DeepSeek publicará como código abierto un conjunto de herramientas de programación para los chips de IA Ascend de Huawei. Lo anunció la empresa china en su canal oficial de WeChat, y Reuters informó que todo el paquete será abierto. Incluye librerías de cómputo y otras para mover datos entre chips.
Según DeepSeek, Huawei "apoyó plenamente" el trabajo. Las dos compañías también optimizaron un supernodo, un clúster de 128 chips Ascend 950.
¿Qué es TileLang?
TileLang es la pieza central del lanzamiento. Es un lenguaje de programación abierto para chips de IA que desarrollaron investigadores de la Universidad de Pekín, y DeepSeek lo usa desde hace cerca de un año.
La tesis de DeepSeek es que quien quiera levantar un ecosistema de software propio para chips de IA necesita primero un lenguaje universal, fácil de programar y capaz de sacarle todo el rendimiento al hardware. Para la empresa, TileLang ofrece un modelo de programación más simple que CUDA.
DeepSeek probó el lenguaje primero en chips de Nvidia de generaciones anteriores. Hoy TileLang es su herramienta principal para el trabajo que hace hacia la inteligencia artificial general (AGI), según The New York Times.
El software decide cuánto avanza el chip chino
El acuerdo apunta a uno de los problemas más grandes de la industria china de IA. Los chips del país necesitan software que les saque el máximo provecho.
El dominio de Nvidia no viene solo del diseño de sus chips. También descansa en los cerca de cuatro millones de desarrolladores que, según estimaciones, programan con CUDA en todo el mundo. Esa base es la barrera que rivales como AMD no han podido cruzar, incluso cuando su hardware se veía igual de fuerte en el papel.
Hasta ahora, los desarrolladores chinos de modelos como Z.ai y Moonshot AI han avanzado más rápido que los fabricantes de chips del país, según el NYT. Huawei quiere cerrar esa brecha. Dos semanas antes del anuncio de DeepSeek presentó nuevos procesadores de IA y sistemas de supernodo, y dijo que se usarán a gran escala para entrenar modelos el próximo año.
Huawei también reconoce que no alcanza a cubrir la demanda interna, así que planea vender menos chips en el extranjero. Sobre los controles de exportación de Estados Unidos, su presidente rotativo, Eric Xu, dijo que la compañía no puede aceptar un futuro que dependa de que otros quieran venderle chips a China.
¿Cuánto le queda a la ventaja de CUDA?
La consultora SemiAnalysis ha medido cuánto queda de esa ventaja. Después de probar Jalapeño, el chip de inferencia de OpenAI, sus analistas calificaron la barrera de CUDA como "potencialmente muerta", porque OpenAI logra correr sus modelos nuevos en hardware propio muy rápido.
Jalapeño superó a Blackwell de Nvidia en rendimiento por watt en la mayoría de los escenarios probados. Según SemiAnalysis, los modelos de OpenAI ayudaron a diseñar el chip, y esos modelos corren en GPU de Nvidia.
Los analistas agregaron sus propias salvedades. Solo probaron escenarios relativamente fáciles de optimizar, con cerca de 8.000 tokens de entrada y 1.000 de salida. Todavía no corren AgentX, una prueba que mide cómo resuelven los agentes de IA tareas de varios pasos.
Ahí es justamente donde SemiAnalysis encontró a Nvidia muy adelante en agosto. Con el software actual de AMD, Nvidia seguiría saliendo más barata por token aunque AMD regalara su hardware. Los autores no ven la ventaja duradera de Nvidia en el silicio. La ven en el software que une muchos chips en un solo sistema.
Los chips de Huawei no entraron en la comparación de AgentX. En un análisis anterior de DeepSeek V4, eso sí, SemiAnalysis había señalado que CANN, la pila de software de Huawei, fue la única además de CUDA que soportó ese modelo desde el primer día.
