Прошла всего неделя с тех пор, как Huawei объявила об открытии исходного кода своего пакета CANN (Compute Architecture for Neural Networks), — и мир высоких технологий до сих пор пытается осознать, что это значит для будущего развития ИИ.
Выпустив свободную, открыто доступную по всему миру альтернативу CUDA, китайский технологический гигант сделал то, что многие восприняли как серьёзный выстрел в затянувшейся битве против двух десятилетий почти безраздельного господства Nvidia в сфере ИИ‑вычислений.
Однако за громким вызовом статус‑кво стоит главный вопрос: сумеет ли Huawei преодолеть мощные технические и системные барьеры, которые на протяжении практически двадцати лет не позволяли никому по‑настоящему бросить вызов CUDA?
Что такое CANN и в чём его значимость?
CANN — это гетерогенная вычислительная архитектура Huawei, предоставляющая многоуровневые программные интерфейсы для разработки ИИ‑приложений, оптимизированных под графические ускорители серии Ascend. Впервые представленный в 2018 году как часть общей ИИ‑стратегии компании, CANN стал аналогом Nvidia CUDA в экосистеме Huawei.
Платформа предлагает API для приложений на Ascend, давая разработчикам широкий выбор инструментов — от создания высокоуровневых решений до оттачивания вычислительной производительности. За этим стоит многолетняя работа, направленная на формирование полноценной программной среды вокруг аппаратных решений Huawei в области искусственного интеллекта.
Почему Huawei пошла на это именно сейчас?
Решение открыть CANN прозвучало в момент особого напряжения в отношениях между США и Китаем в технологической сфере. Исполняющий обязанности председателя правления Huawei Эрик Сюй Чжицзюнь заявил на конференции разработчиков в Пекине, что этот шаг поможет «ускорить инновации со стороны разработчиков» и «сделать Ascend проще в использовании».
Объявление последовало вскоре после того, как Китайское управление по делам киберпространства (Cyberspace Administration of China, CAC) инициировало расследование в отношении Nvidia, обвинив её процессоры в «серьёзных проблемах с безопасностью». Одновременно американские законодатели потребовали встраивать в чипы аппаратные средства отслеживания.
Всё это добавило новый виток напряжённости в и без того сложные отношения между двумя технологическими сверхдержавами.
Монопольная хватка CUDA в мире ИИ
Чтобы понять значимость шага Huawei, нужно взглянуть на масштабы влияния CUDA. Эту платформу не раз называли замкнутым «рвом» или даже «болотом», которое препятствует разработчикам в стремлении к кроссплатформенной совместимости.
Тесная привязка CUDA к оборудованию Nvidia на два десятилетия фактически заперла разработчиков в экосистеме одного производителя. Любые попытки запустить CUDA на других графических архитектурах через промежуточные слои компания блокировала, закрепив это прямым запретом в лицензионном соглашении.
В Китае многие разработчики ИИ до сих пор выбирают видеокарты Nvidia во многом именно из‑за CUDA, которая долгие годы оставалась де‑факто‑стандартом. И вот в этом, пожалуй, и кроется главное испытание для Huawei — суметь убедить специалистов перейти в её экосистему.
Аналитика отрасли и рыночные последствия
Оценки аналитиков в отношении открытой стратегии Huawei звучат неоднозначно. С одной стороны, публикация исходников CANN может ускорить внедрение фирменного инструментария компании, а значит — и её аппаратных решений. С другой — чтобы догнать CUDA по масштабам и качеству экосистемы, Huawei потребуется не один год: платформа Nvidia совершенствовалась и обрастала поддержкой на протяжении почти двух десятилетий.
Рыночный расклад сил ясно показывает масштаб задачи. Даже в статусе опенсорса успех CANN будет зависеть от того, насколько полно он интегрируется с уже привычными для разработчиков ИИ‑фреймворками, особенно в области быстро растущих моделей вроде LLM и инструментов для генеративного письма. Экосистема CUDA сегодня — это тысячи оптимизированных библиотек и огромный массив документации, создававшейся годами.
Тем не менее в аппаратных решениях Huawei уже заметны проблески прогресса: в ряде тестов отдельные чипы Ascend показывали результаты выше, чем у аналогов Nvidia в определённых сценариях. В частности, бенчмарки CloudMatrix 384 в связке с DeepSeek R1 демонстрируют, что Huawei постепенно сокращает отставание в производительности.
Формирование альтернативной экосистемы
Как пишет South China Morning Post, Huawei уже ведёт переговоры с крупными китайскими разработчиками ИИ, университетами, исследовательскими центрами и бизнес‑партнёрами о создании сообщества по разработке Ascend с открытым кодом. Такой подход отражает опыт успешных опенсорс‑проектов в других областях, где именно вклад сообщества становился катализатором быстрого развития и распространения технологий.
Контекст мировой «чиповой войны»
Инициатива с открытым CANN вписывается в курс Китая на технологическую независимость. Движение за открытый код в стране набирает обороты: всё больше локальных IT‑компаний делают свои разработки общедоступными. Среди недавних примеров — открытие исходного кода аудиомодели MiDashengLM-7B от Xiaomi и релиз ИИ‑модели для программирования Qwen3-Coder от Alibaba.
Всё это происходит на фоне продолжающихся американских экспортных ограничений, направленных против китайских технологических компаний: в ситуации, когда санкции сказываются и на поставках оборудования Huawei, создание собственной мощной софтверной базы для ИИ становится не менее важным, чем совершенствование самих чипов.
Скептицизм экспертов и преграды впереди
Одна лишь производительность — не билет к успеху. Без стабильности и зрелости софтверной среды, полноценной документации, активного сообщества и безболезненной интеграции в существующие рабочие процессы разработчиков массового перехода не произойдёт.
Взгляд в будущее
Последствия для мировой полупроводниковой индустрии могут оказаться значительными. На фоне обостряющегося технологического противостояния США и Китая ставка Huawei на открытый код — это разворот от гонки закрытых платформ к созданию совместных экосистем, которые способны изменить саму логику глобальной разработки ИИ.
Удалось ли Huawei бросить настоящий вызов доминированию Nvidia — покажет время. Но уже сейчас ясно: этот шаг открывает новую главу в борьбе за контроль над вычислительной инфраструктурой искусственного интеллекта, на которой будет держаться следующая волна технологических прорывов.
Делегируйте рутинные задачи вместе с BotHub! Сервис доступен без VPN, принимаются российские карты. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных капсов и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Источник: habr.com