Колишній дослідник OpenAI провів судово-технічний аналіз, який підтвердив, що провідні китайські AI-компанії мають доступ до новітніх графічних процесорів Nvidia Blackwell, незважаючи на діючі обмеження експорту з боку США. Згідно з його дослідженням, компанії DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax та Ant Group використовують Blackwell GPU у своїх моделях штучного інтелекту.
Як виявили використання Nvidia Blackwell у китайських AI-моделях
Метод дослідника базується на аналізі опублікованих ваг мовних моделей. Кожна модель містить мільярди числових значень — ваг, які перед тренуванням заповнюються випадковими числами за допомогою PyTorch. Оскільки різні GPU мають різну кількість обчислювальних ядер, початкове заповнення ваг створює унікальний патерн, що зберігається навіть після тренування.
Графічні процесори Nvidia Hopper мають 132 ядра, а Blackwell — 148 або 152 ядра залежно від моделі. Аналіз показав, що шість китайських моделей, випущених після квітня 2026 року, мають характерні підписи Blackwell GPU, тоді як старіші моделі демонструють сліди Hopper.
Які моделі і компанії використовують Blackwell GPU
Моделі DeepSeek-V4-Flash і MiniMax-M3 відповідають GPU з 148 ядрами (B200 або B300). DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro та Ling-3.1-flash від Ant Group мають підписи 152-ядерних Blackwell GPU (GB200 або GB300). Аналіз виключає випадковість і підтверджений незалежними перевірками дослідників OpenAI та Anthropic.
Обсяги обчислювальних ресурсів і вартість
Звіт оцінює, що п’ять тренувальних сесій потребували близько 12 тисяч Blackwell GPU, що еквівалентно приблизно 30 тисячам старих H100. Наприклад, Kimi K3 тренувався на 4500 Blackwell GPU протягом близько 70 днів, а DeepSeek-V4-Pro — на 3000 GPU. При ціні близько 70 тисяч доларів за одиницю, вартість таких кластерів становить сотні мільйонів доларів, а загалом — понад півмільярда.
Що показує аналіз про інші китайські AI-моделі
Інші китайські лабораторії, такі як Alibaba, Zhipu, Tencent, Xiaomi та StepFun, використовують GPU покоління Hopper. Модель LongCat-2.0 від Meituan вказує на апаратне забезпечення Huawei. Метод аналізу показує, яке обладнання ініціалізувало ваги моделей, що свідчить про ймовірне використання цих систем і під час тренування.
Новіше на цю тему: Китайські AI-центри на $3,2 млрд досі планують із процесорами Nvidia, обмеженими США
Джерело: the-decoder.com
