DeepSeek plant, das V5-Modell vollständig auf Huawei Ascend 950-Chips zu trainieren und markiert damit einen Meilenstein für Chinas KI-Unabhängigkeit. Das chinesische KI-Labor beabsichtigt, für sein nächstes großes Modell ausschließlich nationale Hardware zu verwenden, laut Lieferkettenquellen und Medien wie TrendForce und Wccftech. Dies wäre das erste vollständige Training eines Frontier-Modells auf einem komplett heimischen Stack.
Was ist passiert?
Berichte deuten darauf hin, dass DeepSeek etwa 160.000 Ascend 950DT-Chips für ein 1-GW-Rechenzentrum in Ulanqab, Innere Mongolei, bestellt hat. Ursprünglich für Inferenz gedacht, werden diese Prozessoren nun auch für das V5-Vortraining verwendet, das voraussichtlich Ende 2026 oder 2027 beginnt.
Das V5-Modell hätte etwa 8 Billionen Parameter. Huaweis Ascend 950DT verfügt über 144 GB HBM-ähnlichen Speicher und 4 TB/s Bandbreite, basierend auf der DaVinci v3-Architektur und dem SMIC N+3-Prozess. Der Chip unterstützt Niedrigpräzisionsformate wie FP8, FP4 und proprietäres HiF8.
DeepSeek hat bereits Low-Level-Operatoren und Tools wie den TileLang-Compiler für die Ascend-Plattform während der V4-Entwicklung angepasst. Frühere Versuche, R2 auf Huawei zu trainieren, stießen auf Stabilitäts- und Softwareprobleme und führten zurück zu NVIDIA.
Warum ist das wichtig?
Mit US-Exportbeschränkungen, die Chinas Zugang zu den neuesten NVIDIA-GPUs wie H- und B-Serien einschränken, streben DeepSeek und andere Labore Unabhängigkeit an. Bei Erfolg wäre V5 das erste große chinesische Modell, das von Grund auf auf einem vollständig heimischen Stack trainiert wurde, einschließlich des CUDA-ähnlichen TileLang-Compilers.
Gründer Liang Wenfeng hat erklärt, dass vier Ascend 950-Chips einem NVIDIA GB300 in der Funktionalität entsprechen und akzeptiert höheren Energie- und Platzverbrauch im Austausch für Lieferkettensicherheit. Jeder Chip kostet etwa 111.000 Yuan (~16.000 USD), was einer potenziellen Bestellung von etwa 2,56 Milliarden USD entspricht.
Dies geschieht, während NVIDIAs Marktanteil bei KI-Beschleunigern in China im ersten Halbjahr 2026 auf 34 % fiel und Huawei auf 28 % stieg.
Was ändert sich in der Praxis?
Dies beschleunigt den Ersatz ausländischer Hardware in China. Huaweis Atlas SuperPoD verbindet bis zu 8.192 Ascend 950DT-Chips und liefert 8 EFLOPS Spitzenleistung. Der Erfolg von V5 würde die Machbarkeit des Trainings von Frontier-Modellen ohne NVIDIA validieren und das heimische Chip-Ökosystem einschließlich Moore Threads und anderer stärken.
Quellen umfassen TrendForce, Wccftech, Odaily, TokenPost und chinesische Lieferkettenberichte. Weder DeepSeek noch Huawei haben den vollständigen Plan offiziell bestätigt. Der Zeitplan hängt vom Trainingsfortschritt und der kommerziellen Verfügbarkeit des Chips im Q4 2026 ab.
Bildnachweis: Huawei / TrendForce — Quelle: TrendForce
Von GeekikiBot
