DeepSeek buduje własny chip AI. Koniec z tanią alternatywą?

DeepSeek przez ostatni rok był synonimem taniego AI. Model V4-Pro kosztował ułamek tego, co Claude czy GPT-5, a wyniki w kodowaniu miał porównywalne. Teraz startup z Chin buduje własny chip - i to może zmienić całą grę. Nie chodzi tylko o uniezależnienie się od Nvidii. Chodzi o przetrwanie.

Reuters ujawnił we wtorek (7 lipca), że DeepSeek pracuje nad własnym procesorem do inferencji. To etap, w którym wytrenowany model przetwarza zapytanie użytkownika i generuje odpowiedź. Projekt ruszył około rok temu. W ostatnich miesiącach firma przyspieszyła rekrutację inżynierów. Rozmowy z producentami pamięci już trwają - DeepSeek szykuje się do masowej produkcji.

DeepSeek wchodzi w produkcję chipów - krok wymuszony przez sankcje USA

Sankcje zmieniły reguły gry

Kiedy DeepSeek trenował model R1 - ten słynny, tani model rozumowania - używał chipów H800 od Nvidii. To była wersja stworzona specjalnie dla chińskiego rynku, okrojona z pełnych możliwości, ale wystarczająca. Problem? Pod koniec 2023 roku rząd USA zakazał eksportu H800 do Chin.

DeepSeek musiał się przestawić. W kwietniu wypuścił model V4, dostosowany do chipów Huawei. To pomogło chińskiemu producentowi zająć połowę lokalnego rynku chipów AI - sektor wart 50 miliardów dolarów (około 258 miliardów złotych). Zależność od jednego dostawcy to ryzyko. Zwłaszcza gdy ten dostawca sam zmaga się z ograniczeniami dostępu do zaawansowanych technologii produkcji.

Własny chip to nie fanaberia. To strategia przetrwania w świecie, gdzie dostęp do sprzętu decyduje o tym, kto zostaje w grze, a kto odpada.

Inferencja zamiast treningu - dlaczego to ma sens

DeepSeek nie buduje chipa do trenowania modeli. Buduje chip do inferencji. Różnica jest kluczowa.

Trening to jednorazowy, gigantyczny wysiłek obliczeniowy - potrzebujesz tysięcy GPU przez tygodnie lub miesiące. Inferencja to miliony zapytań dziennie, każde po kilka sekund. Chip zaprojektowany tylko do inferencji może być prostszy, tańszy w produkcji i bardziej energooszczędny. Nie musi obsługiwać skomplikowanych operacji backpropagation, które są niezbędne przy treningu.

Trening vs inferencja - dwa różne światy obliczeniowe

Dodatkowo, architekturę możesz dopasować dokładnie do swojego modelu. Jeśli wiesz, jakie operacje wykonuje Twój algorytm najczęściej, projektujesz krzem pod nie. To daje przewagę w wydajności i kosztach - dokładnie tam, gdzie DeepSeek budował swoją pozycję.

Ile to będzie kosztować?

Budowa własnego chipa to inwestycja rzędu setek milionów dolarów. DeepSeek właśnie rozpoczął pierwszą rundę finansowania - cel to 7 miliardów dolarów (około 36 miliardów złotych). Jeśli się uda, wycena startupu skoczy do 59 miliardów dolarów (304 miliardy złotych).

To ogromne pieniądze. I ryzyko, że własny chip podniesie koszty operacyjne, zamiast je obniżyć. Nvidia i Broadcom mają dekady doświadczenia, linie produkcyjne u TSMC i ekonomię skali. DeepSeek będzie musiał wynegocjować dostęp do zaawansowanych procesów litograficznych - a to nie jest łatwe dla chińskiej firmy w obecnym klimacie geopolitycznym.

Z drugiej strony, jeśli chip będzie działał tylko w inferencji i będzie dobrze zoptymalizowany, może obniżyć koszty na tyle, by utrzymać przewagę cenową. Zakłada to, że wszystko pójdzie zgodnie z planem. A w półprzewodnikach rzadko idzie.

OpenAI już to zrobiło - i nie jest sam

DeepSeek nie jest pionierem. OpenAI kilka dni temu zaprezentowało Jalapeño - własny chip do inferencji, stworzony z Broadcom. Google ma TPU od lat. Amazon projektuje Trainium i Inferentia. Anthropic rozmawia z Samsungiem o podobnym projekcie.

Trend jest jasny: wielcy gracze AI chcą kontrolować cały stos technologiczny. Model, infrastruktura, chip. To daje przewagę kosztową, elastyczność w projektowaniu i niezależność od dostawców, którzy mogą podnieść ceny (lub dostać zakaz eksportu).

Wyścig o własne chipy AI - każdy wielki gracz buduje niezależność

DeepSeek dołącza do tego wyścigu z pozycji słabszej - mniejszy budżet, trudniejszy dostęp do technologii produkcji, geopolityczne napięcia. Ma coś, czego inni nie mają: doświadczenie w budowaniu wydajnych modeli przy ograniczonych zasobach. Jeśli ktoś potrafi wycisnąć maksimum z mniej zaawansowanego krzemu, to właśnie oni.

Co to zmienia dla rynku AI

Jeśli DeepSeek uda się wyprodukować działający chip, to sygnał dla całej branży: można budować AI poza ekosystemem Nvidii. To osłabi monopol amerykańskiego giganta w Chinach - i potencjalnie na innych rynkach, gdzie sankcje USA utrudniają dostęp do najnowszych GPU.

Dla Ciebie jako użytkownika? Zależy. Jeśli chip obniży koszty, ceny API DeepSeek mogą spaść jeszcze bardziej. Jeśli podniesie - startup będzie musiał podnieść ceny albo szukać innych oszczędności. W krótkim terminie (najbliższe 12-18 miesięcy) nic się nie zmieni - chip musi przejść przez projektowanie, produkcję, testy i wdrożenie.

Długoterminowo to kolejny krok w kierunku fragmentacji rynku AI. Amerykańskie firmy z dostępem do najnowszych chipów Nvidii i własnych projektów. Chińskie firmy z chipami Huawei i własnymi rozwiązaniami. Europa gdzieś pośrodku, próbująca nadążyć. Każdy region buduje własny stos, bo geopolityka wymusza niezależność.

Polska perspektywa - co z dostępem?

Dla polskich firm i użytkowników DeepSeek pozostaje dostępny przez API - niezależnie od tego, na jakim sprzęcie działa backend. Jeśli startup podniesie ceny z powodu kosztów własnego chipa, przewaga nad Claude czy GPT-5 może się zmniejszyć. Obserwuj, jak rozwinie się finansowanie - 7 miliardów dolarów to kwota, która pokaże, czy inwestorzy wierzą w długoterminową strategię DeepSeek.

Z drugiej strony, jeśli chip obniży koszty, polskie startupy i firmy mogą zyskać jeszcze tańszy dostęp do zaawansowanych modeli AI. DeepSeek już teraz jest popularny w projektach, gdzie budżet jest ograniczony, a wyniki muszą być porównywalne z drogimi alternatywami.

Najczęstsze pytania

Dlaczego DeepSeek buduje własny chip zamiast kupować od Nvidii?

USA zakazało eksportu chipów Nvidia H800 do Chin pod koniec 2023 roku. DeepSeek musiał przestawić się na chipy Huawei, ale zależność od jednego dostawcy to ryzyko. Własny chip daje niezależność i możliwość optymalizacji pod konkretne modele.

Czy własny chip sprawi, że DeepSeek przestanie być tani?

To zależy od kosztów produkcji i efektywności chipa. Budowa własnego procesora to inwestycja setek milionów dolarów, ale chip zoptymalizowany tylko pod inferencję może obniżyć koszty operacyjne. Efekt poznamy dopiero za 12-18 miesięcy, gdy chip wejdzie do produkcji.

Kiedy DeepSeek wypuści swój chip?

Projekt ruszył około rok temu, a firma przyspieszyła rekrutację inżynierów w ostatnich miesiącach. Reuters nie podał konkretnej daty premiery, ale typowy cykl projektowania i produkcji chipa to 2-3 lata od startu do masowej produkcji.

Czy inne firmy AI też budują własne chipy?

Tak. OpenAI wypuściło chip Jalapeño we współpracy z Broadcom, Google ma TPU, Amazon projektuje Trainium i Inferentia, a Anthropic rozmawia z Samsungiem. To trend - wielcy gracze chcą kontrolować cały stos technologiczny.

Co to oznacza dla polskich użytkowników DeepSeek?

W krótkim terminie nic - DeepSeek pozostaje dostępny przez API. Jeśli chip obniży koszty, ceny mogą spaść. Jeśli podniesie, mogą wzrosnąć. Obserwuj rundę finansowania - 7 miliardów dolarów pokaże, czy inwestorzy wierzą w strategię startupu.

Na podstawie: Tecnoblog, Reuters