DeepSeek отложил выпуск новой ИИ-модели из-за проблем с чипами Huawei

Москва. 14 августа. INTERFAX.RU - Китайский стартап DeepSeek отложил выпуск новой ИИ-модели после неудачной попытки ее обучения с помощью чипов Huawei, пишет Financial Times со ссылкой на информированные источники.

По их словам, после выпуска в январе нашумевшей модели R1 власти призвали DeepSeek использовать процессоры Huawei Ascend вместо решений американской Nvidia Corp.

Однако в ходе обучения новой R2 с помощью Ascend стартап столкнулся с техническими трудностями, из-за чего стал использовать для обучения чипы Nvidia, а чипы Huawei - для эксплуатации модели.

Эти проблемы стали главной причиной отказа от планов выпустить модель в мае, сказал один из источников издания.

Huawei отправляла команду технических специалистов в офис DeepSeek для помощи в использовании Ascend при разработке R2, говорят два собеседника FT. Тем не менее это не помогло достичь успеха в ее обучении на этих чипах.

При этом DeepSeek продолжает работать с Huawei для обеспечения совместимости с Ascend в процессе эксплуатации модели.

Основатель стартапа Лян Вэньфэн выражал внутри компании недовольство прогрессом в разработке R2 и добивался, чтобы сотрудники больше работали над созданием продвинутой модели, которая помогла бы компании удержать лидерство в области ИИ, отмечают источники газеты.

Запуск R2 также был отложен в связи с затянувшейся маркировкой данных, сказал другой источник. По сообщениям китайских СМИ, модель могут выпустить уже в ближайшие недели.

FT на этой неделе сообщала, что Пекин потребовал от китайских технологических компаний обосновать заказы чипов Nvidia H20, чтобы стимулировать их к использованию продукции китайских Huawei и Cambricon.

По словам источников газеты в отрасли, китайские чипы в числе прочего имеют проблемы со стабильностью и у них менее качественное программное обеспечение по сравнению с Nvidia.

DeepSeek получила широкую известность в начале года после выхода R1. Будучи сопоставимой с разработками OpenAI, эта модель требует гораздо меньше затрат на обучение, что вызвало сильные изменения котировок на мировых рынках акций, обвалив стоимость Nvidia за одну сессию почти на $600 млрд.