PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – DeepSeek, ein führendes chinesisches KI-Startup, hat die Einführung seines neuen Modells R2 verschoben, nachdem es bei Trainingsläufen mit Huaweis Ascend-Prozessoren zu erheblichen Problemen kam.
DeepSeek, ein prominentes chinesisches KI-Startup, hat die Einführung seines neuen Modells R2 verschoben. Der Grund dafür liegt in den Schwierigkeiten, die bei den Trainingsläufen mit Huaweis Ascend-Prozessoren auftraten. Ursprünglich war das Unternehmen auf Druck der Behörden von NVIDIAs Systemen auf Huawei-Hardware umgestiegen, um die Abhängigkeit von US-Technologie zu verringern. Doch die erhoffte Unabhängigkeit erwies sich als trügerisch, da die Huawei-Chips nicht die erforderliche Stabilität und Leistung erbrachten.
Interne Quellen berichten von erheblichen Stabilitätsproblemen, einer langsamen Inter-Chip-Kommunikation und einer schwachen Softwareunterstützung bei den Ascend-Prozessoren. Selbst ein vor Ort entsandtes Ingenieursteam von Huawei konnte keine fehlerfreie Trainingsserie realisieren. Diese technischen Hürden führten dazu, dass DeepSeek schließlich wieder auf die bewährten Systeme von NVIDIA zurückgriff, um die Trainingsprozesse zu stabilisieren und die Entwicklung des Modells R2 voranzutreiben.
Die Verzögerung hat DeepSeek wertvolle Zeit im Wettbewerb mit Konkurrenten wie Alibaba gekostet, dessen Modell Qwen3 wesentliche Konzepte von DeepSeek übernommen und optimiert hat. Neben den technischen Herausforderungen verlängerte sich auch die Datenannotation für R2, was den Marktstart zusätzlich bremste. Diese Entwicklungen verdeutlichen die strategische Lücke zwischen Pekings Ziel der technologischen Eigenständigkeit und der aktuellen Leistungsfähigkeit heimischer Chips.
Gründer Liang Wenfeng zeigte sich unzufrieden mit dem Fortschritt und drängt intern auf eine ausgereiftere Version, um DeepSeeks Position im KI-Sektor zu sichern. Trotz der Verzögerungen könnte R2 laut chinesischen Medienberichten dennoch in den kommenden Wochen erscheinen. Der Fall unterstreicht die anhaltende Bedeutung von NVIDIA als Referenz für anspruchsvolle KI-Trainingsprozesse, trotz der Exportbeschränkungen durch die US-Regierung.
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