✨︎ Resumen (TL;DR):
- DeepSeek espera recibir una nueva tanda de aceleradores de Huawei entre el cuarto trimestre de 2026 y el primero de 2027 para entrenar modelos con hardware chino.
- Liang Wenfeng habría planteado la meta en una reunión cerrada con inversionistas el domingo 20 de septiembre.
- El volumen y el acuerdo no tienen confirmación pública, y la hoja de ruta no demuestra que Ascend sustituya a NVIDIA en todos los tamaños de modelos.
DeepSeek espera que Huawei le entregue una nueva tanda de aceleradores entre el cuarto trimestre de 2026 y el primero de 2027 para entrenar modelos de IA con chips chinos. The Information reportó el plan, atribuido a dos personas con conocimiento directo. Trasladar esa fase a hardware Ascend reduciría la dependencia de NVIDIA y pondría a prueba la capacidad de Huawei para suministrar una alternativa a escala.
Liang Wenfeng habría planteado el objetivo durante una reunión cerrada con inversionistas celebrada el domingo 20 de septiembre. Al momento de la publicación, DeepSeek y Huawei no habían confirmado públicamente el acuerdo ni los volúmenes involucrados.
La apuesta cambia de la inferencia al entrenamiento
La inferencia es una etapa de la IA que permite a un modelo ya entrenado responder a una solicitud. El entrenamiento de modelos es una fase del desarrollo de IA que modifica sus parámetros y mantiene cargas de trabajo intensivas durante periodos prolongados.
Un chip puede rendir bien al responder solicitudes y, aun así, no resolver las exigencias de memoria, interconexión, compiladores y estabilidad que impone el entrenamiento. Esa segunda fase requiere sostener la carga durante más tiempo y coordinar muchos componentes.
Según el reporte de The Information, Liang describió entrenar con Huawei u otros procesadores chinos como una apuesta que DeepSeek debe hacer funcionar. La empresa lleva meses adaptando sus modelos al stack Ascend. El siguiente paso sería usarlo para construir modelos dentro de China, en lugar de limitarlo a operar modelos ya terminados.
El 4 de septiembre, FomoEra había descrito un plan para desplegar al menos 160,000 aceleradores Ascend 950DT en un centro de datos de Mongolia Interior. Ese despliegue estaba pensado para operar los modelos de DeepSeek, no para entrenarlos. Hasta entonces, la información disponible situaba el entrenamiento principalmente en chips de NVIDIA.
Las fechas coinciden con la hoja de ruta de Huawei
En septiembre de 2025, Huawei presentó el Ascend 950DT como un chip orientado al decode de inferencia y al entrenamiento, con disponibilidad prevista para el cuarto trimestre de 2026.
Durante Huawei Connect 2026, celebrado el 17 de septiembre, Huawei adelantó el Ascend 960DT al primer trimestre de 2027, tres trimestres antes de lo previsto. FomoEra también documentó ese adelanto y la nueva arquitectura Atlas 960E.
La coincidencia ayuda a entender por qué la ventana entre el cuarto trimestre de 2026 y el primero de 2027 aparece como una fecha posible para el suministro a DeepSeek. No demuestra que Huawei haya reservado una cantidad concreta para la empresa.
Reuters reportó que Huawei no puede producir suficiente equipo de IA para atender toda la demanda de China. La empresa espera que muchos desarrolladores chinos comiencen a entrenar modelos con sistemas basados en el Ascend 950DT el próximo año.
El reto va más allá de tener un chip funcional. El entrenamiento también exige memoria de alto ancho de banda, interconexión entre miles de procesadores, software de compilación y estabilidad durante ejecuciones largas.
Huawei ha intentado compensar las limitaciones de cada acelerador conectando grandes cantidades de chips en sistemas SuperPoD. Ese diseño no elimina el problema de fabricar y entregar los componentes necesarios.
NVIDIA sigue dentro del cálculo
El movimiento no significa que DeepSeek haya dejado de usar NVIDIA. Reuters informó en julio que la compañía ha utilizado chips de NVIDIA y Huawei, y que su familia de modelos V4 fue adaptada para funcionar con aceleradores Ascend.
Huawei también dijo que sus procesadores participaron en una parte del entrenamiento de V4-Flash, una versión más ligera. Reuters señaló que DeepSeek no había revelado qué hardware utilizó para entrenar el V4 completo.
El reporte actual describe una transición gradual, no un reemplazo inmediato. Antes de mover una parte relevante de la carga, DeepSeek necesita que Huawei entregue más chips y que el software soporte entrenamientos grandes.
La hoja de ruta de Huawei confirma las fechas previstas para sus aceleradores, pero no demuestra que ya puedan sustituir a NVIDIA en todos los tamaños de modelos.
Si las entregas se concretan y DeepSeek logra entrenar modelos competitivos con Ascend, la prueba para Huawei será más exigente que ejecutar respuestas de un modelo terminado. Por ahora, la apuesta estratégica está reportada y las fechas generales están publicadas; el suministro específico a DeepSeek, su volumen y el impacto real en el entrenamiento siguen pendientes de confirmación.
