Deepseek 正在为华为的 AI 芯片发布开源编程工具。核心是 TileLang，一种旨在比 Nvidia 的 CUDA 软件平台更易于使用的语言。
据 Deepseek 官方微信公众号的一篇文章，中国 AI 开发者 Deepseek 已与华为合作，为华为的 Ascend 芯片构建编程工具。该软件包括用于计算和芯片间数据传输的库，Deepseek 将全部开源，路透社报道。
据 Deepseek 称，华为“全力支持”了这项工作。两家公司还优化了一个所谓的超级节点，即由 128 颗 Ascend 950 芯片组成的集群。
TileLang 是此次发布的核心。这种面向 AI 芯片的开源编程语言最初由北京大学的研究人员开发，Deepseek 已经使用它大约一年。Deepseek 认为，任何想要为 AI 芯片构建独立软件生态的人，首先需要一种通用语言，既易于编程，又能充分发挥硬件性能。在该公司看来，TileLang 提供了比 CUDA 更简单的编程模型。
Deepseek 最初在较旧的 Nvidia 芯片上测试了该语言。TileLang 现在是该公司从事通用人工智能（AGI）工作的主要工具，《纽约时报》报道。
软件将决定中国的芯片推进能走多远
这一合作瞄准了中国 AI 行业面临的最大问题之一。国产芯片需要能充分发挥其性能的软件。
Nvidia 的主导地位并非仅来自芯片设计。它还依托于全球约 400 万名使用 CUDA 进行开发的开发者。这个生态是 AMD 等竞争对手未能跨越的护城河，即便它们的硬件在纸面上看起来同样强大。
据《纽约时报》报道，到目前为止，Z.ai 和 Moonshot AI 等中国模型厂商的行动速度超过了该国的芯片制造商。华为希望缩小这一差距。在 Deepseek 发布消息的两周前，该公司发布了新的 AI 处理器和超级节点系统，并表示这些产品明年将广泛用于模型训练。
华为也承认其在国内无法满足需求，因此计划减少海外芯片销量。谈及美国出口管制，华为现任轮值董事长徐直军表示，公司无法接受一个取决于他人是否愿意向中国出售芯片的未来。
CUDA 的护城河正在减弱，但 Nvidia 在智能体工作负载上仍保持领先
研究机构 SemiAnalysis 一直在研究这条护城河还剩下多少。在测试了 OpenAI 的推理芯片 Jalapeño 之后，分析师称CUDA 护城河“可能已死”因为 OpenAI 能让新模型如此迅速地在其自有硬件上运行。
Jalapeño 在每瓦性能上击败了 Nvidia 的 Blackwell在大多数测试场景中。据 SemiAnalysis 称，OpenAI 的模型也帮助设计了这款芯片，而这些模型运行在 Nvidia GPU 上。
分析师们补充了他们自己的保留意见。他们只测试了相对容易优化的场景，大约 8,000 个输入 token 和 1,000 个输出 token。他们尚未运行 AgentX，这是一个衡量 AI 智能体如何处理多步骤任务的基准测试。
而这正是SemiAnalysis 在 8 月发现 Nvidia 大幅领先的领域。在 AMD 当前的软件栈下，即使 AMD 免费赠送其硬件，Nvidia 的每 token 成本仍会更低。作者们并不认为 Nvidia 的持久优势在于芯片本身。他们认为优势在于将众多芯片连接为一个系统的软件。
华为的芯片不在 AgentX 对比之列。然而，在早前对 DeepSeek V4 的分析中，SemiAnalysis 指出，华为的 CANN 软件栈是除 CUDA 之外唯一在首日就支持该模型的软件栈。