Liang Wenfeng, CEO von DeepSeek, ist der Ansicht, dass Nvidia seinen Vorsprung allmählich verliert, da die chinesischen einheimischen KI-Systeme in Bezug auf die Rechenleistung immer näher rücken, obwohl noch eine erhebliche Lücke besteht.
In einem Gespräch mit Investoren erklärte er, dass DeepSeek zum Trainieren eines KI-Modells mit einer Größenordnung, die den heutigen größten Modellen entspricht, etwa 50.000 Nvidia GB300-GPUs oder etwa 200.000 Huawei Ascend 950-GPUs benötigen würde.
Ihm zufolge liegt die größte Lücke zwischen DeepSeek und US-amerikanischen KI-Unternehmen heute nicht in den Algorithmen, sondern in den Rechenressourcen (Compute).
Liang enthüllte, dass die derzeitige Rechenkapazität von DeepSeek nur etwa 20.000 Nvidia H100-GPUs entspricht und der Großteil dieser Ressourcen erst in den „letzten ein bis zwei Monaten“ hinzugefügt wurde. Das Unternehmen baut seine Infrastruktur sehr schnell aus.
Er vertrat die Auffassung, dass das Atlas 950 SuperPoD-System von Huawei die Nvidia GB200- und GB300-Cluster auf Systemebene in Bezug auf Funktionalität und Bereitstellungsmöglichkeiten ersetzen kann, obwohl mehr GPUs eingesetzt werden müssen.
Allerdings räumte Liang auch ein, dass DeepSeek etwa 4 neue Huawei Ascend 950-GPUs benötigt, um die Leistung einer Nvidia GB300-GPU zu erreichen. Er schätzt, dass Huawei bei der GPU-Technologie derzeit etwa 2 Jahre hinter Nvidia zurückliegt.
Laut dem DeepSeek-CEO ist es selbst bei um 50 %, 100 % oder sogar 200 % höheren Bereitstellungskosten für Huawei akzeptabel, wenn China seine Lieferkette sichern und die Abhängigkeit von US-Technologie verringern kann.
Liang bekräftigte, dass die Open-Source-KI-Strategie eine wichtige Ausrichtung für DeepSeek sei, und meinte gleichzeitig, dass KI-Labore, die das Modell „Geld verbrennen, um zu dominieren“ verfolgen, langfristig kaum überleben werden.
DeepSeek investiert zudem stark in qualitativ hochwertige Datenannotation (Data Annotation). Laut Liang ist dies ein Bereich, in dem OpenAI und Anthropic Jahre voraus sind und der nun zu einem entscheidenden Engpass für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle geworden ist.
Die obigen Aussagen stammen angeblich aus einem Gespräch mit Investoren, das في den sozialen Medien verbreitet wurde. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des Artikels hatte DeepSeek den vollständigen Inhalt des Gesprächs weder offiziell veröffentlicht noch die zitierten Aussagen vollständig bestätigt.
📌 Fazit: DeepSeek räumt ein, dass Nvidia bei der GPU-Leistung weiterhin führend ist, da 1 GB300-GPU angeblich etwa 4 Huawei Ascend 950-GPUs entspricht und Huawei technologisch etwa 2 Jahre zurückliegt. CEO Liang Wenfeng ist jedoch der Ansicht, dass der Vorsprung von Nvidia schrumpfen könnte, wenn China weiterhin ein ausreichend großes einheimisches KI-Ökosystem aufbaut und höhere Hardwarekosten im Austausch für Unabhängigkeit in Kauf nimmt. Dies sind Aussagen, die im Artikel aus einem Investorengespräch zitiert wurden und von DeepSeek nicht offiziell bestätigt wurden.
