DeepSeekはまもなくV4をリリースするが、今回最も注目すべき点はモデルパラメータの大きさではなく、どのチップ上で動作するかである。
The Informationの報道によると、DeepSeek V4はHuaweiのAscend 950PRチップ上で動作する。これは中国国産チップアーキテクチャ専用に構築された初のフロンティアAIモデルとなる。
モデル自体の概要
V4のスペックは非常に強力である：
| パラメータ | 数値 |
|---|---|
| 総パラメータ数 | 約1兆（MoEアーキテクチャ） |
| 推論時活性化パラメータ数 | 約370億 |
| コンテキストウィンドウ | 100万トークン |
| SWE-benchスコア | 81% |
MoEアーキテクチャ採用の論理はV3と同じである：1兆のパラメータを保持し、推論ごとに370億のみを活性化する。実際の運用コストは370億の高密度モデルに近く、能力は1兆パラメータモデルの領域に達する可能性がある。トレーニング後のAPI価格は100万トークンあたり0.30ドルで、GPTシリーズより一桁安い。
マルチモーダル機能も統合されている：V4はテキスト、画像、動画生成をネイティブで処理する。
Huaweiチップが重要な理由
DeepSeekの以前のモデル（V3やR1を含む）は、NVIDIA A100/H100を使用してトレーニングされていた（少なくともCUDAエコシステムを使用していた）。V4は初めてHuaweiのCANNアーキテクチャに基づいてゼロから構築された。
Ascend 950PRのハードウェア仕様：
- 演算性能：FP8 1 PFLOPS / FP4 2 PFLOPS
- 相互接続帯域幅：2 TB/s
- 製造プロセス：SMIC N+3プロセス（性能は5nm級に近い）
- Huawei Atlas 350アクセラレータカードに搭載
DeepSeekはこのチップでV4を動作させるために、HuaweiおよびCambriconと協力して大量の低レベルコードを書き換え、NVIDIAのCUDAエコシステムを完全に回避することを目指している。
TrendForceの分析によれば、これが順調に進めば、DeepSeekの開発パイプラインは1〜2年以内にCUDAからの実質的な独立を達成できる可能性がある。
Alibaba、ByteDance、TencentがHuaweiチップを争奪
市場の反応は直接的である：Alibaba、ByteDance、TencentはHuaweiに対して合計数十万枚のAscendチップの注文を出した。需要が急増し、Huaweiのチップ価格はすでに約20%上昇している。
Huaweiは2026年に約60万枚のAscend 910Cを生産する計画で、2025年から倍増し、総Ascend生産能力は160万枚に達する。
別の視点から見ると：DeepSeek V4がHuaweiチップ上で良好に動作すれば、中国国内のAIベンダーは現実的な代替経路を持つことになる——NVIDIAへの完全な依存から脱却できる。これはV4自体よりも業界全体にとって大きな意味を持つ。
しかしHuaweiチップは本当に十分なのか？
正直なところ、これはまだ未知数である。
Ascend 950PRの理論上の演算性能数値は良好に見えるが、実際の分散トレーニングと推論の効率については、NVIDIA H100エコシステムと比較した大規模な検証データはまだない。V4-Liteは現在APIノードで内部テスト中であり、開発者は推論速度が30%向上し、コンテキスト呼び出しも顕著に改善されたと報告している——ただし、これは特別に最適化された環境での話である。
本当の試練は：V4正式版リリース後、性能が宣伝通りに安定するかどうかである。
成功すれば、これは中国AIハードウェア独立路線の真の証明となる。うまくいかなかったとしても、独立の方向性は正しいが、時期がまだ早すぎることを示すだけである。
V4正式版は4月中旬にリリースされる見込みである。結果を待とう。
出典：CocoLoop、DeepSeek's V4 model will run on Huawei chips, The Information reports（WHBL）；Decoding DeepSeek V4: How Huawei's Ascend 950PR Is Powering China's Push to Break CUDA Dependence（TrendForce）；DeepSeek V4 points to growing use of Huawei chips in AI models（TechWire Asia）；DeepSeek V4 And Tencent's New Hunyuan Model To Launch In April（Dataconomy）