Telset.id – DeepSeek resmi mengumumkan langkah open source terhadap sejumlah komponen infrastruktur untuk akselerator Ascend milik Huawei. Langkah ini menjadi sinyal terbaru bahwa kedua perusahaan China tersebut semakin mempererat kerja sama dalam mencari alternatif di luar ekosistem Nvidia. Pengumuman ini penting bagi pelaku industri AI karena menyentuh langsung persoalan biaya migrasi dan ketergantungan pada satu vendor chip.
DeepSeek mempublikasikan dua repositori yang benar-benar baru, yakni DeepGEMM-Ascend untuk operasi perkalian matriks dan DeepEP-Ascend untuk komunikasi all-to-all yang menjadi fondasi model mixture-of-experts. Sementara itu, komponen lain yang disebut dalam pengumuman, seperti TileKernels, DeepSelect, dan FlashMLA, merupakan proyek yang sudah ada dan hanya menerima pembaruan yang diarahkan ke Ascend. Pembedaan ini diketahui dari tanggal pembuatan repositori di GitHub.
Reuters membingkai langkah ini sebagai upaya dua perusahaan China yang memperdalam hubungan demi mencari alternatif dari Nvidia. Bloomberg menyebut bagian utamanya adalah bahasa pemrograman bernama TileLang yang disebut sebagai jawaban China atas CUDA. Namun, pertanyaan besarnya adalah apakah semua ini berdampak signifikan ketika para engineer masih ragu menggunakan alat tersebut dan akses terhadap komputasi China masih sulit dijangkau.
TileLang Bukan Proyek Baru Milik DeepSeek
Menurut Bloomberg, bagian terbesar dalam pengumuman ini, yaitu TileLang, sebenarnya bukan hal baru dan bukan pula produk milik DeepSeek. TileLang telah di-open source pada Januari 2025. Adapter Huawei Ascend untuk bahasa pemrograman itu dipublikasikan di repositori eksternal bernama tilelang-ascend pada 29 September 2025, atau sekitar setahun sebelum pengumuman terbaru ini.
TileLang mendukung backend CUDA milik Nvidia, tetapi juga mendukung Huawei Ascend sebagai backend ekosistem yang diklasifikasikan dan dipelihara di repositori terpisah. Karena itu, TileLang bisa dilihat bukan sebagai senjata yang diarahkan ke Nvidia, melainkan sebagai lapisan abstraksi bersama yang secara diam-diam distandardisasi oleh sekitar setengah lusin vendor akselerator China. Dalam posisi ini, Huawei adalah penyewa terbesar dari beberapa penyewa, bukan pemilik tunggal.
Perangkat lunak baru ini juga memiliki keterbatasan. DeepGEMM-Ascend membutuhkan seri Ascend 950 dan CANN 9.20, sedangkan DeepEP-Ascend memerlukan silikon Ascend 950 dengan konektivitas UBMEM. Artinya, target penggunanya sempit, terbatas pada engineer Huawei sendiri dan sejumlah kecil lab AI China yang memiliki akses ke silikon tersebut.
Baca Juga:
Fokus pada Pengurangan Biaya Migrasi
Di tengah situasi ketika chip Nvidia kemungkinan besar tidak akan diekspor secara bebas oleh Amerika Serikat atau diizinkan masuk oleh China, silikon Ascend Huawei memikul tugas besar. DeepGEMM-Ascend mempertahankan nama paket Python dan bentuk API yang sama dengan versi CUDA miliknya. Sementara itu, DeepEP-Ascend menyelaraskan antarmuka buffer publiknya dengan versi Nvidia.
Langkah tersebut menunjukkan bahwa tujuan utamanya bukanlah klaim performa, melainkan pengurangan biaya peralihan atau switching cost. Biaya peralihan inilah yang menjadi bahan utama pembentuk parit pertahanan Nvidia. Saat ini, biaya untuk meninggalkan CUDA atau menulis alternatif sendiri terlalu mahal bagi sebagian besar pengembang.
Sinyal publik menunjukkan upaya ini masih menghadapi jalan terjal. DeepGEMM-Ascend mencatat 515 bintang dan 39 fork, jauh di bawah DeepGEMM yang memimpin dengan 8.522 bintang dan 1.359 fork. Pola serupa terlihat pada DeepEP-Ascend dan DeepEP, di mana versi Nvidia melampaui 10.200 bintang dibandingkan 224 bintang untuk DeepEP-Ascend.
Masalah reputasi yang dihadapi Huawei ini sudah ada sebelum repositori tersebut dirilis. ChinaTalk, mengutip Financial Times, menyebut seorang peneliti Huawei menggambarkan CANN membuat chip Ascend sulit dan tidak stabil digunakan. Seorang pengembang China juga menyebut pekerjaan pada 910B sebagai jalan penuh jebakan. Epoch AI melaporkan bahwa Huawei mengirim tim engineer ke pelanggan besar seperti Baidu dan Tencent untuk membantu memindahkan kode pelatihan CUDA dan menjaga deployment tetap berjalan.
Sebuah lab frontier yang mempublikasikan kernel produksinya sendiri menjawab sebagian keluhan itu, karena menggantikan dokumentasi vendor dengan kode yang sudah teruji bersama sebuah model dan dapat dioptimalkan lebih lanjut. Namun, kode tersebut hanya berjalan pada satu keluarga chip, di bawah satu versi toolkit, pada firmware yang tidak dapat diunduh atau bahkan diakses oleh dunia luar. Langkah Huawei ini menegaskan bahwa posisi Ascend masih sangat bergantung pada ekosistem internalnya sendiri.
Bagi pengamat industri, dinamika DeepSeek dan Huawei ini menunjukkan bahwa upaya membangun alternatif chip AI tidak hanya soal kemampuan silikon, tetapi juga soal ekosistem perangkat lunak dan kenyamanan developer. Performa chip memang penting, tetapi biaya peralihan dan kematangan alat pengembangan menjadi penentu adopsi jangka panjang.
Repositori DeepGEMM-Ascend dan DeepEP-Ascend tetap menjadi sinyal bahwa DeepSeek dan Huawei berupaya menyediakan jalur migrasi yang lebih mulus bagi pengembang yang ingin memakai Ascend. Namun, dengan bintang GitHub yang masih jauh tertinggal dan keterbatasan akses perangkat keras, dampak praktisnya masih terbatas pada lingkaran kecil pengguna di China. Dukungan ekosistem semacam ini akan menentukan seberapa jauh Ascend mampu bersaing di pasar yang didominasi Nvidia.
Komentar
Belum ada komentar.