Саморазработанные чипы DeepSeek и арифметическая задача Zhipu

Автор: Маленький Счет

В 2013 году инженеры Google решили одну арифметическую задачу.

Задача была простой: если каждый пользователь будет использовать 3 минуты голосового поиска в день, насколько нужно расширить глобальные дата-центры Google?

Ответ заставил всех ахнуть — вдвое.

Покупать видеокарты NVIDIA, чтобы заполнить эту дыру, — Google бы раздавили счета. Поэтому поисковая компания приняла тогда еретическое решение: делать собственные чипы. Дальнейшая история известна всем — этот чип назвали TPU, и сегодня это самый сильный козырь Google в борьбе с «налогом NVIDIA».

Тринадцать лет спустя эта арифметическая задача перешла к китайцам.

Вечером 7 июля Reuters со ссылкой на три осведомлённых источника сообщил, что DeepSeek разрабатывает собственный AI-чип. Проект запущен год назад, уже ведутся переговоры с дизайн-компаниями, фабриками по производству пластин и производителями памяти. Несколько часов спустя The Information добавил: Zhipu тоже оценивает возможность создания собственных кастомных чипов и контактирует с местными чип-дизайнерами.

За 24 часа две ведущие китайские компании по большим моделям были замечены в одном и том же действии:

Создание чипов.

--

Чип DeepSeek имеет любопытное определение: ориентирован на инференс, тренировка не его дело.

Тренировка — это обучить модель, расходы огромны, но оплачиваются разово; инференс — это когда модель работает, каждый вопрос пользователя сжигает электроэнергию в серверной. Чем больше пользователей, тем больше сжигается, и это никогда не прекращается.

Тренировка — это покупка квартиры, инференс — это арендная плата. Настоящая чёрная дыра расходов в AI-индустрии никогда не в первом взносе, а в аренде.

Проблема, которую DeepSeek решает в первую очередь, переводится одной фразой:

Сколько стоит обслужить одного пользователя?

Основатель компании Лян Вэньфэн — один из немногих, кто с первого дня рассматривал чипы как вопрос жизни и смерти. Он出身 из сферы количественных фондов и задолго до бума больших моделей был известен тем, что запасался видеокартами. В 2023–2024 годах он дважды давал интервью AnWang, где сказал фразу, которую потом много цитировали:

Наш реальный вызов — не финансирование, а экспортные ограничения на высококлассные чипы.

Говорил — и делал. Модель R1 от DeepSeek обучалась на H800 от NVIDIA, затем перешла на Ascend от Huawei; инженерная команда разработала в модели формат данных UE8M0 FP8, который в отрасли признали созданным специально под характеристики следующего поколения отечественных чипов.

К июню этого года боеприпасы были готовы. Компания, долгие годы отказывавшаяся от внешних инвестиций, завершила первый раунд финансирования, получив около 51 миллиарда юаней, с оценкой после инвестиций от 52 до 59 миллиардов долларов. В официально объявленном использовании средств чётко указано: расширение отечественных вычислительных центров и самостоятельная разработка AI-чипов.

В последние месяцы DeepSeek постоянно нанимает инженеров по дизайну чипов, но все вакансии отсутствуют на любых открытых платформах.

--

Zhipu — это другой подход к той же арифметической задаче.

Эта компания, вышедшая из лаборатории Университета Цинхуа, в этом году провела листинг на Гонконгской бирже, получив титул «первой акции больших моделей», а её рыночная капитализация одно время превысила один триллион гонконгских долларов. За блеском скрывается напряжённый баланс: в 2024 году убыток составил 2,958 миллиарда юаней, в первой половине 2025 года — ещё 2,358 миллиарда, за полтора года сожжено 5,3 миллиарда.

В феврале этого года вышла GLM-5, ставшая хитом за рубежом: её способности к программированию вплотную приблизились к ведущим закрытым моделям. Огромный поток трафика хлынул, и первое, что сделала Zhipu, — подняла цены: пакет Coding подорожал минимум на 30%; второе — опубликовала приглашение «вычислительных партнёров», открыто предлагая сотрудничество с производителями чипов для оптимизации.

Недавно вышедшая на биржу звезда открыто ищет вычислительные мощности. Бизнес настолько хорош, что приходится отпугивать пользователей повышением цен — такое редко встретишь в истории бизнеса.

Поэтому утечка The Information неудивительна. Путь, который оценивает Zhipu, — это кастомизация в сотрудничестве: они предоставляют архитектуру и требования модели, а местные дизайн-компании — инженерные возможности.

DeepSeek — строит собственный завод и делает свой автомобиль; Zhipu — берёт чертежи и модифицирует автомобиль на стороннем заводе. Разница не в том, какой путь лучше — разница в счетах.

--

В этом движении по созданию чипов стоит обратить внимание на оригинальную фразу Reuters:

DeepSeek создаёт чипы, чтобы уменьшить зависимость от NVIDIA и от Huawei.

Первая половина — почти трюизм. Под экспортным контролем доля NVIDIA на китайском рынке дата-центров почти обнулилась. Вторая половина — настоящая новость.

За последние два года фраза «отечественная замена» в контексте вычислительных мощностей стала означать примерно «переход на Ascend». Сама DeepSeek — самый активный последователь: серия V4 адаптирована под Ascend, Huawei подтвердила, что её процессоры участвуют в части обучения. Zhipu пошла ещё дальше: архитектура GLM адаптирована под более чем 40 отечественных чипов, а в день выхода новой модели HiSilicon, Molethread, Muxi выстроились в очередь, объявляя о завершении адаптации.

Чем глубже объятия, тем яснее одно: компания с годовым счётом за инференс в миллиарды не может ставить свою судьбу в зависимость от одного поставщика.

Даже если этот поставщик — свой.

Объятия с Ascend решают проблему «есть или нет»; самостоятельная разработка чипов решает проблему «кто командует». Нарратив отечественной замены идёт уже пятый год, и внутри началось расслоение.

Создание чипов компаниями, делающими большие модели, — стандартное действие на другой стороне Тихого океана.

В прошлом месяце OpenAI объявила о кастомном чипе для инференса в сотрудничестве с Broadcom, кодовое название Jalapeño; Anthropic, как сообщается, тоже оценивает подобное. Плюс более ранние Google, Amazon, Microsoft — каждая компания в Силиконовой долине с достаточно большим счётом за инференс имеет свой собственный чип или хотя бы презентацию о нём.

Для китайской цепочки производства чипов это двусторонняя монета.

На лицевой стороне — кастомные заказы от компаний с большими моделями — мечта для местных дизайн-компаний. Модель сотрудничества Zhipu почти написана по их сценарию; производители памяти также выиграют: чипы для инференса критически зависят от пропускной способности, а спрос на HBM будет только круче.

На оборотной стороне — сегодняшние крупные клиенты учатся тому, как завтра вас обойти. Google когда-то был качественным клиентом поставщиков чипов, а потом стал владельцем TPU.

Конечно, карты только розданы. Конкурентоспособный AI-чип обычно требует нескольких лет и миллиардных вложений, и никто не гарантирует успеха. План Meta по собственному чипу был полностью перезапущен. Ещё более тонкий момент: кастомные чипы — это ставка на стабилизацию архитектуры моделей, а у DeepSeek и Zhipu в новом поколении моделей уже используются такие новые механизмы, как разреженное внимание. Чертежи, отправленные сегодня на производство, могут устареть к тому времени, когда чип выйдет через два года.

В 2013 году задача, решённая Google, дала ответ — TPU.

В 2026 году задача китайских модельных компаний только начинается. Тот, кто задаёт вопросы, сменился, но логика решения не изменилась:

Чем дольше платишь аренду, тем больше хочется иметь свой дом.