DeepSeek va Zhipu AI kompaniyalari OpenAI va Anthropic kabi gigantlarning misoliga amal qilib, inferens operatsiyalarini bajarish uchun o'z maxsus chiplarini ishlab chiqishni boshlashganligi haqida xabarlar kelmoqda.
DeepSeek va Zhipu AI kompaniyalari OpenAI va Anthropic kabi gigantlarning misoliga amal qilib, inferens operatsiyalarini bajarish uchun o'z maxsus chiplarini ishlab chiqishni boshlashganligi haqida xabarlar kelmoqda.
AI modellarini yaratuvchi kompaniyalar orasida buyurtma yarimo'tkazchilarga jim sarmoya kiritish tendensiyasi kuzatilmoqda. Reuters va The Information tomonidan iqtibos keltirilgan manbalar ma'lumot berishicha, DeepSeek va Zhipu AI o'z modellari inferens yuklari uchun sozlanadigan o'zining maxlusiy chiplari ustida ishlamoqda.
Ma'lumotlarga ko'ra, DeepSeek chip loyihasi taxminan bir yil oldin boshlangan. Kompaniya yaqinda chip dizayni bo'yicha jamoasini kengaytirdi va chip dizaynerlari, fabrikalar va xotira yetkazib beruvchilari bilan hamkorlikni boshladi. Bu harakatlar OpenAI ning Broadcom bilan birgalikda ishlab chiqilgan Jalapeño loyihasiga o'xshaydi va u allaqachon laboratoriya sinovlaridan o'tmoqda, yil oxirigacha joriy etish rejalari mavjud.
GLM seriyasidagi modellar talabi ortib borayotgan Zhipu AI ham foydalanuvchilar orasida token iste'moli oshishi bilan inferens xarajatlarini kamaytirish uchun buyurtma kremniydan foydalanish imkoniyatini baholayapti.
Bu yondashuvning iqtisodiy argumentlari juda ishonchli. Kengaytirilgan modelni inferens qilish narxi har bir API chaqiruvi, agentning har bir qadamida va qayta ishlangan har bir tokenda to'planadi. Modellar arxitekturalari uchun maxsus yaratilgan inferens chiplari, umumiy grafik protsessorlarga (GPU) qaraganda bitta token narxini sezilarli darajada arzonlashtirishi mumkin.
Garchi Nvidia H100 va B200 chiplari o'quv uchun sanoat standarti bo'lsa-da, bir xil katta model bilan doimiy ravishda ishlaydigan kompaniya uchun matematika tobora maxsuslashish tomon egiladi.
Kengroq tendensiya aniq: Google o'z TPU lari, Amazon Trainium va Inferentia, Microsoft — Maia, Meta esa MTIA ga ega. Xitoyda Huawei Ascend, Baidu Kunlun va Alibaba Zhenwu kabi o'yinchilar ham o'z yechimlariga ega. Endi modellar ishlab chiquvchi kompaniyalar, ular bu infratuzilmaning amaliy quruvchilari va foydalanuvchilari bo'lganlar, o'z modellari asosini tashkil etuvchi kremniy ustidan bevosita nazoratni qo'lga kiritishni maqsad qilmoqdalar.
Xitoydagi model ishlab chiquvchilari uchun hisob-kit faqat iqtisodiyotdan tashqarida. AQSh eksport nazorati Nvidia ning ilg'or chiplariga kirishni cheklaydi, va zamonaviy AI chiplari fabrikalar ishlab chiqarish quvvatlari va HBM xotirasi kabi murakkab global ta'minot zanjirlariga bog'liq. Mustaqil ishlab chiqilgan kremniy infratuzilmaning yanada mustaqilligiga yo'l ochadi, hatto eng ilg'or ishlab chiqarish jarayonlari cheklangan bo'lsa ham.
Biroq, barcha buyurtma chiplar bir xil emas. Kompaniyaning o'z arxitekturasini, kompilyatorini, dasturiy stekini va markaziy ma'lumotlar bazasi tizimlarini belgilaydigan to'liq ishlab chiqish stekini yaratish yillar davomida sarmoya talab qiladi. Kamroq murakkab buyurtma chip variantlari, bunda model kompaniyasi talablarni va asosiy arxitekturani belgilaydi, ammo mavjud chip kompaniyasini amalga oshirish uchun jalb qiladi, kremniyni kamroq xavf bilan tezroq olish usulini taklif qiladi.
DeepSeek va Zhipu AI OpenAIning va Anthropicning maxsus inferens uchun mo'ljallangan chip ishlab chiqishga qo'shildi. Bu qadam sanoatdagi fundamental siljishni ko'rsatib turibdiki, yetakchi sun'iy intellekt laboratoriyalari xarajatlarni kamaytirish va grafik protsessorlarga (GPU) bog'liqlikni kamaytirish uchun o'zining kremniy mahsulotlarini yaratishga intilmoqda.
Reutersning 7-iyul xabariga ko'ra, DeepSeek katta modellar inferensi uchun maxsus ishlab chiqilgan o'zining AI chiplarini yaratish bilan shug'ullanmoqda. Taxminan bir yil oldin boshlangan bu loyiha asta-sekin chip dizayni bo'yicha jamoani kengaytirmoqda va chip ishlab chiqaruvchilari, fabrikalar hamda xotira yetkazib beruvchilari bilan hamkorlik qilmoqda.
O'sha kuni The Information Zhipu AI o'zining GLM seriyasi modellari uchun talab ortib borayotgan fonida o'zining AI chiplarini ishlab chiqishni ko'rib chiqayotganini ma'lum qildi.
Bu tendensiya Xitoy bilan cheklanmagan. 24-iyunda OpenAI Broadcom bilan birgalikda Jalapeño nomli birinchi o'zining inferens uchun chipini taqdim etdi. Ushbu chip namunalari allaqachon laboratoriyada sinovdan o'tkazilmoqda va uni yil oxiriga kiritish rejalashtirilgan. Avvalroq, aprelda, Anthropic o'zining chiplarini yaratishni ko'rib chiqayotgani haqida ma'lumot berilgan edi, va iyun oyida u OpenAI chip loyihasidan asosiy muhandisni ishga olgan.
Bir qoida kuzatilmoqda: AI modellariga oid yetakchi kompaniyalar, ham Xitoyda, ham AQShda, ochiq yoki yopiq strategiyalardan foydalanishidan qat'i nazar, kapital intensiv chip ishlab chiqarish biznesiga kirishmoqda. Iqtisodiy maqsadga muvofiqlik aniq: ilg'or modellarni o'qitish sezilarli xarajatlarni talab qiladi, ammo inferens xarajatlari har bir foydalanuvchi o'zaro aloqasi, agent ishi yoki token hosil qilinishi bilan uzluksiz to'planib boradi.
DeepSeek va Zhipu AI o'zlarining MoE arxitekturalarini, KV keshini boshqarish va past aniqlikdagi hisoblashlarni optimallashtirish uchun inferens uchun chiplarga e'tibor qaratmoqda.
Xitoy AI kompaniyalari uchun o'z chiplarini ishlab chiqish strategik zaiflikka javobdir. AQSh eksport nazorati NVIDIA ning ilg'or GPUlariga kirishni cheklaydi, bu ichki muqobil va o'zining kremniy yechimlari operatsion nazorat masalasi, nafaqat moliyaviy tejash masalasi ekanligini anglatadi.
Biroq, chip ishlab chiqish katta xatarlarni keltirib chiqaradi. Sanoat baholariga ko'ra, ilg'or AI chipini loyihalash taxminan 500 million dollar turadi va muvaffaqiyat kafolatlari yo'q. O'z-o'zini ishlab chiqish spektriga Google ning to'liq TPU stekidagi yondashuvi yoki arxitektura ishlab chiquvchilari kompaniyalarning Broadcom kabi mustahkam tashkilotlar bilan hamkorligi kiradi, bu OpenAI Jalapeño misolini namoyish etadi.
O'quv va inferens uchun apparat ta'minotining tezlashgan ajralishi sodir bo'lmoqda. Google o'zining sakkizinchi avlod TPU'sini katta miqyosdagi o'quv uchun 8t va kechikishsiz inferens uchun 8i ga ajratdi. Huawei ham shu kabi Ascend 950 seriyasini ajratdi. DeepSeek va Zhipu AI qadamlari sanoatdagi kengroq tushunishni aks ettiradi: rivojlanishning old qismida optimal yo'l barcha stekni nazorat qilishni talab qiladi — kremniydan modelgacha.
DeepSeek kompaniyasi strategik yo'nalishini o'zgartirmoqda: sun'iy intellektning yengil modellarini ishlab chiquvchi bo'lib qolish o'rniga, u og'ir infratuzilmaga asoslangan yanada faol yondashuvga o'tmoqda. Bu o'zgarish yangi tashkil etilgan Harness bo'limiga xodimlar faol ravishda yollanib olish va hisoblash quvvatlarini mustaqil qurish rejalar bilan tasdiqlanadi.
2024-yil 21-iyun kuni DeepSeek Harness jamoa rahbari Cui Tianyi Harness jamoasiga tadqiqotchilar, muhandislar va mahsulot menejerlarini jalb qilish uchun onlayn rekrutmentni boshladi. Bu kompaniyaning agentlar infratuzilmasini rivojlantirishga sodiqligini ta'kidlaydi. Harness, sun'iy intellekt modellari foydalana oladigan vositalarni, resurslarni va kichik agentlar o'rtasida ma'lumot oqimini belgilovchi yordamchi tizimlarni ifodalaydi va 2026-yilda AI sohasidagi eng talab yuqori bo'lgan sohalardan biriga aylandi.
2025-yil mart oyida tashkil etilgan DeepSeek Harness jamoasi asosiy formulaga amal qiladi: Model + Harness = Agent, bu model imkoniyatlarini tayyor agent mahsulotlariga aylantiradi. 2025-yil oxiridan boshlab jamoa doimiy ravishda kengayib bormoqda, ayniqsa DeepSeek V3.2 agentlar va fikrlash qobiliyatlarini yaxshilashga urg'u berganidan keyin.
Xodimlarni jalb qilishdan tashqari, DeepSeek Ichki Mongolistonda o'z hisoblash markazlarini yaratish imkoniyatini ko'rib chiqmoqda. Bu xitoy kompaniyalari orasida kam uchraydigan qadamdir, chunki ular aksariyat hollarda hisoblash quvvatini ijaraga olishni afzal ko'rishadi. IDC China kengashi a'zosi Zhou Zhengan shuni ta'kidladi,ki, yetakchi model ishlab chiquvchi kompaniyalar uzoq muddatli xarajatlarni nazorat qilish va to'liq stek moslashtirish afzalliklariga ega bo'lish uchun tobora ko'proq o'z klasterlariga ustunlik berishmoqda, garchi dastlabki katta investitsiyalar bo'lsa ham. Bunday strategiya DeepSeekga o'z patentlangan model arxitekturasi uchun maxsus sovutish va rejalashtirish tizimlarini optimallashtirish imkonini beradi.
Bu strategik burilish DeepSeekning 51 milliard yuan miqdoridagi A seriyali moliyalashtirish turidan so'ng sodir bo'ldi. Ushbu turga Tencent, JD.com, NetEase va CATL kabi strategik investorlar qo'shildi. Soha tahlilchilari CATL, dunyoning eng yirik batareya ishlab chiqaruvchisi, qo'shilishi DeepSeekning hisoblash va energetika o'rtasida sinergiya yaratish niyatini bildirishini, potentsial ravishda o'z ma'lumotlar bazalarini ishga solish uchun quyosh va energiya saqlash yechimlaridan foydalanishini ko'rsatishi mumkin deb taxmin qilishmoqda.
Katta xitoy model ishlab chiquvchi kompaniyalari strategik yo'nalishlarda tobora farq qilayotgan paytda — Zhipu AI sun'iy intellekt yordamida kodlashga urg'u berayotgan, Alibaba esa butun AI stekiga e'tibor qaratmoqda — DeepSeekning og'ir infratuzilma va agent muhandisligiga urg'u berishi raqobat muhitini o'zgartira oladigan alohida uchinchi yo'lni taqdim etadi.
