Une exécution de 2 billions de paramètres sur du silicium Huawei changerait la donne en matière de matériel.

Une rumeur venue de Chine affirme que DeepSeek pré-entraîne V5 — environ deux billions de paramètres, un MoE ultra-creux — sur des puces Huawei Ascend 950, avec des ingénieurs noyau de Huawei travaillant dans les bureaux de DeepSeek. Si c’est vrai, cela déplace le goulot d’étranglement des puces vers les compilateurs.

Une rumeur qui circule ce matin affirme que DeepSeek pré-entraîne déjà V5 : environ 2 000 milliards de paramètres, un modèle de mélange d’experts ultra-parcimonieux et — le point qui compte — ce pré-entraînement serait exécuté sur les Ascend 950 / 950DT de Huawei plutôt que sur du matériel NVIDIA. Le même compte affirme que des ingénieurs noyaux de Huawei travaillent physiquement dans les bureaux de DeepSeek pour maintenir le cluster en fonctionnement.

Rien ici n’est confirmé. Aucun article, aucun benchmark, aucune divulgation sur le matériel. Considérez chaque chiffre ci-dessous comme une affirmation répétée, pas comme un fait rapporté.

paramètres revendiqués — environ 3× ceux du précédent modèle phare de DeepSeek, non vérifiés

950

silicium Huawei Ascend cité comme substrat d’entraînement, et non NVIDIA

benchmarks publics, articles ou divulgations matérielles confirmant quoi que ce soit de tout cela

Pourquoi « ultra-parcimonieux » est le mot intéressant

Un modèle de mélange d’experts stocke de nombreux sous-réseaux spécialisés et achemine chaque token vers seulement quelques-uns d’entre eux. Le nombre total de paramètres peut être énorme tandis que le calcul par token reste modeste — vous payez pour la mémoire et le routage, pas pour multiplier tout par tout.

V3 (publiée)671B paramètres

V5 (revendiquée)2,000B paramètres

Nombre total de paramètres, en milliards. Le chiffre de la V5 est celui revendiqué par la rumeur, non divulgué.

Avec deux mille milliards de paramètres, « ultra-clairsemé » cesse d’être un détail pour devenir l’ensemble du problème d’ingénierie. Le modèle ne correspond plus aux hypothèses habituelles : les experts doivent être partitionnés sur de nombreux dispositifs, les tokens doivent y être acheminés à faible coût, et l’interconnexion devient le plafond plutôt que les unités arithmétiques. C’est précisément le niveau où une pile non-NVIDIA a historiquement échoué.

Le modèle définit le trafic
Le routage ultra-creux envoie chaque token à une poignée d’experts répartis dans le cluster — communication all-to-all, pas des matmuls denses.
Les kernels décident du débit
L’attention, le routage, les collectifs et les mouvements de mémoire nécessitent chacun des kernels optimisés à la main pour la puce spécifique. C’est là que le portage échoue généralement.
Des ingénieurs travaillent aux côtés de l’équipe du modèle
La rumeur d’ingénieurs kernels présents sur site est l’indice révélateur : elle implique que la pile logicielle n’était pas clé en main et qu’un co-développement était nécessaire.
Soit l’exécution aboutit, soit elle n’aboutit pas
Un run de pré-entraînement de frontière est un test unique et impitoyable. Un succès partiel est un échec, c’est pourquoi personne ne le revendique à la légère.

Le goulot d’étranglement est passé de la puce au compilateur.

L’argument matériel est le véritable enjeu

Le fossé CUDA s’érode au niveau logiciel, pas au niveau du silicium. Porter une grande session d’entraînement est un projet de compilateur et de kernels qui se mesure en années-ingénieur. Le faire une fois prouve qu’on peut le refaire.
La co-localisation des talents devient le produit. Les fournisseurs de puces qui envoient des ingénieurs dans les bureaux du client vendent de l’intégration, pas du matériel. Ce modèle est plus proche de la manière dont les logiciels d’entreprise sont déployés que de la manière dont les puces sont habituellement vendues.

Tout le monde a vu des laboratoires chinois entraîner des modèles sur du matériel contraint et aller étonnamment loin. Ce qui serait nouveau ici, c’est l’échelle : non pas un fine-tuning, non pas de l’inférence, mais une campagne de pré-entraînement de frontière sur du silicium national.

Si c’est vrai, trois choses en découlent, dont aucune n’exige que le modèle surpasse quoi que ce soit :

Les contrôles à l’exportation se dotent d’un nouveau contrefactuel. Les restrictions ont été justifiées en partie par l’hypothèse que l’entraînement de pointe exige une chaîne d’approvisionnement spécifique. Une exécution frontière menée à bien sur Ascend affaiblirait cette hypothèse — et renforcerait plutôt l’argument en faveur de contrôles sur l’outillage et la mémoire.

Ce que nous surveillerions réellement

Les rumeurs de ce type coûtent peu ; les artefacts, non. Surveillez un rapport technique nommant le cluster, un chiffre de débit par puce, ou une version d’inférence qui ne tourne bien que sur Ascend. N’importe lequel de ces éléments ferait passer cela d’une affirmation à un point de données.

Nous construisons des systèmes de données et d’inférence, et la leçon pratique est déjà claire, que cette rumeur particulière soit vraie ou non : la portabilité d’un modèle est une propriété logicielle, pas matérielle. Les équipes qui considèrent les kernels, le routage et l’agencement de la mémoire comme des éléments d’ingénierie à part entière peuvent passer d’un substrat à l’autre. Celles qui les traitent comme un problème de fournisseur ne peuvent pas changer de substrat du tout.

Une rumeur non vérifiée circulant le 12 novembre 2026 au sujet de DeepSeek V5 et de Huawei Ascend 950/950DT. Aucune documentation primaire n’était disponible au moment de la rédaction ; tous les chiffres sont ceux revendiqués par ce compte et ne sont pas confirmés de manière indépendante.

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