Проект сфокусирован исключительно на этапе инференса — работе уже обученных нейросетей, отвечающих на вопросы пользователей. В отличие от обучения, где требуются колоссальные мощности, инференс позволяет использовать более узкоспециализированные решения, снижающие энергопотребление и общую стоимость эксплуатации сервисов. Сейчас стартап ведет переговоры с контрактными производителями и поставщиками памяти, параллельно расширяя штат инженеров в закрытом режиме, без публичного размещения вакансий.
В разделе Новости корпораций
DeepSeek проектирует собственный чип для ИИ-инференса
Разработчик ИИ-моделей DeepSeek переходит к созданию собственных процессоров, чтобы снизить зависимость от внешних поставщиков оборудования. Стартап уже год занимается проектированием чипа, предназначенного для обработки пользовательских запросов, рассчитывая в будущем сократить расходы на вычислительную инфраструктуру и оптимизировать архитектуру своих систем.
Эксперты сходятся во мнении, что путь к серийному производству будет сложным. Создание конкурентоспособного процессора с нуля обычно занимает несколько лет и требует огромных инвестиций. Дополнительным барьером для китайской компании остается ограниченный доступ к передовым мировым фабрикам и дефицитной высокоскоростной памяти. На текущий момент инфраструктура DeepSeek опирается на чипы Huawei, которые занимают около половины внутреннего рынка ускорителей, тогда как продукция Nvidia практически недоступна из-за санкционных ограничений США.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!