По данным источников Reuters, знакомых с ситуацией, DeepSeek ведёт разработку чипа около года: компания тихо расширяет внутреннюю команду инженеров по проектированию чипов и уже начала переговоры с фабриками-подрядчиками и поставщиками памяти. Сама DeepSeek от комментариев отказалась. Ранее в 2026 году компания уже показала готовность агрессивно менять расстановку сил на рынке инференса — в мае она снизила цены на API своей модели V4-Pro сразу на 75%, обострив ценовую войну среди китайских ИИ-провайдеров.
Проект, по оценке аналитиков, находится на ранней стадии: создание конкурентоспособного ИИ-чипа обычно занимает годы и требует миллиардных вложений даже для компаний с опытом в полупроводниках, а для DeepSeek ситуацию осложняют американские экспортные ограничения, затрудняющие производство и продажу передовых чипов китайскими компаниями за пределами Китая.
Показательно, что DeepSeek — прежде всего исследовательская лаборатория, а не производитель железа, и до сих пор не имела публичного опыта в разработке кремния. Именно поэтому источники Reuters описывают проект как «тихий» и осторожный: компания сначала выстраивает команду и отношения с фабриками-подрядчиками, и только затем, по всей видимости, планирует переходить к более заметным шагам вроде тестовых образцов чипа. Для сравнения, у OpenAI и Anthropic на разработку и вывод собственных чипов на рынок ушло по несколько лет плотной работы с профильными партнёрами вроде Broadcom, так что реалистичный горизонт появления рабочего образца у DeepSeek — не раньше 2027–2028 годов.
Принципиально важная деталь: чип разрабатывается именно для инференса — этапа, на котором уже обученная модель генерирует ответы для пользователей, — а не для обучения новых моделей. Инференс требует принципиально другой архитектуры вычислений, чем тренировка: меньше сырой вычислительной мощности, но критична эффективность на каждый запрос и стоимость обслуживания массового трафика.
Собственный чип для инференса позволил бы DeepSeek встроить железо в тот же контур оптимизации, что и архитектуру модели и стек обслуживания запросов — подход, который до сих пор пробовали лишь считаные лаборатории в мире, включая OpenAI и Anthropic. Для компании, которая уже показала готовность демпинговать по цене API, контроль над стоимостью инференса на уровне собственного кремния — прямой путь к ещё более агрессивному ценообразованию.
Поскольку Huawei обеспечивает около половины внутреннего китайского рынка ИИ-чипов объёмом $50 млрд, работающий чип DeepSeek способен заметно изменить конкурентную динамику именно на этом рынке — впервые крупная китайская модельная компания попытается обойти не только западного лидера Nvidia, но и своего же внутреннего поставщика Huawei. Это добавляет давления на Nvidia, чьи акции просели на премаркете сразу после публикации Reuters, поскольку рынок закладывает риск дальнейшего сокращения адресуемого рынка компании в Китае, и без того ограниченного экспортными правилами США.
Для остальной индустрии сигнал также важен: тренд на вертикальную интеграцию — от модели до собственного железа — перестаёт быть привилегией только Nvidia, Google (TPU) и Amazon (Trainium), а становится стратегией, доступной и для более молодых, но капитализированных ИИ-лабораторий.
Для российского рынка эта история резонирует напрямую: с 2022 года российские ИИ-компании и дата-центры находятся в похожей ситуации — ограниченный доступ к передовым чипам Nvidia вынуждает искать альтернативы, от закупок Huawei Ascend до локальной разработки. Пример DeepSeek показывает, что даже у компаний с куда большими ресурсами, чем у российских разработчиков, попытка снизить зависимость от одного поставщика занимает годы и не гарантирует успеха в разумные сроки.
Тем не менее сам факт, что DeepSeek системно инвестирует в независимость от Nvidia и Huawei одновременно, — аргумент в пользу того, что диверсификация поставщиков вычислительной инфраструктуры становится нормой отрасли, а не исключительно российским или санкционным кейсом. Для отечественных дата-центров и облачных провайдеров это подкрепляет стратегию параллельной работы с несколькими архитектурами ускорителей вместо ставки на одного поставщика.
Есть и более прямой практический интерес: если DeepSeek доведёт проект до рабочего чипа, оптимизированного под собственные open-weight модели, это потенциально создаст ещё один — третий, помимо Nvidia и Huawei — источник вычислительного железа, теоретически доступный и для рынков, ограниченных в закупках у американских поставщиков. Пока это лишь гипотетический сценарий на горизонте нескольких лет, но именно такие ранние сигналы задают направление, в котором стоит следить за развитием альтернативной чиповой экосистемы вне контроля Nvidia.