7 июля 2026 года Reuters опубликовал эксклюзив со ссылкой на трёх инсайдеров: DeepSeek разрабатывает собственный чип, оптимизированный исключительно под инференс ИИ. Проект стартовал около года назад и пока находится на ранней стадии. Одновременно подразделение Alibaba T-Head поставило в серийное производство более 560 000 чипов Zhenwu 810E. Оба сигнала указывают в одном направлении: конкуренция за вычислительные мощности для ИИ переместилась с уровня моделей на уровень кремния. В этой статье мы методично проверяем доказательную базу, восстанавливаем реальные слова Лян Вэньфэна, разбираем хронологию Alibaba и объясняем, почему крупнейшие технологические компании мира идут по этому пути.
005 вопросов, 5 ответов: краткое резюме
| Вопрос | Вывод |
|---|---|
| Правда ли, что DeepSeek разрабатывает собственный чип? | С высокой вероятностью да, но ранняя стадия. Reuters процитировал трёх инсайдеров 7 июля. Проект стартовал примерно в середине 2025 года. Официального подтверждения от DeepSeek нет. |
| CEO Лян Вэньфэн объявил об этом? | Нет. В интервью 2024 года он говорил, что экспортные ограничения на чипы — главная проблема DeepSeek. Это стратегическая мотивация, а не официальное объявление проекта. |
| Джек Ма говорил что-то похожее? | Джек Ма основал T-Head в 2018 году. Последние заявления исходят от Цай Чунсиня и Эдди У. Разработка чипов Alibaba — это серийное производство, а не слух. |
| Текущее состояние? | DeepSeek: ранние НИОКР + $7,4 млрд привлечённых инвестиций с указанием использования на чипы. Zhenwu 810E: 560 000+ поставленных единиц, годовой оборот — десятки миллиардов CNY. OpenAI Jalapeño: tape-out завершён, развёртывание — конец 2026. |
| Национальная безопасность или экономия? | Оба фактора — экономика первична. Кастомные ASIC для инференса могут снизить TCO на 30–65% по сравнению с GPU при масштабировании. Экспортные ограничения ускоряют уже существующие экономические мотивы. |
01Что Reuters реально написал — и что остаётся неподтверждённым
7–8 июля 2026 года несколько изданий последовали за эксклюзивом Reuters. Ключевые факты согласуются:
- DeepSeek разрабатывает чип специально под ИИ-инференс (не для обучения).
- Проект стартовал приблизительно в середине 2025 года и находится на ранней стадии.
- Компания ведёт переговоры с разработчиками чипов, фаундри и поставщиками памяти.
- В последние месяцы активно набирают инженеров по проектированию чипов — но без публичных вакансий (тихий хантинг).
- При успехе это снизит двойную зависимость от Nvidia и Huawei Ascend — последнее особенно значимо, поскольку DeepSeek V4 уже глубоко интегрирован с Ascend.
| Критерий достоверности | Оценка |
|---|---|
| Качество источников | Высокое. "Трое людей, знакомых с ситуацией" — стандартная формулировка Reuters для верифицированных источников. |
| Официальное подтверждение | Отсутствует. По состоянию на 9 июля 2026 года DeepSeek не выпускал пресс-релизов и не публиковал подтверждений в соцсетях. |
| Косвенные доказательства | Весомые. Раунд внешнего финансирования июня 2026 (~510 млрд CNY ≈ $7,4 млрд) прямо указывает на "собственные ИИ-чипы" как цель расходования средств. Формат данных UE8M0 FP8 интерпретируется как аппаратно-программное сопроектирование для отечественных чипов. |
| Противоречивые сигналы | Часть аналитиков считает сотрудничество с Huawei Ascend краткосрочным приоритетом. Точнее: сотрудничество и собственная разработка идут параллельно — собственная на ранней стадии, сотрудничество уже в производстве. |
02Что CEO Лян Вэньфэн говорил о чипах и вычислительных мощностях
Лян Вэньфэн крайне редко даёт интервью. Наиболее ценные источники — два глубоких интервью изданию "Waves (暗涌)" в мае 2023 и июле 2024 годов. Он ни разу не объявлял о чиповой программе, но его слова устанавливают чёткую стратегическую логику:
Reuters сообщил о корпоративных действиях (найм, переговоры с поставщиками), а не о заявлении основателя. Разграничение принципиально: долгосрочное стратегическое позиционирование основателя ≠ официальное объявление проекта.
03T-Head Alibaba уже поставляет серийно — ставка Джека Ма 2018 года окупается в 2026-м
Чиповая программа Alibaba — это 8-летняя операционная реальность, а не свежий слух.
- Сентябрь 2018, конференция Yunqi: Джек Ма лично дал название новому юниту — "T-Head (平頭哥)" = медоед, символ бесстрашия. Разработка чипов стала стратегическим приоритетом уровня группы.
- 2024 год, Цай Чунсинь (председатель совета директоров): Американские ограничения на экспорт чипов "явно влияют" на Alibaba Cloud. Уверен, что в долгосрочной перспективе Китай разовьёт самостоятельные возможности в области передовых полупроводников.
- 2026 год, Эдди У (CEO, отчёт о результатах): Кумулятивные поставки ИИ-чипов T-Head — 560 000+ единиц. Годовой оборот — десятки миллиардов CNY. IPO T-Head не исключается.
Дорожная карта серии Zhenwu
| Модель | Период | Ключевые характеристики | Статус |
|---|---|---|---|
| Hanguang 800 | 2019 | Ранний ИИ-чип для инференса | Серийное пр-во |
| Zhenwu 810E | Запуск янв. 2026 | Обучение + инференс; 96 ГБ HBM2e; производительность между A800 и H20 | 560 000+ поставлено |
| Zhenwu M890 | 2026 | 144 ГБ; межчиповый интерконнект 800 ГБ/с; ~3× производительность vs. 810E | Выпущен |
| Zhenwu V900 | Цель Q3 2027 | 216 ГБ; 1200 ГБ/с | Дорожная карта |
| Zhenwu J900 | Цель Q3 2028 | Собственная архитектура параллельных вычислений | Дорожная карта |
Два стратегических отличия: новые чипы совместимы с экосистемой CUDA Nvidia (в отличие от Huawei Ascend), что снижает стоимость миграции для инженеров. Производство перешло от TSMC к отечественным фаундри, повышая устойчивость к американским ограничениям на изготовление передовых ИИ-чипов для китайских клиентов.
04Глобальный срез: кастомный кремний — не китайское явление
По состоянию на июль 2026 года "ИИ-компания создаёт собственный чип" — это глобальный промышленный тренд. Данные TrendForce (2026): рост поставок кастомных ИИ-чипов у облачных провайдеров — 44,6% г/г, тогда как у GPU общего назначения — лишь 16,1%. Впервые кастомный кремний существенно опередил GPU по темпам роста.
| Компания | Чиповый проект | Стадия | Применение | Ключевые данные |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | Кастомный ASIC для инференса (без названия) | Ранние НИОКР | Инференс | Привлечено $7,4 млрд; тихий найм; неподтверждено |
| Alibaba (T-Head) | Zhenwu 810E / M890 | Серийное производство | Обучение + инференс | 560 000+ поставлено; оборот — млрд CNY/год |
| Huawei | Ascend 950+ | Производство | Обучение + инференс | DeepSeek V4 адаптирован; рост заказов |
| OpenAI | Jalapeño (с Broadcom) | Tape-out завершён | Инференс | 9 мес. от дизайна до tape-out; развёртывание к. 2026 |
| TPU v6/v7 | Крупный коммерческий | Обучение + инференс | Gemini end-to-end на TPU | |
| Amazon | Trainium3 / Inferentia | Коммерческий | Обучение + инференс | Anthropic масштабно использует Trainium |
| Microsoft | Maia 100 | Развёрнут | Инференс | Нагрузки Azure / OpenAI |
| Anthropic | Переговоры с Samsung о 2-нм чипе | Исследовательская | TBD | The Information, июль 2026 |
05Пять причин, по которым техгиганты строят кастомные ИИ-чипы
Одна фраза: конкуренция в ИИ расширилась от "у кого лучшая модель" до "у кого самые дешёвые и контролируемые вычислительные мощности".
Причина 1: Экономика — стоимость инференса это "ежемесячная аренда" для ИИ
Отраслевая аналогия: Обучение = первоначальный взнос (единовременно, концентрированно); Инференс = ежемесячная аренда (непрерывно, линейно растёт с числом пользователей). Оценка Morgan Stanley: кластер из 24 000 GPU Blackwell обходится примерно в $852 млн; эквивалентный кластер Google TPU — около $99 млн. По оценкам SemiAnalysis, Bernstein и др.: при крупномасштабном многолетнем инференс-развёртывании кастомные ASIC дают 40–65% преимущества по TCO над GPU общего назначения. Валовая маржа GPU для дата-центров Nvidia превышает 70% — кастомный кремний превращает постоянный "налог на Nvidia" в единовременные вложения в НИОКР.
Причина 2: Безопасность цепочки поставок и геополитика
Американские экспортные ограничения на передовые ИИ-чипы для Китая (H100/H800/H20 последовательно ограничены) вынуждают китайские компании искать альтернативы. Даже американские компании сталкиваются с проблемой нормирования GPU от Nvidia. Безопасность здесь означает предсказуемость цепочки поставок: отсутствие зависимости от единственного поставщика или политики одного государства.
Причина 3: Аппаратно-программное сопроектирование (Co-design)
GPU общего назначения жертвуют эффективностью ради гибкости. Кастомные ASIC жертвуют гибкостью ради эффективности на известных нагрузках: DeepSeek UE8M0 FP8/MLA оптимизирован под конкретные аппаратные характеристики; OpenAI Jalapeño спроектирован под реальные паттерны обслуживания ChatGPT (KV-кеш, batching, latency); Google TPU глубоко интегрирован с TensorFlow/JAX.
Причина 4: Конкурентные преимущества и переговорная позиция
Даже не заменяя Nvidia полностью, собственные чипы усиливают переговорную позицию при закупках, дифференцируют облачное предложение и позволяют строить нарратив "модель + облако + кремний" по всему стеку.
Причина 5: Энергоэффективность и устойчивое развитие
Инференс-чипы приоритизируют производительность на ватт. В эпоху дата-центров мегаваттного и гигаваттного масштаба затраты на электроэнергию и охлаждение сопоставимы со стоимостью оборудования. ASIC устраняет большую часть универсальных схем GPU, существенно снижая энергопотребление.
06Инференс-чипы vs. обучающие GPU: почему сначала инференс?
| Измерение | Обучение (Training) | Инференс (Inference) |
|---|---|---|
| Нагрузка | Динамичная, экспериментальная, архитектура часто меняется | Статичная, модель фиксирована, паттерны запросов предсказуемы |
| Экосистема ПО | Ров CUDA глубок (cuDNN, NCCL, Nsight) | Возможны собственные ядра для фиксированных моделей |
| Требования к чипу | Пиковая пропускная способность + программируемость | Throughput, latency, стоимость токена |
| Экономический масштаб | Крупные единовременные инвестиции в кластер | Непрерывно 24/7, масштабируется с пользователями |
| Представители | Nvidia H100/B200 доминируют | TPU (частично), Trainium, Maia, Jalapeño, слухи о чипе DeepSeek |
Вывод: обучение по-прежнему остаётся территорией Nvidia; инференс — полем битвы для кастомных ASIC.
Для команд, которым уже сегодня нужна предсказуемая вычислительная мощность для инференс-нагрузок и ИИ-агентских рабочих процессов — не дожидаясь зрелости кастомного кремния — выделенные bare-metal облачные узлы Apple Silicon предлагают независимый путь. Без соседей в общем пуле, с аудируемыми границами тенанта, настраиваемые через страницу тарифов NUKCLOUD, без зависимости от волатильности поставок чипов.
07Часто задаваемые вопросы
-
Насколько достоверен материал Reuters о разработке чипа DeepSeek?Reuters процитировал трёх инсайдеров 7 июля 2026 года. Достоверность высокая, однако DeepSeek официально не подтвердил. Проект находится на ранней стадии.
-
CEO Лян Вэньфэн объявил о чиповой программе?Публичных объявлений не было. В интервью 2024 года он называл экспортные ограничения на чипы главным вызовом, но не объявлял о собственной чиповой программе.
-
Как Alibaba связан с темой?Чиповое подразделение Alibaba T-Head (основано в 2018 в рамках стратегии Джека Ма) уже серийно производит ИИ-чипы Zhenwu — 560 000+ единиц поставлено и оборот миллиарды CNY в год по состоянию на середину 2026 года.
-
Почему сначала инференс-чипы, а не обучающие?Нагрузки инференса повторяемы и предсказуемы — идеально для кастомных ASIC. Обучение по-прежнему сильно зависит от GPU Nvidia и программного стека CUDA. При инференс-масштабировании кастомные ASIC могут снизить TCO на 30–65%.
-
Это ради национальной безопасности или экономии?Оба мотива. Экономика первична — снижение "налога на Nvidia" и стоимости токена при масштабировании. Экспортные ограничения и риски цепочки поставок ускоряют этот переход.
Последнее обновление: 10 июля 2026 | Дисклеймер: DeepSeek официально не подтвердил проект создания чипа на дату публикации.