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DeepSeek R1 nutzt Huaweis Ascend 910C: Chinas KI-Industrie setzt auf technologische Eigenständigkeit

Es scheint, dass die chinesische KI-Industrie weiterhin mit großen Schritten voranschreitet. Aktuell sorgt das KI-Unternehmen DeepSeek für Schlagzeilen, da Berichten zufolge sein neuestes Sprachmodell, das R1, Inferenz-Arbeitslasten auf Huaweis Ascend 910C KI-Chips ausführt. Diese Nachricht unterstreicht nicht nur Chinas Fortschritte im KI-Sektor, sondern wirft auch interessante Fragen zur technologischen Eigenständigkeit des Landes auf.

Huawei Ascend 910C: Die stille Konkurrenz zu NVIDIA

 Der Ascend 910C, ein KI-Chip von Huawei, wird seit einiger Zeit als eine ernsthafte Alternative zu NVIDIAs Hopper H100 diskutiert. Während die genauen Spezifikationen des 910C nicht öffentlich sind, hat Huawei kürzlich Pläne zur Massenproduktion dieses Chips für das erste Quartal 2025 bekannt gegeben. Insbesondere chinesische Technologieriesen wie ByteDance und Tencent sollen bereits Interesse signalisiert haben. Mit der Integration in DeepSeeks Infrastruktur zeigt sich einmal mehr, wie Huawei als Alternative zu den westlichen Marktführern agiert. Die Entscheidung, den Ascend 910C für die Inferenz-Workloads des R1-Modells zu nutzen, könnte mehrere Vorteile bieten. Einerseits sind Huaweis Chips in China in ausreichenden Mengen verfügbar, und ihre Kostenstruktur scheint für inländische Unternehmen attraktiver zu sein als die vergleichbaren Produkte von NVIDIA. Andererseits zeigen solche Entwicklungen auch den Einfluss, den geopolitische Spannungen auf die Chipindustrie haben. Während NVIDIA-Chips weiterhin die erste Wahl für viele westliche KI-Modelle bleiben, ist Huawei im Begriff, sich als ernstzunehmende lokale Alternative zu etablieren.

Der Mythos um DeepSeek R1 und seine Rechenressourcen

Die Berichterstattung über DeepSeek und sein R1-Modell ist von Missverständnissen geprägt. Ein häufig zitierter Betrag von fünf Millionen US-Dollar, angeblich die Kosten für das Training des Modells, ist falsch. Stattdessen handelt es sich dabei wohl um die Betriebskosten für die Ausführung des Modells. Gleichzeitig wird spekuliert, dass DeepSeek über mehr als 50.000 NVIDIA H100-Chips verfügt, was auf eine ähnliche Ressourcenintensität wie bei anderen groß angelegten KI-Modellen hindeutet. Interessanterweise zeigen Berichte, dass DeepSeek trotz der Nutzung von NVIDIA-Hardware während der Trainingsphase für die Inferenz teilweise auf Huaweis Ascend-Chips setzt. Dieser Schritt könnte strategisch motiviert sein: Huawei-Chips sind nicht nur günstiger, sondern auch leichter für chinesische Firmen zugänglich. Dies stellt einen erheblichen Wettbewerbsvorteil dar, insbesondere in einem Markt, der durch die zunehmende Nachfrage nach KI-Computing geprägt ist.

Chinas Ambitionen in der KI-Hardware

Huawei arbeitet Berichten zufolge bereits an der nächsten Generation seiner Ascend-Chips, die den Blackwell-Produkten von NVIDIA Konkurrenz machen sollen. Die zunehmende Verbreitung solcher Alternativen in China zeigt, dass das Land verstärkt versucht, seine Abhängigkeit von westlicher Technologie zu verringern. Während NVIDIA weiterhin einen großen Anteil des globalen KI-Marktes dominiert, stellt Huaweis Aufstieg eine klare Herausforderung dar. Die Kombination aus staatlicher Förderung, gezielter Entwicklung eigener Technologien und einer steigenden Zahl von einheimischen Abnehmern scheint den Weg für eine stärkere Autarkie Chinas zu ebnen. Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Dynamik auf den globalen Markt auswirken wird. Klar ist jedoch, dass chinesische Unternehmen wie DeepSeek bereits jetzt eine zentrale Rolle spielen. DeepSeeks Nutzung der Ascend 910C-Chips von Huawei ist mehr als nur eine technische Fußnote. Es ist ein Hinweis darauf, wie sich die chinesische KI-Industrie strategisch positioniert, um sich von westlicher Technologie zu emanzipieren. Dies könnte langfristig die Marktdominanz von Unternehmen wie NVIDIA infrage stellen. Während Details über die Leistungsfähigkeit von Huaweis Ascend-Chips weiterhin spärlich sind, deutet der aktuelle Einsatz in einem KI-Modell wie DeepSeek R1 auf einen signifikanten Fortschritt hin. Die kommenden Monate werden zeigen, wie erfolgreich dieser Ansatz im internationalen Vergleich sein wird.

Source: dorialexander via X

Kommentar

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olligo

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Ich konnte die letzten Tage etwas Zeit mit DeepSeek R1 verbringen und war von der Qualität der Antworten sehr überrascht.
Die Antworten fühlten sich auf jeden Fall besser an, als das aktuelle kostenlose GPT 4O Free-User Modell von openAI.

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Besterino

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"fühlten sich besser an" ist aber auch mal so maximal unspezifisch... ;)

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TheSmart

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Im Silicon Valley geht auf jeden Fall jetzt die Angst um.
Denn die Sanktionen gegenüber China haben wohl vor allem bewirkt das die Unternehmen dort effizienter und innovativer geworden sind.
Auch gehen viele Start-Ups..auch amerikanische..dazu über Deepseek zu nutzen anstatt eines der Bezahl-KI-Modelle der üblichen amerikanischen Verdächtigen.
Eben wegen den deutlich geringeren Kosten. Teilweise ist von nur einem Viertel der Kosten gegenüber Modellen von bspw Open-AI etc pp die Rede.
Und zugleich herrscht Goldgräberstimmung in der Hedgefund-Branche.
Es wird schon von einem Sputnik-Moment gesprochen, denn danach gingen die Investitionen quasi durch die Decke.

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B
Besterino

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7,266 Kommentare 3,814 Likes

Herrlich, Konkurrenz belebt das Geschäft. Vor allem dort, wo man dachte, es gäbe keine (ernsthafte) Konkurrenz. :D

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olligo

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340 Kommentare 122 Likes

Das ist etwas spezifischer :D

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AYO123

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19 Kommentare 24 Likes

Aber wie kann der "Ascend 910C" ein Vorteil sein? Am Ende ist der Chip deutlich weniger leistungsstark und gleichzeitig auch weniger effizient als die aktuellen Nvidia GPUs. entsprechend kann der "Ascend 910C" höchstens den Vorteil der anderen Anbieter etwas abmildern. Ich meine klar, man wird ihn günstiger im Einkauf bekommen, aber wenn die 24h/d laufen, dann ist der Kostenvorteil sehr schnell weg. Das sieht man ja sogar selbst bei AMD.

Den größten Vorteil hat man, wenn man genügend Nvidia-Chips gerade bekommt.

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A
AYO123

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19 Kommentare 24 Likes

So schlimm ist es dann auch nicht. Klar ist erst mal die Verwunderung groß und wenn die Kosten fallen, dann wird es auch schwieriger die Investitionen später wieder einzuspielen. Aber der Anthrophic Chef hat schon richtig gesagt, dass die Kosten für die Modelle sinken und auch für das Training, unabhängig von DeepSeek. Er hat mit einem Faktor von 4 gerechnet. Jetzt ist es eben noch etwas mehr, wenn man den Daten vertraut...

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Besterino

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7,266 Kommentare 3,814 Likes

Gibt ja auch unterschiedliche Einsatzgebiete (Modell-Training vs. Modell-Anwendung).

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carrera

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198 Kommentare 118 Likes

Können die Jungs von Huawei nicht mal eben nen leistungsstarken GPU Chip? …

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Danke für die Spende



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Samir Bashir

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