Китайские компании DeepSeek и Huawei начали совместно развивать программные инструменты для работы с ИИ-чипами Huawei Ascend. По данным Reuters, задача проекта — снизить зависимость китайских разработчиков от экосистемы NVIDIA, прежде всего от CUDA — программной среды, которая стала одним из ключевых элементов мировой инфраструктуры искусственного интеллекта.
Для IT-рынка эта новость важна не только как очередной этап технологического противостояния Китая и США. Она показывает более глубокий сдвиг: конкуренция в сфере искусственного интеллекта постепенно перемещается от отдельных моделей к целым технологическим платформам.
Сегодня недостаточно создать сильную нейросеть. Для ее обучения, запуска и масштабирования нужны вычислительные мощности, дата-центры, программные библиотеки, инструменты для разработчиков, специалисты и удобная среда внедрения. Именно поэтому NVIDIA остается одним из ключевых игроков мирового рынка ИИ: ее преимущество связано не только с мощными графическими процессорами, но и с развитой программной экосистемой вокруг них.
Если объяснять проще, ИИ-чипы — это «станки», на которых работает искусственный интеллект. Но станок сам по себе не производит результат. Нужны инструкции, программное обеспечение, инструменты, инженеры и вся система работы вокруг оборудования. CUDA как раз стала такой средой для чипов NVIDIA.
DeepSeek и Huawei фактически пытаются создать альтернативный технологический контур: не просто использовать китайские ускорители, а сделать так, чтобы разработчикам было удобно переносить на них модели, оптимизировать вычисления и запускать реальные ИИ-сервисы.
Генеральный директор IT-медиахолдинга «Регионы России» и Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК» Ольга Чернокоз считает, что этот процесс важен и для российской повестки.
«Конкуренция в искусственном интеллекте сегодня идет уже не только между моделями. Побеждает не тот, кто просто показал красивую нейросеть, а тот, кто смог создать вокруг нее инфраструктуру: вычисления, дата-центры, программную среду, специалистов, сервисы и прикладные решения для бизнеса. Именно поэтому история DeepSeek и Huawei важна для России. Она показывает, что технологический суверенитет в ИИ начинается не с лозунга о собственной модели, а с вопроса: на чем эта модель будет обучаться, где она будет работать и кто сможет внедрять ее в реальную экономику», — отметила Ольга Чернокоз.
Для России эта тема особенно чувствительна. Доступ к передовому западному оборудованию для ИИ ограничен, а потребность в вычислительных мощностях растет. Ранее вице-премьер Дмитрий Григоренко заявил, что правительство разрабатывает программу развития центров обработки данных в России; по его словам, внедрение ИИ в программное обеспечение требует как минимум двукратного роста необходимых мощностей.
По словам Ольги Чернокоз, этот вопрос напрямую связан не только с крупными технологическими компаниями, но и с развитием регионов, промышленности и медиасферы.
«Когда мы говорим об ИИ в регионах, речь идет не о модной технологии, а о прикладных задачах: анализ обращений граждан, обработка документов, мониторинг инфраструктуры, прогнозирование поломок оборудования, работа с большими массивами данных, автоматизация редакционных и аналитических процессов. Но для всего этого нужны вычислительные ресурсы. Если предприятие, региональная команда или медиапроект не имеют доступа к таким мощностям по понятной цене и в защищенном контуре, ИИ остается не инструментом модернизации, а точечным экспериментом», — подчеркнула она.
В IT-медиахолдинге «Регионы России» отмечают, что эта проблема становится особенно актуальной для медиа и цифровых сервисов. Современные редакции уже используют ИИ для мониторинга информационной повестки, анализа больших массивов текстов, подготовки справок, обработки аудио и видео, поиска экспертных тем и персонализации контента. Но дальнейшее развитие таких инструментов будет зависеть не только от качества моделей, но и от доступности вычислительной инфраструктуры.
«Медиа тоже становятся частью ИИ-экономики. Редакциям нужны инструменты для быстрого анализа информации, проверки данных, поиска смыслов, работы с архивами, видео, аудио и региональной повесткой. Для IT-медиахолдинга это уже не абстрактный технологический тренд, а вопрос развития собственных цифровых продуктов и сервисов. Поэтому нам важно следить не только за новыми моделями, но и за тем, как формируется инфраструктура, на которой эти модели будут работать», — добавила Ольга Чернокоз.
Ситуация с DeepSeek и Huawei показывает, что мировой рынок ИИ входит в новую фазу. Главный вопрос теперь не только в том, кто создаст самую сильную модель, но и в том, кто сможет обеспечить ей устойчивую технологическую базу: чипы, дата-центры, программную среду, специалистов и доступ к внедрению.
Для России это означает, что развитие искусственного интеллекта нельзя рассматривать отдельно от ИТ-инфраструктуры, промышленной политики, энергетики, регионального развития и цифровых медиа. Если ИИ становится одним из факторов производительности экономики, то вычислительная инфраструктура становится такой же базовой частью цифрового развития, как связь, серверные мощности и защищенные платформы.
Именно поэтому технологическая независимость в сфере искусственного интеллекта начинается не только с разработки собственных моделей. Она начинается с создания среды, в которой эти модели можно обучать, запускать, внедрять и масштабировать — в промышленности, государственном управлении, медиа и региональной экономике.
Для IT-рынка эта новость важна не только как очередной этап технологического противостояния Китая и США. Она показывает более глубокий сдвиг: конкуренция в сфере искусственного интеллекта постепенно перемещается от отдельных моделей к целым технологическим платформам.
Сегодня недостаточно создать сильную нейросеть. Для ее обучения, запуска и масштабирования нужны вычислительные мощности, дата-центры, программные библиотеки, инструменты для разработчиков, специалисты и удобная среда внедрения. Именно поэтому NVIDIA остается одним из ключевых игроков мирового рынка ИИ: ее преимущество связано не только с мощными графическими процессорами, но и с развитой программной экосистемой вокруг них.
Если объяснять проще, ИИ-чипы — это «станки», на которых работает искусственный интеллект. Но станок сам по себе не производит результат. Нужны инструкции, программное обеспечение, инструменты, инженеры и вся система работы вокруг оборудования. CUDA как раз стала такой средой для чипов NVIDIA.
DeepSeek и Huawei фактически пытаются создать альтернативный технологический контур: не просто использовать китайские ускорители, а сделать так, чтобы разработчикам было удобно переносить на них модели, оптимизировать вычисления и запускать реальные ИИ-сервисы.
Генеральный директор IT-медиахолдинга «Регионы России» и Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК» Ольга Чернокоз считает, что этот процесс важен и для российской повестки.
«Конкуренция в искусственном интеллекте сегодня идет уже не только между моделями. Побеждает не тот, кто просто показал красивую нейросеть, а тот, кто смог создать вокруг нее инфраструктуру: вычисления, дата-центры, программную среду, специалистов, сервисы и прикладные решения для бизнеса. Именно поэтому история DeepSeek и Huawei важна для России. Она показывает, что технологический суверенитет в ИИ начинается не с лозунга о собственной модели, а с вопроса: на чем эта модель будет обучаться, где она будет работать и кто сможет внедрять ее в реальную экономику», — отметила Ольга Чернокоз.
Для России эта тема особенно чувствительна. Доступ к передовому западному оборудованию для ИИ ограничен, а потребность в вычислительных мощностях растет. Ранее вице-премьер Дмитрий Григоренко заявил, что правительство разрабатывает программу развития центров обработки данных в России; по его словам, внедрение ИИ в программное обеспечение требует как минимум двукратного роста необходимых мощностей.
По словам Ольги Чернокоз, этот вопрос напрямую связан не только с крупными технологическими компаниями, но и с развитием регионов, промышленности и медиасферы.
«Когда мы говорим об ИИ в регионах, речь идет не о модной технологии, а о прикладных задачах: анализ обращений граждан, обработка документов, мониторинг инфраструктуры, прогнозирование поломок оборудования, работа с большими массивами данных, автоматизация редакционных и аналитических процессов. Но для всего этого нужны вычислительные ресурсы. Если предприятие, региональная команда или медиапроект не имеют доступа к таким мощностям по понятной цене и в защищенном контуре, ИИ остается не инструментом модернизации, а точечным экспериментом», — подчеркнула она.
В IT-медиахолдинге «Регионы России» отмечают, что эта проблема становится особенно актуальной для медиа и цифровых сервисов. Современные редакции уже используют ИИ для мониторинга информационной повестки, анализа больших массивов текстов, подготовки справок, обработки аудио и видео, поиска экспертных тем и персонализации контента. Но дальнейшее развитие таких инструментов будет зависеть не только от качества моделей, но и от доступности вычислительной инфраструктуры.
«Медиа тоже становятся частью ИИ-экономики. Редакциям нужны инструменты для быстрого анализа информации, проверки данных, поиска смыслов, работы с архивами, видео, аудио и региональной повесткой. Для IT-медиахолдинга это уже не абстрактный технологический тренд, а вопрос развития собственных цифровых продуктов и сервисов. Поэтому нам важно следить не только за новыми моделями, но и за тем, как формируется инфраструктура, на которой эти модели будут работать», — добавила Ольга Чернокоз.
Ситуация с DeepSeek и Huawei показывает, что мировой рынок ИИ входит в новую фазу. Главный вопрос теперь не только в том, кто создаст самую сильную модель, но и в том, кто сможет обеспечить ей устойчивую технологическую базу: чипы, дата-центры, программную среду, специалистов и доступ к внедрению.
Для России это означает, что развитие искусственного интеллекта нельзя рассматривать отдельно от ИТ-инфраструктуры, промышленной политики, энергетики, регионального развития и цифровых медиа. Если ИИ становится одним из факторов производительности экономики, то вычислительная инфраструктура становится такой же базовой частью цифрового развития, как связь, серверные мощности и защищенные платформы.
Именно поэтому технологическая независимость в сфере искусственного интеллекта начинается не только с разработки собственных моделей. Она начинается с создания среды, в которой эти модели можно обучать, запускать, внедрять и масштабировать — в промышленности, государственном управлении, медиа и региональной экономике.