Ein Lauf mit 2 Billionen Parametern auf Huawei-Silizium würde die Hardware-Geschichte verändern.

Ein Gerücht aus China besagt, dass DeepSeek V5 vortrainiert – rund zwei Billionen Parameter, ultra-sparses MoE – auf Huawei-Ascend-950-Silizium, wobei Huawei-Kernel-Ingenieure in den Büros von DeepSeek arbeiten. Wenn das stimmt, verlagert es den Engpass von den Chips auf die Compiler.

Ein Gerücht, das heute Morgen kursiert, besagt, dass DeepSeek bereits V5 vortrainiert: rund zwei Billionen Parameter, ein ultra-spärliches Mixture-of-Experts-Modell und – der entscheidende Teil – dieses Vortraining auf Huaweis Ascend 950 / 950DT statt auf NVIDIA-Hardware läuft. Derselbe Account behauptet, Huaweis Kernel-Ingenieure würden physisch in DeepSeeks Büros arbeiten, um den Cluster am Laufen zu halten.

Nichts davon ist bestätigt. Kein Paper, kein Benchmark, keine Offenlegung der Hardware. Betrachten Sie jede Zahl unten als eine Behauptung, die wiederholt wird, nicht als einen gemeldeten Fakt.

behauptete Parameter – etwa 3× das bisherige Flaggschiff von DeepSeek, unbestätigt

950

Huawei-Ascend-Silizium als Trainingssubstrat genannt, nicht NVIDIA

öffentliche Benchmarks, Papers oder Hardware-Offenlegungen, die irgendetwas davon bestätigen

Warum „ultra-sparse“ das interessante Wort ist

Ein Mixture-of-Experts-Modell speichert viele spezialisierte Teilnetzwerke und leitet jedes Token nur an wenige davon weiter. Die Gesamtzahl der Parameter kann enorm sein, während der Rechenaufwand pro Token moderat bleibt – man zahlt für Speicher und Routing, nicht dafür, alles mit allem zu multiplizieren.

V3 (veröffentlicht)671B-Parameter

V5 (angeblich)2,000B-Parameter

Gesamtparameter, Milliarden. Die V5-Zahl entspricht der im Gerücht behaupteten Angabe und wurde nicht offengelegt.

Bei zwei Billionen Parametern ist „ultra-sparse“ kein Detail mehr, sondern das gesamte Ingenieursproblem. Das Modell passt nicht mehr in die üblichen Annahmen: Experten müssen über viele Geräte verteilt werden, Token müssen kostengünstig über diese Geräte geroutet werden, und die Verbindung zwischen den Geräten wird zur Obergrenze statt die Recheneinheiten. Genau das ist die Ebene, auf der ein Nicht-NVIDIA-Stack historisch versagt hat.

Das Modell definiert den Datenverkehr
Ultra-spärliches Routing schickt jedes Token an eine Handvoll über den Cluster verteilter Experten – All-to-All-Kommunikation, keine dichten Matmuls.
Die Kernel entscheiden über den Durchsatz
Attention, Routing, Kollektive und Speicherbewegung benötigen jeweils handoptimierte Kernel für den spezifischen Chip. Hier scheitert das Porting normalerweise.
Ingenieure sitzen beim Modellteam
Die Tatsache, dass Gerüchten zufolge Kernel-Ingenieure vor Ort sind, ist der entscheidende Hinweis: Sie bedeutet, dass der Software-Stack keine schlüsselfertige Lösung war und gemeinsame Entwicklung brauchte.
Der Lauf wird entweder abgeschlossen oder nicht
Ein Frontier-Pretraining-Lauf ist ein einzelner, unerbittlicher Test. Teilweiser Erfolg ist Misserfolg, weshalb niemand ihn beiläufig behauptet.

Der Engpass hat sich vom Chip zum Compiler verschoben.

Die Hardware-Behauptung ist die eigentliche Geschichte

Der CUDA-Graben erodiert auf der Softwareebene, nicht auf der Siliziumebene. Einen großen Trainingslauf zu portieren ist ein Compiler- und Kernel-Projekt, das in Ingenieurjahren gemessen wird. Es einmal zu schaffen beweist, dass es wieder geschafft werden kann.
Die Co-Location von Talenten wird zum Produkt. Chip-Anbieter, die Ingenieure in die Büros ihrer Kunden entsenden, verkaufen Integration, nicht Hardware. Dieses Modell ähnelt eher der Art und Weise, wie Unternehmenssoftware bereitgestellt wird, als dem üblichen Verkauf von Chips.

Alle haben mit angesehen, wie chinesische Labore auf eingeschränkter Hardware trainieren und erstaunlich weit kommen. Was hier neu wäre, ist der Maßstab: kein Fine-Tuning, keine Inferenz, sondern ein Frontier-Pretraining-Lauf auf heimischem Silizium.

Wenn das stimmt, folgen daraus drei Dinge, von denen keines erfordert, dass das Modell irgendetwas übertrifft:

Exportkontrollen bekommen ein neues kontrafaktisches Szenario. Beschränkungen wurden teilweise mit der Annahme gerechtfertigt, dass die Spitze des Trainings eine bestimmte Lieferkette erfordert. Ein abgeschlossener Frontier-Lauf auf Ascend würde diese Annahme schwächen – und stattdessen die Argumentation für Kontrollen von Werkzeugen und Speicher stärken.

Worauf wir tatsächlich achten würden

Gerüchte wie diese sind billig; die Artefakte nicht. Achten Sie auf einen technischen Bericht, der den Cluster benennt, einen Durchsatzwert pro Chip oder ein Inferenz-Release, das nur auf Ascend gut läuft. Jedes einzelne davon würde dies von einer Behauptung zu einem Datenpunkt machen.

Wir bauen Daten- und Inferenzsysteme, und die praktische Lehre ist bereits klar, unabhängig davon, ob dieses spezielle Gerücht zutrifft: Die Portabilität eines Modells ist eine Software-Eigenschaft, keine Hardware-Eigenschaft. Teams, die Kernel, Routing und Speicherlayout als erstklassige Ingenieursaufgaben behandeln, können auf andere Substrate wechseln. Teams, die sie als Problem des Anbieters betrachten, können sich überhaupt nicht bewegen.

Quelle: ein unbestätigtes Gerücht, das am 12. November 2026 über DeepSeek V5 und Huawei Ascend 950/950DT kursierte. Zum Zeitpunkt der Erstellung war keine Primärdokumentation verfügbar; alle Zahlen entsprechen den Angaben jenes Accounts und sind nicht unabhängig bestätigt.

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