DeepSeek planeja instalar 160.000 chips Huawei Ascend 950DT para cluster de inferência na Mongólia Interior
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DeepSeek planeja instalar 160.000 chips Huawei Ascend 950DT para cluster de inferência na Mongólia Interior

O laboratório de IA DeepSeek, sediado em Hangzhou, pretende instalar pelo menos 160.000 aceleradores de nova geração Ascend 950DT da Huawei no centro de dados em construção na Mongólia Interior, informaram fontes familiarizadas com o assunto e citadas pela Bloomberg.

Se o projeto for implementado nessa escala, esta implantação entrará entre os maiores clusters publicamente descritos construídos com silício Huawei para inteligência artificial e representará um avanço significativo em relação às instalações Ascend anteriores, que contavam com apenas dezenas de milhares de placas.

A empresa planeja usar as placas 950DT principalmente para tarefas de inferência — ou seja, para servir modelos de produção aos usuários, e não para trabalhos mais complexos de treinamento de novos sistemas. Embora a DeepSeek tenha experimentado anteriormente o hardware da Huawei para treinamento, para esta fase continua a depender dos aceleradores Nvidia.

O Ascend 950DT é posicionado como uma solução para tarefas de decodificação e treinamento; no entanto, o plano de curto prazo da DeepSeek separa essas duas funções em pilhas diferentes, refletindo os pontos fortes atuais dos aceleradores domésticos em serviços de alto volume.

Não são importantes apenas a quantidade de chips, mas também as ambições relativas à localização e ao consumo de energia. O campus na Mongólia Interior é descrito como gigawatt, capaz de fornecer eletricidade para cerca de 750.000 lares em plena carga. A energia ocidental barata e as condições de resfriamento correspondem ao modelo de 'dados orientais, computação ocidental', usado por muitos operadores chineses para cargas de trabalho intensivas de IA.

Os 160.000 dispositivos Ascend 950DT planejados cobrirão apenas parte dessa capacidade, deixando em aberto a questão de qual mistura de aceleradores preencherá o restante do local.

Os prazos de entrega dependem da capacidade da Huawei de produzir 950DT em grandes volumes. De acordo com fontes, espera-se que a escassez de memória de alto desempenho e a demanda competitiva de outros clientes limitem a produção de 950DT a algumas centenas de milhares este ano, o que pode fazer com que o pedido da DeepSeek leve mais de um ano para ser cumprido.

A DeepSeek também buscou apoio político para garantir uma distribuição maior e mais rápida das placas topo de linha da Huawei, já que outros compradores de serviços de nuvem e internet competem pela mesma linha.

Esta construção faz parte de uma tendência mais ampla de uso de aceleradores de IA domésticos para serviços em larga escala. Empresas chinesas já lançaram pequenos clusters Ascend, enquanto laboratórios continuam a combinar silício local para inferência com capacidades importadas ou alugadas no exterior para treinamento, quando necessário.

A DeepSeek e a Huawei não comentaram o plano declarado. Para os operadores que acompanham o mapa de capacidade de IA da China, esta história representa mais um teste para ver se o fornecimento de Ascend, a interconexão de rede, o fornecimento de energia e o resfriamento poderão acompanhar o tráfego de modelos em um centro de dados real.

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No evento LEAP 2026, realizado em 3 de setembro, a empresa HUMAIN, apoiada pelo Future Investment Fund (PIF) da Arábia Saudita, apresentou o modelo HUMAIN-M3. Este modelo é voltado para o idioma árabe e está atualmente disponível em pré-visualização na plataforma HUMAIN Node, com planos de lançamento posterior com pesos abertos.

O fundamento do HUMAIN-M3 foi a estrutura aberta multi-especialista (mixture-of-experts) M3 da startup chinesa MiniMax, lançada cerca de três meses antes. O modelo HUMAIN-M3 mantém as características arquitetônicas do M3, possuindo um total de cerca de 428 bilhões de parâmetros, sendo que aproximadamente 23 bilhões de parâmetros estão ativos por token. Em seguida, o modelo passa por treinamento adicional com mais de um trilhão de tokens árabes nativos.

De acordo com sete benchmarks árabes públicos publicados pela HUMAIN, este modelo alcançou os cinco primeiros lugares e uma média ponderada de 89,37%. Este resultado é 9,03 pontos superior ao do modelo base M3 e supera os resultados declarados do GPT-5.6 SOL e Claude Opus 5. O foco principal é na velocidade: utiliza raciocínio geral, multimodalidade, agentes e contexto longo do modelo base aberto, seguido por especialização local de idioma e cultura.

Esta abordagem se alinha à corrida global mais ampla por inteligência artificial soberana. De acordo com dados da CNAS, rastreados em publicações chinesas, 184 projetos governamentais de IA soberana foram registrados em 67 países até meados de 2026, com 41 projetos adicionados no primeiro semestre. O número de bases abertas para treinamento contínuo local mais do que dobrou desde o final de 2024. Os compradores estão prestando atenção à mistura de dialetos, armazenamento de dados em servidores próprios e ao risco de desaparecimento de APIs remotas após choques de controle de exportação, o que favorece os pesos baixáveis e o pós-treinamento local.

A atividade internacional da MiniMax também segue essa tendência. A empresa afirma que seus produtos já estão disponíveis em mais de 230 países e regiões. Na Europa, a MiniMax colabora com a SambaNova para inferência de alta velocidade em hardware SN50, bem como com a Nebius Token Factory como solução aberta especializada implantada. A HUMAIN leva esse conceito adiante: de um simples download e API para um programa nacional de modelos, que investe em seus próprios dados linguísticos e capacidade computacional sobre um modelo de referência chinês.

Para laboratórios que trabalham com modelos abertos na China, os clientes deixaram de ser apenas desenvolvedores participantes de rankings. Os governos agora exigem um modelo de referência inicial que possam possuir, atualizar e executar autonomamente. A integração do MiniMax M3 no HUMAIN-M3 é um exemplo precoce e concreto, sinalizando que a entrega aberta de pesos, a adaptação de hardware e o suporte de longo prazo podem ter tanta importância quanto a próxima pontuação nos benchmarks. A corrida fora do duopólio EUA e China está cada vez mais focada em quem fornece a base reutilizável, e não em quem vence cada teste em inglês.

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