DeepSeek, год назад взорвавший рынок своей R1-моделью, начал разработку собственного чипа для инференса. Проект запущен около года назад, но только сейчас стал достоянием общественности. Чип будет заточен исключительно под вывод — генерацию ответов для пользователей, а не под ресурсоёмкое обучение моделей.
Зачем DeepSeek свой чип
Главная причина — снизить зависимость от внешних поставщиков. Сейчас DeepSeek использует чипы Nvidia и Huawei для обучения и работы своих моделей, но этого оказалось недостаточно. Вычислительные расходы могут составлять более половины операционных затрат для многих ИИ-компаний. Дефицит и высокая стоимость GPU только подстёгивают интерес к собственным разработкам.
При этом спрос на инференс-чипы множится как лавина: по мере распространения ИИ-приложений отрасль смещается от обучения моделей к их эксплуатации, а инференс-чипы могут быть дешевле и экономичнее универсальных GPU.
Режим секретности и первые шаги
DeepSeek ведёт себя максимально скрыто:
Набор инженеров идёт уже несколько месяцев, но без открытых вакансий — компания хантит специалистов через точечный рекрутинг.
В команде уже есть специалисты по архитектуре чипов, верификации и софту.
Ведутся закрытые переговоры с разработчиками микросхем, производителями и поставщиками памяти.
Проект пока на ранней стадии, и до массового производства — как минимум год. Но у DeepSeek есть задел: в модели DeepSeek-V3.1 использован формат FP8, который, по мнению инсайдеров, специально закладывался под будущие чипы. Алгоритмисты думали о «железе» ещё на этапе написания модели.
DeepSeek — не первопроходец. Это часть глобального тренда:
OpenAI в июне анонсировала первый чип Jalapeño в партнёрстве с Broadcom.
Anthropic рассматривает собственную разработку.
Sakana AI (о которой мы писали недавно) тоже движется в эту сторону.
Компании всё чаще приходят к выводу: чтобы контролировать cost of inference и не зависеть от поставщиков, нужно делать чипы самим.
Деньги на амбиции
У DeepSeek есть чем подкрепить планы. В июне 2026 года компания впервые в истории привлекла внешнее финансирование — около $7 млрд при оценке $52–59 млрд.
Среди инвесторов — Tencent и CATL. Средства пойдут в том числе на дата-центры, разработку собственного чипа и найм топ-инженеров.
DeepSeek уже ищет инженеров для проектирования ЦОДов мощностью от мегаватт до гигаватт — вплоть до конкретных площадок вроде Улан-Батора.
Что это значит для рынка
Если проект удастся, DeepSeek получит полный стек — от модели до чипа. Это даст контроль над cost of inference,независимость от экспортных ограничений США и конкурентное преимущество перед теми, кто платит Nvidia.
Но путь тернист: разработка конкурентоспособного чипа требует времени, миллиардов денег, и успех не гарантирован. К тому же, DeepSeek пока официально не комментирует ситуацию.
Тем не менее, сам факт, что компания, сделавшая ставку на алгоритмическую эффективность, теперь задумалась о собственном кремнии, говорит о многом. Гонка вооружений в ИИ переходит на новый уровень.