DeepSeek projektuje własny chip AI, chce uniezależnić się od Nvidii i Huawei

Chiński startup DeepSeek, twórca modeli, które w styczniu 2025 roku wywołały głęboką przecenę amerykańskich spółek technologicznych, projektuje własny procesor do sztucznej inteligencji. Jak podał Reuters, powołując się na trzy osoby zaznajomione ze sprawą, celem jest zmniejszenie zależności firmy od chipów Nvidii i Huawei, na których dotąd trenowała i uruchamiała swoje modele.

Dlaczego wnioskowanie, nie trening

Wybór skupienia się na chipie do wnioskowania, a nie do treningu modeli, ma znaczenie strategiczne. Wnioskowanie to dziś jeden z najszybciej rosnących obszarów zapotrzebowania na moc obliczeniową AI, ponieważ to właśnie na tym etapie chatboty, asystenci programistyczni, narzędzia korporacyjne i autonomiczne agenty obsługują miliony zapytań dziennie. Zbudowanie taniego i wydajnego układu do tego zadania pozwoliłoby DeepSeek ograniczyć koszty operacyjne bez konieczności rywalizowania z Nvidią na polu najbardziej zaawansowanych chipów treningowych.

Presja eksportowa z Waszyngtonu

Amerykańskie ograniczenia eksportowe zabraniają chińskim firmom zakupu najbardziej zaawansowanych procesorów Nvidii, a Pekin od miesięcy naciska na swoich technologicznych czempionów, by budowali krajowe alternatywy. DeepSeek, którego tania i wydajna architektura modelu R1 zszokowała rynki na początku 2025 roku, korzystał dotychczas z mieszanki chipów Nvidii i Huawei, w tym z H800 zaprojektowanego specjalnie na potrzeby rynku chińskiego, zanim i ten model trafił na amerykańską listę zakazów.

Nvidia praktycznie już straciła większość przychodów z chińskich centrów danych w wyniku wcześniejszych restrykcji, więc kolejny krok DeepSeek w stronę niezależności ma dla giganta z Santa Clara znaczenie bardziej symboliczne niż finansowe w krótkim terminie. Znacznie istotniejsze jest to, co ruch DeepSeek mówi o kierunku całej chińskiej branży AI.

Szerszy trend niezależności chipowej

DeepSeek nie jest odosobnionym przypadkiem. OpenAI w czerwcu 2026 roku zaprezentowało własny chip do wnioskowania o nazwie Jalapeno, opracowany we współpracy z Broadcomem, a Anthropic od pewnego czasu rozważa budowę własnych układów AI. Duzi gracze branży coraz częściej chcą ograniczyć zależność od jednego dostawcy sprzętu, zarówno z powodów kosztowych, jak i geopolitycznych.

Projektowanie konkurencyjnego chipu AI od podstaw to jednak proces trwający zwykle lata i wymagający nakładów kapitałowych liczonych w miliardach dolarów, bez gwarancji sukcesu. Nawet firmy z głębokimi kieszeniami i dostępem do najlepszych inżynierów, jak Google czy Amazon, potrzebowały wielu generacji własnych układów, zanim osiągnęły konkurencyjną wydajność względem oferty Nvidii.

Co to oznacza dla rynku

Dla polskich firm korzystających z modeli DeepSeek za pośrednictwem API lub wdrożeń lokalnych sam fakt prac nad własnym chipem nie zmienia niczego w najbliższym czasie, projekt tego typu potrzebuje lat rozwoju. Ważniejszy jest sygnał rynkowy: kolejny duży laboratorium AI aktywnie szuka alternatywy dla monopolu Nvidii na chipy do sztucznej inteligencji, co w dłuższej perspektywie może obniżać koszty infrastruktury AI i zwiększać konkurencję na rynku półprzewodników.

Dla samej Nvidii kluczowe pozostaje pytanie, czy podobne ruchy pojawią się także wśród innych dużych klientów poza Chinami, gdzie firma wciąż utrzymuje dominującą pozycję dzięki architekturze Blackwell wyprzedanej do połowy 2026 roku i zapowiadanej wcześniej niż planowano architekturze Rubin.

Źródła: Reuters za pośrednictwem Bloomberga (bloomberg.com), Engadget (engadget.com), TechNode (technode.com)