエコシステム上の問題を解決することを余儀なくされる
DeepSeekはNVIDIAのハードウェアでV3を学習させたが、TileLangというより高水準のプログラミングフレームワークを使ってCUDAへの依存を減らしたと述べている
Liangは、生成AIコードやより高水準のコンパイラツールによって、異なるアクセラレータ間でワークロードを移植することが、だんだんと簡単になると考えている