IndustryInsights 2026.07.10

DeepSeek действительно разрабатывает собственный ИИ-чип?
От эксклюзива Reuters до серийного производства Alibaba T-Head (июль 2026)

7 июля 2026 года Reuters опубликовал эксклюзивный материал со ссылкой на трёх информированных источников: DeepSeek разрабатывает собственный ИИ-чип специально для инференса. Проект стартовал около года назад, находится на ранних стадиях, компания ведёт переговоры с производителями чипов, литейными заводами и поставщиками памяти. Одновременно DeepSeek глубоко интегрирован с Huawei Ascend — этот парадокс является ключевой точкой данного анализа.

В статье рассматриваются доказательная база слухов о DeepSeek, объясняется, почему CEO Лян Вэньфэн никогда публично не объявлял о программе чипов, документируется восьмилетний путь Alibaba от стратегического решения Джека Ма в 2018 году до 560 000+ поставленных чипов Zhenwu, и анализируются пять экономических и стратегических сил, ведущих всю отрасль к custom silicon.

01 Глобальная волна custom silicon: не только Китай

"ИИ-компании строят собственные чипы" — это глобальный тренд. Данные TrendForce 2026: рост поставок кастомных ИИ-чипов облачных провайдеров — 44,6 %, значительно опережая рост обычных GPU на 16,1 %. За две недели июля 2026 — четыре независимых анонса:

  • 24 июня: OpenAI + Broadcom представляют Jalapeño (ASIC для инференса, цикл разработки девять месяцев)
  • 2 июля: Anthropic ведёт переговоры с Samsung о кастомном чипе 2 нм (The Information)
  • 7 июля: Reuters: DeepSeek разрабатывает собственный инференс-чип
  • 7 июля: The Information: Zhipu AI (Китай) также оценивает возможность разработки кастомного чипа

02 Что именно сообщил Reuters (и что DeepSeek не подтвердил)

Оценка достоверности слухов о чипе DeepSeek (10 июля 2026)
Параметр Оценка
Качество источников Высокое. Формулировка Reuters "три человека, знакомых с ситуацией" — стандарт финансовой журналистики первого класса.
Официальное подтверждение Отсутствует. DeepSeek не выпустил официального заявления по состоянию на 10 июля 2026 года.
Косвенные доказательства Весомые. Раунд финансирования июня 2026 (~7,4 млрд USD) явно указывает "кастомный ИИ-чип" в целях использования средств; формат данных UE8M0 FP8 интерпретируется аналитиками как сигнал совместного проектирования hardware-software для отечественных чипов.
Противоречивые сигналы Присутствуют. Сотрудничество и собственная разработка — параллельные треки, не взаимоисключающие.

Корректная формулировка: "По данным Reuters и других СМИ, DeepSeek запустил проект собственного инференс-чипа." Не следует писать: "Лян Вэньфэн официально объявил о разработке чипа." Необходима оговорка: "DeepSeek официально не подтвердил проект на момент публикации."

03 Что CEO DeepSeek Лян Вэньфэн говорил о чипах и вычислениях

Лян Вэньфэн редко выступает публично. Наиболее ценные источники — два развёрнутых интервью с китайским технологическим изданием Waves в мае 2023 и июле 2024. Он никогда публично не объявлял о программе разработки чипов, однако три цитаты чётко обозначают стратегическую мотивацию:

  • «Наша главная проблема никогда не была в финансировании — это экспортные ограничения на высокопроизводительные чипы.» (июль 2024) — описание мотивации, не объявление проекта.
  • «В совокупности нам требуется примерно в четыре раза больше вычислительной мощности для достижения сопоставимых результатов.» — количественно оценивает ценовые потери в условиях ограничений.
  • «Китаю неизбежно нужен кто-то на технологическом фронтире.» — высказывание, выходящее за рамки коммерческой логики.

Ключевое разграничение: «Долгосрочная стратегическая позиция основателя» ≠ «Официальное объявление проекта».

04 Alibaba T-Head: ставка Джека Ма 2018 года принесла плоды в 2026-м

Разработка чипов Alibaba — это стратегия, реализуемая на протяжении многих лет. Джек Ма заложил фундамент в 2018 году, Джо Цай объяснил стратегическую необходимость в 2024-м, У Юнмин представил производственные результаты в 2026-м.

Дорожная карта чипов Zhenwu Alibaba T-Head (2019–2028)
Модель Сроки Характеристики и статус
Hanguang 8002019Первый ИИ-чип для инференса, подтверждение реализуемости
Zhenwu 810EЯнв. 2026, серийное производствоОбучение + инференс; 96 ГБ HBM2e; совместимость с CUDA (WSJ); 560 000+ поставлено
Zhenwu M8902026144 ГБ памяти; межчиповое соединение 800 ГБ/с; ~3x производительность 810E
Zhenwu V900Планируется Q3 2027216 ГБ памяти; 1 200 ГБ/с соединение
Zhenwu J900Планируется Q3 2028Итерация собственной параллельной вычислительной архитектуры

Коммерческие показатели (H1 2026): Суммарные поставки 560 000+; годовая выручка в десятках миллиардов юаней; более 400 корпоративных клиентов; Alibaba объявила об инвестициях 380 млрд юаней в облачную и ИИ-инфраструктуру в течение трёх лет. Производство перенесено с TSMC на отечественные литейные заводы (по отраслевому консенсусу — SMIC 7 нм и аналогичные зрелые процессы).

05 Глобальный прогресс в сфере ИИ-чипов: снимок июля 2026

Основные проекты кастомных ИИ-чипов — июль 2026
Компания Проект чипа Стадия Ключевые данные
DeepSeekКастомный ASIC для инференса (без названия)Ранняя разработка7,4 млрд USD привлечено; не подтверждено
Alibaba (T-Head)Zhenwu 810E / M890Серийное производство560 000+ поставлено; годовая выручка млрд. юаней
HuaweiAscend 950 и др.Серийное производствоDeepSeek V4 адаптирован; рост заказов
OpenAIJalapeño (с Broadcom)Tape-out завершён, ожидает деплоя9 месяцев от проекта до tape-out; деплой конец 2026
GoogleTPU v6/v7Крупномасштабное коммерческое применениеGemini полностью на TPU
AnthropicПереговоры с Samsung о кастомном чипеИсследовательская стадияThe Information, 2 июля 2026

06 Почему tech-гиганты строят кастомные ИИ-чипы: себестоимость, контроль и «налог Nvidia»

Конкуренция в ИИ расширилась: от "у кого лучшая модель" до "у кого самые дешёвые и управляемые вычисления".

  • 1. Экономика: инференс — это "ежемесячная аренда" ИИ — Кастомные ASIC способны обеспечить преимущество TCO в 40–65 % по сравнению с универсальными GPU при крупномасштабном деплое инференса. Маржинальность GPU Nvidia превышает 70 % — кастомные чипы превращают постоянный «налог GPU» в единовременные инвестиции в НИОКР.
  • 2. Безопасность цепочки поставок и геополитика — Экспортные ограничения США на передовые ИИ-чипы для Китая (H100/H800/H20 последовательно ограничены); регуляторы Китая стимулируют закупки отечественных вычислительных ресурсов; даже американские компании сталкиваются с проблемой распределения чипов Nvidia.
  • 3. Совместное проектирование hardware-software (co-design) — Формат UE8M0 FP8 и архитектура MLA DeepSeek оптимизированы под характеристики конкретного железа; Jalapeño OpenAI спроектирован под реальные паттерны serving ChatGPT (KV cache, batching, latency).
  • 4. Конкурентный барьер и переговорная позиция — Даже без полной замены Nvidia: более сильная позиция на переговорах о закупках, дифференцированное облачное предложение, нарратив "модель + облако + чип" полного стека.
  • 5. Энергоэффективность и устойчивость — Инференс-чипы ставят во главу угла performance-per-watt. ASIC исключают общецелевые схемы GPU, существенно снижая потребление электроэнергии.

07 Чипы для инференса vs. обучения: почему отрасль приоритизирует инференс

Обучение vs. Инференс: сравнение требований к чипам
Параметр Обучение (Training) Инференс (Inference)
Характер нагрузкиДинамичный, экспериментальный, часто меняющиеся архитектурыСтатичный, модель фиксирована, предсказуемые паттерны запросов
Программная экосистемаРов CUDA глубок (cuDNN, NCCL)Ядра для фиксированной модели пишутся вручную; зависимость от CUDA ниже
Требования к чипуПиковая вычислительная мощность + программируемая гибкостьПропускная способность, задержка, стоимость на токен
Экономический масштабЕдиновременные крупные инвестиции в кластерНепрерывные 24/7, больший совокупный объём — "арендная плата"

Обучение остаётся вотчиной Nvidia; инференс — поле битвы кастомных ASIC.

Шестишаговый фреймворк для оценки реальности чип-проекта ИИ-компании

  1. Проверить направления использования привлечённых средств: явно ли указан "кастомный чип"? (раунд DeepSeek июня 2026 включает это)
  2. Отслеживать рекрутинговые сигналы: непубличный набор инженеров по проектированию чипов и специалистов EDA-инструментария
  3. Верифицировать контакты с поставщиками: переговоры с литейными заводами и поставщиками HBM-памяти (ключевая информация Reuters)
  4. Читать программные сигналы: кастомные форматы данных, оптимизация операторов под конкретное железо
  5. Верифицировать производственные данные: объёмы поставок, выручка, именованные клиенты
  6. Разграничивать высказывания менеджмента: "стратегическая мотивация" vs. "объявление проекта" — Лян Вэньфэн — первое; звонок У Юнмина с аналитиками — второе

Для команд, планирующих инфраструктуру инференса ИИ, стабильные и предсказуемые вычисления остаются первым выбором для продакшн-сред. Дженерик GPU-облака страдают от шума over-subscription и циклов распределения Nvidia. Bare-metal Apple Silicon ноды JEXCLOUD обходят оба: выделенное железо, 24/7 доступность, без over-subscription, подготовка за 120 секунд. Подробности — на странице тарифов JEXCLOUD.

08 FAQ

В1: DeepSeek действительно разрабатывает собственный ИИ-чип?
По данным Reuters от 7 июля 2026 (три источника), DeepSeek находится на ранних стадиях разработки кастомного чипа для инференса ИИ. Официально не подтверждено. Квалификация: "сообщается, ранняя стадия, не подтверждено".

В2: CEO Лян Вэньфэн объявил о программе создания чипов?
Публичных объявлений нет. В 2024 году он называл экспортные ограничения главной проблемой — это описание мотивации, не объявление проекта.

В3: Какова роль Alibaba?
Чиповое подразделение T-Head (основано в 2018 году по стратегии Джека Ма) уже серийно производит ИИ-чипы Zhenwu: H1 2026 — 560 000+ поставлено, годовая выручка в миллиардах юаней, 400+ корпоративных клиентов. Восемь лет реализации стратегии, не недавнее событие.

В4: Почему сначала инференс-чипы, а не тренировочные?
Нагрузка инференса повторяема и предсказуема — идеально для ASIC. Обучение по-прежнему сильно зависит от GPU Nvidia и стека CUDA. Инференс — "ежемесячная аренда" задеплоенных ИИ-продуктов; экономическое обоснование кастомного кремния значительно убедительнее в масштабе.

В5: Это про национальную безопасность или экономию средств?
И то, и другое, но экономика — главный движитель. Сокращение "налога Nvidia" и стоимости на токен в масштабе (преимущество TCO 30–65 %) — первичная мотивация. Экспортные ограничения ускоряют уже существующий экономический тренд.

Последнее обновление: 10 июля 2026 | Источники: Reuters (7 июля 2026), официальный блог OpenAI, WSJ, Caixin Global, SCMP, Waves (интервью Лян Вэньфэна 2023/2024), телефонная конференция Alibaba FY2026 | Дисклеймер: DeepSeek официально не подтвердил проект чипа на момент написания.