DeepSeek与华为的合作已从传闻变为现实：这两家中国公司已开源了部分用于Ascend加速器编程的软件。此举与其说是为了在芯片市场展开竞争，不如说是为了摆脱对CUDA的依赖。CUDA是英伟达的平台，多年来一直是人工智能的必备入口。
引人注目的是，这项公告是通过开源方式发布的。DeepSeek 发布了一系列工具和库，使开发者无需完全重构项目的核心层即可使用华为芯片。华为对这项工作表示认可，并且其重点在于构建一个完整的生态系统，而非单一产品。
Ascend芯片的开放工具
此次发布的软件包包含六个软件组件和多个用于数学运算以及加速器间数据交换的库。其中最受关注的组件是 TileLang，这是一种高级编程语言，实验室已针对 Ascend 950 加速器进行了优化。其目标是在不牺牲高性能的前提下，简化为这些芯片编写代码的操作，使其比使用英伟达的工具更加便捷。
TileLang并非凭空出现：它此前已应用于英伟达显卡，如今被引入华为。该公司认为，一种能够充分利用硬件的通用、易学语言是构建不依赖外部供应商的人工智能生态系统的关键——而这正是北京两年来一直倡导的目标。
除了语言之外，DeepSeek 和华为还优化了一个由 128 个 Ascend 950 加速器组成的超级节点。在这样的系统中，仅仅每个单元性能强大是不够的；单元之间的数据传输方式至关重要。这正是英伟达凭借 NVLink 等技术构建优势的地方，也正因如此，中国的解决方案必然是全面而综合的。
DeepSeek并非该领域的新手。它此前已为其他AI加速器开发过工具，而且据多家媒体报道，其V4-Flash模型已针对Ascend平台进行了优化。其下一步计划雄心勃勃：计划在内蒙古的一个数据中心部署至少160.000万个华为加速器，这一数字足以体现其目标规模。
CUDA墙和规划的界限
华为的瓶颈不仅限于芯片的物理组件。近二十年来，许多人工智能软件都是基于CUDA编写的，其庞大的用户群体难以撼动。CUDA 不仅仅是一个编译器，它还包括库、测试工具、手册、示例以及一个庞大的社区。据多项分析显示，CUDA 拥有约四百万开发者，而英伟达已将这个网络转化为其最强大的防御手段。
华为也有自己的替代方案CANN，但这仅仅依靠编译器和几个库是不够的。要想真正参与竞争，还需要诊断工具、培训以及能够解决实际问题的人才。DeepSeek 正是凭借其在底层优化方面的专业知识和现有的开源社区，试图填补这一空白。
政治和监管环境也发挥着作用。华盛顿方面持续限制先进加速器的销售以及关键半导体制造设备的获取。这些障碍制约了华为的国际扩张，尽管中国国内市场规模庞大，足以使这项尝试在经济上可行。
华为承认其产能不足以满足国内需求，并且目前更倾向于专注于中国市场而非国际扩张。其产品路线图包括计划于2027年初推出的Ascend 960DT处理器，以及一份涵盖至2029年的产品路线图，目标是每次升级都将计算能力提升一倍。
与此同时，DeepSeek也在密切关注市场动态。据彭博社报道，该公司正准备进行一轮估值接近74.000亿美元的融资，为潜在的IPO做准备。雄厚的资金实力、开源代码以及自主研发的硬件，解释了为何DeepSeek的运营受到中国以外地区的密切关注。
对于开发团队而言，真正的难题在于平台切换的成本。目前所有调用 Nvidia 库的功能都需要一个华为平台的对应版本，而兼容性问题往往在系统启动运行后才会出现。DeepSeek 的工具旨在减少这种摩擦，但它们并不能消除 CUDA 带来的优势，也不能保证所有模型在 Ascend 平台上都能发挥同样出色的性能。
在西班牙和欧洲其他地区，其影响虽然不那么立竿见影，但同样意义重大。大多数公司和数据中心依赖美国供应商，而当地尚无可比拟的CUDA替代方案。中国的这一举措提醒我们，技术自主性并非仅仅取决于芯片工厂，还取决于软件、语言和社区。
这场战役不会靠新闻稿就能取胜。关键在于有多少项目放弃 CUDA，有多少人开始使用TileLang，以及华为是否有足够的芯片来满足市场需求。如果这些工具无法说服用户，许多团队会毫不费力地回归旧方法。
DeepSeek和华为的举动将竞争引向了硬件层面之外更为隐蔽的层面：即让每颗芯片都能使用的软件层面。这并非对英伟达的致命一击，但确实降低了其退出生态系统的成本，并且从中长期来看，可能会改变中国市场的采购决策。在中国以外，其影响将取决于华为的产能以及美国对其盟友施加的压力。