Chinas KI-Industrie rückt zusammen: Deepseek liefert Open-Source-Software für Huaweis Ascend-Chips

Huawei habe die Arbeit "voll unterstützt". Zudem hätten beide Firmen einen sogenannten Supernode optimiert, einen Rechnerverbund aus 128 Ascend-950-Chips.

Im Zentrum steht TileLang, eine quelloffene Programmiersprache für KI-Chips. Sie stammt ursprünglich von Forschern der Peking-Universität, Deepseek setzt sie aber schon seit einem Jahr ein. Wer ein eigenständiges Software-Ökosystem für KI-Chips aufbauen wolle, brauche zuerst eine universelle, leicht programmierbare Sprache, die trotzdem die volle Leistung der Hardware ausschöpfe, schreibt Deepseek. TileLang biete dafür ein einfacheres Programmiermodell als Nvidias Plattform CUDA.

Getestet habe Deepseek die Sprache auf älteren Nvidia-Chips. Inzwischen sei sie das "Kernwerkzeug" für die Arbeit an allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI), berichtet die New York Times.

Software entscheidet über Chinas Chip-Ambitionen

Die Kooperation setzt an einer der größten Hürden für Chinas KI-Industrie an: Software, die das Maximum aus heimischen Chips herausholt.

Nvidias Dominanz am Markt beruht nicht nur auf den Chipdesigns, sondern auch auf geschätzt vier Millionen Entwicklern weltweit, die CUDA nutzen – der Burggraben, den Konkurrenten wie AMD bisher nicht überwinden konnten, auch wenn sie auf dem Papier ähnlich starke Hardware lieferten.

Chinesische Modellanbieter wie Z.ai oder Moonshot AI seien den heimischen Chipherstellern bislang enteilt, so die NYT. Diese Lücke will Huawei schließen. Zwei Wochen vor der Deepseek-Ankündigung hatte der Konzern neue KI-Prozessoren und Supernode-Systeme vorgestellt und angekündigt, sie würden im kommenden Jahr breit für das Modelltraining eingesetzt.

Gleichzeitig räumt Huawei ein, die Nachfrage in China nicht decken zu können, und will deshalb weniger ins Ausland verkaufen. Mit Blick auf die US-Exportkontrollen sagte Eric Xu, derzeit turnusmäßiger Huawei-Vorsitzender, man könne kein Schicksal akzeptieren, über das andere mit ihrer Bereitschaft zum Chipverkauf an China entschieden.

Nvidias Burggraben bröckelt, aber nicht überall

Wie belastbar dieser Schutzwall noch ist, beschäftigt derzeit auch das Analysehaus SemiAnalysis. Nach eigenen Tests von OpenAIs Inferenz-Chip Jalapeño hielten die Analysten den CUDA-Burggraben für "potenziell tot", weil OpenAI neue Modelle so schnell auf die eigene Hardware bringe.

Bei der Leistung pro Watt lag Jalapeño in den meisten getesteten Szenarien vor Nvidias Blackwell. Beim Design hätten laut SemiAnalysis auch OpenAI-Modelle geholfen, die ihrerseits auf Nvidia-GPUs laufen.

Allerdings schränkten die Analysten ihr Urteil selbst ein: Getestet wurden nur vergleichsweise leicht zu optimierende Szenarien mit rund 8.000 Eingabe- und 1.000 Ausgabe-Token. Messungen mit AgentX, einem Benchmark für KI-Agenten mit mehrstufigen Aufgaben, fehlten noch.

Genau dort sah SemiAnalysis Nvidia im August klar vorn: Mit AMDs aktuellem Software-Stack wäre Nvidia pro Token selbst dann günstiger, wenn die Konkurrenz ihre Hardware verschenken würde. Den dauerhaften Vorsprung verorten die Autoren nicht im Silizium, sondern in der Software, die viele Chips zu einem System verbindet.

Huaweis Chips tauchen im AgentX-Vergleich nicht auf. In einer früheren Analyse zu DeepSeek V4 hob SemiAnalysis aber hervor, dass Huaweis Software-Stack CANN neben CUDA der einzige gewesen sei, der das Modell vom ersten Tag an unterstützt habe.