DeepSeekは9月30日、Huaweiのチップ「Ascend」向けに6つのソフトウェアモジュールを無償でオープンソース公開した。中核は独自のプログラミング言語「TileLang」のAscend対応版で、NVIDIAのCUDAに頼らず中国製チップでAIを開発できる環境づくりが狙いだ。勝負どころはチップの性能ではなく、開発者が日々使う「道具」に移っている。

DeepSeekが公開した6つのモジュールとTileLang

今回の6モジュールは、DeepSeekがこれまでNVIDIA向けに公開してきたツール群をAscend向けに置き換えたものとされる。目玉のTileLangはもともと北京大学の研究者が開発した言語で、DeepSeekは約1年前から使い始め、現在はAGI（汎用人工知能）研究の主力ツールに位置づけている。最初は旧世代のNVIDIA製チップで試されていたという。(The Decoder)

DeepSeekはTileLangを「CUDAよりシンプルな代替」と位置づけ、新しいGPUソフトウェアの生態系を築くには、まず高水準の言語を確立することが最優先だと説明している。(The Next Web)

Huaweiと組んだ「Ascend 950」128基のスーパーノード

開発にはHuaweiが全面的に協力し、両社はAscend 950を128基束ねた「スーパーノード」の計算と通信を最適化した。Huaweiの徐直軍（エリック・シュー）輪番会長は、米国の輸出規制がチップの自立を迫っていると語り、同社は国内需要に供給が追いつかず海外販売を減らす方針も示している。(The Decoder)

DeepSeekは内モンゴルで少なくとも16万基のHuawei製アクセラレーターを導入する計画で、約5000億元の企業評価額で資金調達を進めていると報じられている。(The Next Web)

NVIDIAの本当の強みは「CUDAを使う400万人」

NVIDIAの支配力を支えているのは、世界で約400万人とされるCUDA開発者の層だ。チップを高性能にしても、使い慣れた道具が動かなければ開発者は移ってこない。DeepSeekが最初に手を付けたのが言語とライブラリだったのは、この壁の正体をよく分かっているからだろう。

実際、調査会社SemiAnalysisは、DeepSeek V4を公開初日から動かせたCUDA以外の基盤はHuaweiのCANNだけだったと指摘している。一方で、複数の手順を踏むエージェント処理ではNVIDIAがソフト面で大きな優位を保っているとの評価もある。(The Decoder)

DeepSeekの一手でAIは「二つの言語圏」に分かれ始めた

短期的にCUDAの牙城が崩れることはない。ただ、中国の有力AI企業が自前の言語を無償で配り、国産チップの標準語に育てようとしている事実は重い。これまで「AI開発＝NVIDIA」が世界共通の前提だったが、中国国内ではHuawei向けの道具立てが別の標準として根を張り始めた。

今回の公開は単なるツールの配布ではなく、AI開発の世界がNVIDIA圏とHuawei圏の二つに分かれていく分岐点として見るべきだ。注目すべきはベンチマークの数字ではなく、TileLangで書かれたコードとそれを書く開発者がどれだけ増えるかである。

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参照ソース（噂の出どころ）

China’s AI industry closes ranks as Deepseek ships open-source software for Huawei’s Ascend chips（26/09/30）：The Decoder

DeepSeek open-sources Huawei Ascend tools as a CUDA alternative（26/10/01）：The Next Web