DeepSeek และ Huawei มุ่งลดการพึ่งพา Nvidia ด้วยการร่วมออกแบบชิปและเครื่องมือ AI ใหม่

DeepSeek ขยับเข้าใกล้แผนพัฒนาชิปของ Huawei

มีรายงานว่า DeepSeek กำลังมีส่วนช่วยกำหนดทิศทางชิปปัญญาประดิษฐ์รุ่นต่อไปของ Huawei โดยวิศวกร Huawei ทำงานจากสำนักงานของผู้พัฒนา AI รายนี้ และนำความต้องการของบริษัทไปประกอบการออกแบบโปรเซสเซอร์ ความร่วมมือครอบคลุมงานสองด้านที่กำหนดว่าระบบ AI ขนาดใหญ่จะเรียนรู้ได้รวดเร็วเพียงใด ได้แก่ การคำนวณและการรับส่งข้อมูลระหว่างชิป

รายงานเมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2026 ซึ่งอ้างอิงแหล่งข่าวนิรนามสองรายที่คุ้นเคยกับงานนี้ ระบุว่าความสัมพันธ์ใกล้ชิดกว่าการเป็นเพียงผู้ซื้อโปรเซสเซอร์ DeepSeek วางแผนเริ่มฝึกโมเดลด้วยชิป Ascend 950DT ของ Huawei อย่างเร็วที่สุดในช่วงปลายปี 2026 ขณะที่มีรายงานว่า Huawei ตั้งใจให้ DeepSeek เข้าถึงชิป Ascend 960DT รุ่นถัดไปส่วนใหญ่ก่อนรายอื่นในไตรมาสแรกของปี 2027

Huawei เผยกำหนดการสำหรับโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่เหล่านี้แล้ว ประกาศด้านเทคโนโลยีในเดือนกันยายน ซึ่งเผยแพร่ในงาน Huawei Connect ที่เซี่ยงไฮ้ ระบุว่า Ascend 960DT จะพร้อมใช้งานในไตรมาสแรกของปี 2027 และ Ascend 960PR ในไตรมาสที่สาม ขณะนี้ยังไม่มีการยืนยันต่อสาธารณะเกี่ยวกับข้อตกลงออกแบบชิปร่วมกับ DeepSeek ตามที่มีรายงาน

งานนี้ต่อยอดจากความร่วมมือที่ DeepSeek ประกาศเมื่อวันที่ 30 กันยายน เพื่อพัฒนาเครื่องมือเขียนโปรแกรมสำหรับโปรเซสเซอร์ Huawei โครงการซอฟต์แวร์และความร่วมมือด้านฮาร์ดแวร์ที่มีรายงานนี้สะท้อนให้เห็นว่าทั้งสองบริษัทพยายามทำให้โมเดล AI และชิปของจีนทำงานร่วมกันได้ใกล้ชิดยิ่งขึ้น เพื่อลดการพึ่งพาเทคโนโลยีของ Nvidia

สิ่งที่ DeepSeek ต้องการจากฮาร์ดแวร์

มีรายงานว่าวิศวกร Huawei ใช้เวลาช่วงหนึ่งทำงานที่สำนักงานของ DeepSeek โดยคำนึงถึงความต้องการและข้อเสนอแนะของบริษัทในการตัดสินใจออกแบบชิป งานของพวกเขาครอบคลุมทั้งวิธีที่โมเดลประมวลผลการคำนวณและวิธีที่โปรเซสเซอร์แลกเปลี่ยนข้อมูลกัน

การฝึกโมเดล AI หมายถึงการประมวลผลตัวอย่างซ้ำ ๆ และปรับค่าตัวเลขที่กำหนดการตอบสนองของโมเดล สำหรับโมเดลขนาดใหญ่มาก โปรเซสเซอร์หลายพันตัวต้องแบ่งงานกันทำ ชิปที่เร็วอาจเสียเวลาอันมีค่าไปกับการรอ หากข้อมูลเคลื่อนย้ายระหว่างโปรเซสเซอร์ได้ไม่เร็วพอ

การมีส่วนร่วมของ DeepSeek ช่วยให้ Huawei ได้รับข้อเสนอแนะจากบริษัทที่พัฒนาระบบ AI ซึ่งต้องการประสิทธิภาพสูง การตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีคำนวณ หน่วยความจำ และการสื่อสารจึงพิจารณาไปพร้อมกันได้ แทนที่จะปล่อยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องปรับตัวเข้ากับโปรเซสเซอร์ที่ออกแบบเสร็จแล้ว

ตามรายงานเกี่ยวกับความร่วมมือ DeepSeek ยังคงพยายามเข้าถึงโปรเซสเซอร์ Nvidia ขั้นสูง แนวทางของบริษัทจึงควบคู่กันทั้งการพัฒนาทางเลือกภายในประเทศและการพยายามจัดหาฮาร์ดแวร์ที่มีบทบาทสำคัญต่อการฝึกโมเดลขั้นสูงอยู่แล้ว

กำหนดการสำคัญ

กำหนดการที่ Huawei เผยแพร่และประกาศด้านซอฟต์แวร์ของ DeepSeek เป็นหมุดหมายที่ชัดเจนหลายประการ ส่วนแผนฝึกโมเดลที่มีรายงานจะต่อเนื่องไปถึงปี 2027

• 17 กันยายน 2026: Huawei ประกาศแผนพัฒนา Ascend ฉบับปรับปรุงและ Atlas 960E SuperPoD ในงาน Huawei Connect ที่เซี่ยงไฮ้
• 30 กันยายน 2026: DeepSeek ประกาศโครงสร้างพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมสำหรับแพลตฟอร์ม Ascend ของ Huawei และกล่าวถึงการร่วมพัฒนาระบบที่ใช้ชิป Ascend 950 จำนวน 128 ตัว
• 20 ตุลาคม 2026: มีรายละเอียดเผยแพร่ว่าวิศวกร Huawei นำความต้องการของ DeepSeek ไปประกอบการออกแบบชิปรุ่นต่อไป
• ภายในสิ้นปี 2026: มีรายงานว่า DeepSeek ตั้งเป้าเริ่มฝึกโมเดลโดยใช้โปรเซสเซอร์ Ascend 950DT
• ไตรมาสแรกของปี 2027: Huawei ระบุว่า Ascend 960DT จะพร้อมใช้งาน และมีรายงานว่า DeepSeek จะได้รับสิทธิ์เข้าถึงก่อนรายอื่น
• ไตรมาสที่สามของปี 2027: Huawei ระบุว่า Ascend 960PR จะพร้อมใช้งาน ตามด้วย Ascend 970 ในปี 2028 และ Ascend 980 ในปี 2029

Huawei ระบุว่ากำหนดการของ 960DT เร็วกว่าแผนเดิมสามไตรมาส โฆษกของบริษัทยังระบุวันเปิดตัวตามแผนเดิมไว้ในไตรมาสที่สามของปี 2027 ซึ่งหมายความว่าการเลื่อนมาเป็นไตรมาสแรกคือการเร่งกำหนดการขึ้นสองไตรมาส ทั้งสองคำอธิบายชี้ไปยังช่วงเวลาพร้อมใช้งานใหม่เดียวกัน

เดวิด หวัง รองประธานกรรมการและประธานกรรมการหมุนเวียนของ Huawei กล่าวถึงจังหวะการพัฒนาที่บริษัทตั้งใจจะรักษาไว้ในคำปราศรัยหลักเดือนกันยายน

“เรากำลังพัฒนาชิปตระกูล Ascend โดยออกรุ่นใหม่ปีละหนึ่งรุ่น” หวังกล่าว

กำหนดการดังกล่าวช่วยให้นักพัฒนาวางเป้าหมายฮาร์ดแวร์สำหรับงานซอฟต์แวร์ได้เป็นลำดับ สำหรับ DeepSeek กำหนดการเร่งด่วนกว่าคือการทำให้โมเดลทำงานบนฮาร์ดแวร์ Ascend 950 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก่อนที่โปรเซสเซอร์รุ่นใหม่จะมาถึง

เหตุใดเครื่องมือเขียนโปรแกรมจึงสำคัญ

ประกาศของ DeepSeek เมื่อวันที่ 30 กันยายนกล่าวถึงโครงสร้างพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมสำหรับ Ascend ซึ่งรวมถึง TileLang และไลบรารีสำหรับการคำนวณและการสื่อสาร บริษัทระบุว่า Huawei ให้การสนับสนุนอย่างเต็มที่ และทั้งสองฝ่ายร่วมกันพัฒนาโซลูชันซูเปอร์โหนดที่ใช้ชิป Ascend 950 จำนวน 128 ตัว

ซูเปอร์โหนดคือการรวมโปรเซสเซอร์เข้าด้วยกันเพื่อให้ทำงานประสานกันได้อย่างใกล้ชิด ไลบรารีจัดเตรียมซอฟต์แวร์ที่นำกลับมาใช้ได้สำหรับการคำนวณและการส่งข้อมูลระหว่างชิป ช่วยลดปริมาณงานโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่นักพัฒนาต้องเขียนขึ้นเอง

TileLang เป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาเขียนการคำนวณ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ DeepSeek ระบุว่าภาษานี้ช่วยให้โค้ดเรียบง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนา โดยอธิบายว่ามีรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่ง่ายกว่า CUDA ของ Nvidia

CUDA เป็นหัวใจสำคัญของจุดแข็ง Nvidia เนื่องจากนักพัฒนาใช้เครื่องมือเขียนโปรแกรมและไลบรารีซอฟต์แวร์ของ CUDA เพื่อรันงานบนโปรเซสเซอร์ Nvidia การย้ายระบบ AI ไปยังชิปอื่นจึงต้องปรับซอฟต์แวร์ควบคู่ไปกับการจัดหาฮาร์ดแวร์ใหม่

การตัดสินใจเปิดซอร์สโครงสร้างพื้นฐาน Ascend ของ DeepSeek ทำให้นักพัฒนารายอื่นสามารถตรวจสอบและปรับแก้ได้ ประโยชน์ในทางปฏิบัติคือการแบ่งปันผลงาน โดยการปรับปรุงเครื่องมือที่ใช้ร่วมกันช่วยให้นักพัฒนาโมเดลหลายรายใช้แพลตฟอร์มโปรเซสเซอร์เดียวกันได้

Huawei ระบุว่าระบบนิเวศ Ascend ที่กว้างขึ้นรองรับโครงการโอเพนซอร์สภายนอกขนาดใหญ่กว่า 90 โครงการแล้ว รวมถึง PyTorch, Triton, vLLM และ veRL นอกจากนี้ยังระบุว่า Ascend ได้รับการรองรับอย่างเป็นทางการในฐานะแบ็กเอนด์ตัวเร่งความเร็วของ PyTorch ทำให้นักพัฒนาที่ใช้เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงนี้มีอีกช่องทางในการใช้งานฮาร์ดแวร์ Huawei

ช่องว่างด้านประสิทธิภาพยังคงกว้าง

Epoch AI ซึ่งเป็นสถาบันวิจัยประเมินว่า ชิป B300 ของ Nvidia มีประสิทธิภาพการคำนวณดิบสูงกว่าโปรเซสเซอร์ Ascend 950 ของ Huawei ราวเจ็ดเท่า การเปรียบเทียบนี้แสดงให้เห็นเป็นตัวเลขถึงความท้าทายที่ DeepSeek และ Huawei เผชิญ ขณะพยายามทำให้ฮาร์ดแวร์ภายในประเทศเหมาะกับงานฝึกโมเดลที่ต้องการประสิทธิภาพสูงที่สุด

ประสิทธิภาพการคำนวณดิบวัดปริมาณการคำนวณที่โปรเซสเซอร์ทำได้ ส่วนระยะเวลาที่ใช้ฝึกโมเดลให้เสร็จทั้งระบบยังขึ้นอยู่กับหน่วยความจำ การสื่อสาร ประสิทธิภาพซอฟต์แวร์ และความสามารถของระบบในการทำงานต่อเนื่องอย่างเชื่อถือได้

ตามรายงานเกี่ยวกับแผนของ DeepSeek การฝึกโมเดลที่มีความสามารถระดับแนวหน้าของ AI อาจต้องใช้ชิป Huawei มากกว่า 10,000 ตัวทำงานร่วมกันนานหลายสัปดาห์ ดังนั้นการผลิตชิปให้เพียงพอและดูแลให้ระบบขนาดใหญ่เช่นนี้ทำงานได้ จึงเป็นส่วนสำคัญของโครงการ

Huawei ระบุว่า Ascend รุ่น 960 จะเพิ่มประสิทธิภาพเป็นสองเท่าตามแผน นอกจากนี้บริษัทยังลงทุนพัฒนาวิธีเชื่อมต่อโปรเซสเซอร์จำนวนมากให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้การออกแบบคอมพิวเตอร์ทั้งระบบเป็นส่วนสำคัญของความพยายามแข่งขันกับ Nvidia

แนวทางของ Huawei คือคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ที่ทำงานร่วมกัน

Huawei ระบุว่า Atlas 960E SuperPoD รองรับหน่วยประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียม หรือ NPU ได้สูงสุด 4,096 ตัว NPU คือโปรเซสเซอร์ที่ออกแบบมาสำหรับการคำนวณ AI Huawei ระบุว่าระบบมีประสิทธิภาพการประมวลผล FP8 ที่ 8 EFLOPS และหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูงสูงสุดหนึ่งเพตะไบต์

กล่าวอย่างง่ายคือ Huawei เสนอให้รวมโปรเซสเซอร์ AI ที่เชื่อมต่อกันอย่างใกล้ชิดเข้ากับหน่วยความจำความเร็วสูงขนาดใหญ่ที่ใช้ร่วมกันได้ FP8 หมายถึงรูปแบบตัวเลข 8 บิตที่ใช้กับการคำนวณ AI บางประเภทได้ ส่วนเอ็กซาฟลอปหมายถึงการคำนวณเชิงเลขหนึ่งควินทิลเลียนครั้งต่อวินาที

Huawei นิยาม SuperPoD ว่าเป็นโหนดคอมพิวเตอร์หลายตัวที่เชื่อมต่อกันด้วยลิงก์ความเร็วสูง พร้อมระบบระบุตำแหน่งหน่วยความจำแบบรวม เพื่อให้ทำงานเสมือนเป็นคอมพิวเตอร์เชิงตรรกะเครื่องเดียว เทคโนโลยี UnifiedBus ของบริษัทเชื่อมต่อการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และองค์ประกอบอื่น ๆ ภายในระบบที่ใหญ่กว่านี้

Huawei ระบุว่าในสถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิมที่ใช้กับคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ การสื่อสารคิดเป็นเวลากว่า 40% ของเวลาฝึกโมเดล การจำลองของ Markov Lab พบว่าคลัสเตอร์ที่มี NPU 100,000 ตัว ซึ่งประกอบจาก SuperPoD ที่มี NPU ราว 4,000 ตัว อาจมีอัตราการใช้ประโยชน์จากการประมวลผลสูงกว่าคลัสเตอร์ที่สร้างจากเซิร์ฟเวอร์ซึ่งมี NPU เครื่องละแปดตัว 2.75 เท่า

ผลลัพธ์ดังกล่าวมาจากการจำลองของ Huawei และช่วยอธิบายลำดับความสำคัญในการออกแบบของบริษัท นั่นคือทำให้โปรเซสเซอร์ใช้เวลาคำนวณมากขึ้นและเสียเวลารอกันน้อยลง

ทำความเข้าใจระบบคอมพิวเตอร์แต่ละขนาด

Huawei กล่าวถึงอุปกรณ์คอมพิวเตอร์หลายระดับ โดยมีการอธิบายว่า Atlas 950 SuperCluster สามารถเชื่อมต่อการ์ดเร่งความเร็วได้สูงสุด 256,000 ใบ ส่วนสถาปัตยกรรมรุ่นใหม่ที่ประกาศในเดือนกันยายนเชื่อมต่อ NPU ได้สูงสุด 512,000 ตัว หรือสูงสุดหนึ่งล้านตัวเมื่อขยายรูปแบบเครือข่าย

ตัวเลขคลัสเตอร์เหล่านี้หมายถึงกลุ่มระบบที่เชื่อมต่อกัน ส่วนข้อกำหนด NPU 4,096 ตัวหมายถึง Atlas 960E SuperPoD หนึ่งชุดภายในแผนโครงสร้างพื้นฐานของ Huawei

รุ่ย หม่า นักวิเคราะห์เทคโนโลยีจีน ยังชี้ให้เห็นความเปลี่ยนแปลงระหว่างการกำหนดค่าของ Atlas 960 SuperPoD ที่เคยระบุไว้ก่อนหน้าว่ามีชิป 15,488 ตัว กับระบบใหม่ที่ประกาศว่ามี 4,096 ตัว ข้อกำหนดอย่างเป็นทางการล่าสุดของ Huawei ระบุชื่อระบบหลังว่า Atlas 960E SuperPoD

สำหรับผู้ซื้อ งานในทางปฏิบัติคือการเลือกโปรเซสเซอร์แต่ละรุ่นและการกำหนดค่าระบบให้เหมาะกับภาระงานที่ต้องการ เครือข่ายที่โฆษณาว่ามีขนาดใหญ่ขึ้นช่วยให้เข้าถึงโปรเซสเซอร์ได้มากขึ้น ขณะที่ความเร็วและความเสถียรของการเชื่อมต่อเป็นตัวกำหนดว่าพวกมันจะทำงานร่วมกันได้มีประสิทธิภาพเพียงใด

พลังงาน ความเสถียร และบททดสอบจากการฝึกจริง

Huawei ระบุว่า Atlas 960E ใช้หน่วยเชื่อมต่อออปติคัล Hi-ONE จำนวน 5,500 หน่วย แทนโมดูลออปติคัล 48,000 โมดูลที่ต้องใช้กับการเชื่อมต่อแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีออปติกใกล้ชิปแบบแพ็กเกจของบริษัทใช้แสงส่งข้อมูลผ่านจุดเชื่อมต่อขนาดกะทัดรัดที่อยู่ใกล้กับฮาร์ดแวร์ประมวลผล

บริษัทอ้างว่าการออกแบบนี้ลดการใช้พลังงานได้มากกว่า 550 กิโลวัตต์ เพิ่มระยะเวลาทำงานของระบบโดยไม่เกิดข้อขัดข้องเป็นสองเท่า และมีความพร้อมใช้งาน 99.8% ทั้งหมดนี้เป็นข้อมูลจำเพาะระบบที่ Huawei ระบุ

แผนฝึกโมเดลของ DeepSeek จะทดสอบการทำงานร่วมกันของชิป ซอฟต์แวร์ และระบบเชื่อมต่อภายใต้ภาระงานต่อเนื่อง การฝึกที่กินเวลาหลายสัปดาห์ต้องอาศัยทั้งระบบในการแลกเปลี่ยนข้อมูลและประมวลผลต่อไปได้ ไม่ใช่เพียงทำอัตราการคำนวณได้สูงในช่วงสั้น ๆ

Huawei ระบุว่ามีการฝึกโมเดลมากกว่า 40 โมเดลบน Ascend และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ CANN โดยตรงแล้ว CANN ย่อมาจาก Compute Architecture for Neural Networks เป็นซอฟต์แวร์หลักที่ช่วยให้แอปพลิเคชัน AI ใช้โปรเซสเซอร์ Ascend ได้

การเข้าร่วมของ DeepSeek ทำให้ผู้พัฒนาโมเดลรายสำคัญเข้ามามีบทบาทในความพยายามนี้ ทั้งด้านการเขียนโปรแกรมและขั้นตอนการออกแบบชิปตามที่มีรายงาน หมุดหมายถัดไปคือแผนใช้งาน Ascend 950DT ภายในสิ้นปี 2026 และการที่ Huawei จะทำให้ 960DT พร้อมใช้งานในไตรมาสแรกของปี 2027 ตามที่ให้คำมั่นไว้ ขั้นตอนเหล่านี้จะแสดงให้เห็นว่าความร่วมมือสามารถขยับจากการพัฒนาเครื่องมือและการออกแบบ ไปสู่การฝึกโมเดลต่อเนื่องบนฮาร์ดแวร์จีนได้รวดเร็วเพียงใด

ประเด็นสำคัญ

• มีรายงานว่า DeepSeek กำลังช่วย Huawei กำหนดทิศทางชิป AI รุ่นต่อไป รวมถึงความสามารถด้านการคำนวณและการรับส่งข้อมูล
• ทั้งสองบริษัทประกาศเครื่องมือเขียนโปรแกรมและการร่วมพัฒนาระบบที่ใช้ชิป Ascend 950 จำนวน 128 ตัวแล้ว
• มีรายงานว่า DeepSeek ตั้งเป้าเริ่มฝึกโมเดลด้วย Ascend 950DT ภายในสิ้นปี 2026
• Huawei ระบุว่า Ascend 960DT จะพร้อมใช้งานในไตรมาสแรกของปี 2027 และ Ascend 960PR ในไตรมาสที่สาม
• Epoch AI ประเมินว่า B300 ของ Nvidia มีประสิทธิภาพการคำนวณดิบสูงกว่า Ascend 950 ราวเจ็ดเท่า
• แนวทางของ Huawei ผสานชิปรุ่นใหม่ ซอฟต์แวร์เปิดซอร์ส และระบบเชื่อมต่อขนาดใหญ่ขึ้น รวมถึง Atlas 960E SuperPoD ที่มี NPU ได้สูงสุด 4,096 ตัว