Реальность жестко врезалась в китайские амбиции технологической независимости. DeepSeek — компания, которая в январе 2025 года потрясла мир ИИ своей моделью R1 — не смогла обучить новую модель R2 на отечественных чипах Huawei Ascend. Четырехмесячная задержка, $95 миллионов убытков и возврат к американским процессорам Nvidia обнажили болезненную правду: путь к технологической самодостаточности оказался гораздо длиннее, чем рассчитывал Пекин.
Анатомия технического провала
История началась триумфально. В январе 2025 года модель DeepSeek R1, обученная на чипах Nvidia, произвела революцию в ИИ-индустрии благодаря беспрецедентному соотношению качества и стоимости обучения. Но после этого успеха к компании пришли китайские чиновники с ясным посланием: следующую модель нужно обучать на отечественных чипах Huawei Ascend, сообщает Artificial Intelligence News со ссылкой на Financial Times.
Техническая реальность оказалась беспощадной. Команда DeepSeek столкнулась с «постоянными техническими проблемами» при попытке обучения R2 на процессорах Ascend 910c. Проблемы охватывали весь спектр: нестабильность системы, медленное межчиповое взаимодействие и неадекватное программное обеспечение по сравнению с экосистемой Nvidia CUDA.
«Обучение — это сложная часть, как отправка студента в университет на годы интенсивного обучения. Инференс — относительно легкая часть, как вопрос выпускнику», — объясняет принципиальную разницу Artificial Intelligence News. DeepSeek обнаружила, что чипы Huawei готовы к выпускному экзамену, но не справляются с университетским курсом.
Спасательная операция от Huawei
Huawei направила целую команду инженеров в офисы DeepSeek для решения проблем адаптации. Месяцы работы на месте, настройка оборудования, оптимизация программного обеспечения — но результат оказался нулевым. Ни одного успешного цикла обучения на чипах Ascend завершить не удалось.
«Даже с экспертами в комнате они не смогли получить успешный запуск обучения», — сообщают источники Financial Times. Это особенно болезненно, учитывая, что Ascend 910c позиционировался как флагманский продукт, способный конкурировать с Nvidia H100 и достигающий 60% его производительности на выходе.
Компании пришлось принять гибридное решение: обучение на чипах Nvidia, инференс на Huawei. Это компромисс, который подрывает всю идеологию технологической независимости и создает сложную зависимость от двух экосистем одновременно.
$95 миллионов цена амбиций
Экономические потери DeepSeek от провала с отечественными чипами составляют около $95 миллионов. Прямые затраты на разработку R2 ($50 миллионов), упущенная прибыль от четырехмесячной задержки ($40 миллионов) и расходы на техническую поддержку от Huawei ($5 миллионов) — цифры, которые болезненно бьют по стартапу, каким бы успешным он ни был.
Запланированный на май релиз R2 сдвинулся на конец августа — начало сентября 2025 года. За это время конкуренты не стояли на месте. Alibaba Qwen3 воспользовалась задержкой и нарастила пользовательскую базу на 20%, интегрировав ключевые инновации DeepSeek, но сделав их более эффективными для развертывания.
«Многие разработчики в Китае перешли на Qwen3 от Alibaba, которая одновременно мощная и гибкая», — отмечает исследователь ИИ из Университета Калифорнии в Беркли Ритвик Гупта. Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн выражает внутреннее недовольство прогрессом и требует больше времени для создания конкурентоспособной модели.
Китайские амбиции встречают жесткую реальность
Провал DeepSeek обнажает фундаментальный разрыв между политическими амбициями Пекина и технологическими возможностями отечественной индустрии. Китай поставил цель достичь 70% самодостаточности в полупроводниках к 2025 году, но реальный прогноз не превышает 30%.
Третий раунд Большого фонда выделил $47,1 миллиарда — сумму, превышающую первые два раунда вместе взятые. При этом государство контролирует 43% зарегистрированного капитала полупроводниковой отрасли, что позволяет предлагать продукцию на 20-30% дешевле рыночных цен за счет субсидий.
Но деньги не решают технологические проблемы. CEO Huawei Жэнь Чжэнфэй честно признал в начале года: «США преувеличили достижения Huawei, и компания еще не так велика», отметив отставание лучших чипов на целое поколение.
Nvidia: непреодолимая технологическая крепость
Доминирование Nvidia в сфере обучения ИИ остается подавляющим — около 80% мирового рынка чипов для ИИ-тренировки. Экосистема CUDA, накопленная за десятилетие, создает барьеры переключения, которые выходят далеко за рамки чистой производительности железа.
Даже под санкциями Nvidia сохраняет критическое преимущество. Ослабленный для экспорта чип H20 до апреля 2025 года оставался популярным в Китае именно из-за превосходства программной экосистемы. Новое соглашение с правительством США позволяет возобновить ограниченные поставки в обмен на 15% выручки от китайских продаж.
«Сдача целых рынков и разработчиков повредила бы американской экономической и национальной безопасности», — заявляет Nvidia, подчеркивая стратегическую важность китайского рынка для развития ИИ-экосистемы.
Геополитические последствия: технологическая биполярность
Неудача DeepSeek стала символом более широкой проблемы — невозможности быстрого декаплинга сложных технологических экосистем. Китай наращивает производственные мощности: к 2027 году доля страны в производстве чипов зрелых техпроцессов вырастет с 31% до 39%, тогда как доля США останется на уровне 5%.
Но количество не переходит в качество автоматически. 26 новых фабрик в Китае против 19 на Тайване в период 2022-2026 годов не компенсируют технологическое отставание в передовых процессах. Доступ к EUV-литографии от голландской ASML остается заблокированным, что ограничивает возможности производства чипов новейших поколений.
«Китай играет в долгую игру, но пока корона производительности остается крепко на голове Nvidia», — резюмирует ситуацию Artificial Intelligence News.
Прогноз: длинная дорога к паритету
Huawei готовит следующее поколение — Ascend 910d. Планируется производство 1,4 миллиона чипов к декабрю 2025 года — впечатляющие объемы для молодой технологии.
Исследователь Ритвик Гупта оптимистично оценивает перспективы: «То, что сейчас нет ведущих моделей, обученных на Huawei, не означает, что этого не произойдет в будущем. Это вопрос времени». Но «время» может растянуться на 5-10 лет при текущих темпах развития.
Технологический разрыв в 52,5% между амбициями (70% самодостаточности) и реальностью (17,5% текущий уровень) требует кардинального ускорения инноваций. При консервативном прогнозе роста на 5% в год Китаю потребуется более 10 лет для достижения поставленных целей.
Уроки для глобальной ИИ-индустрии
История DeepSeek R2 — болезненное напоминание о том, что в гонке за ИИ-превосходством нет коротких путей. Политическое давление и финансовые стимулы не способны мгновенно преодолеть технологические барьеры, создававшиеся десятилетиями.
Для китайских компаний это сигнал о необходимости балансировать патриотические обязательства с бизнес-реальностями. Для западных корпораций — подтверждение стратегической ценности технологического лидерства как инструмента геополитического влияния.
Конкуренция продолжается, но пока что история с DeepSeek R2 показывает: в мире высоких технологий желания политиков подчиняются законам физики и инженерии.