Экспортные запреты США — китайский ИИ обучили на чипах Nvidia Blackwell за $500 млн
Бывший исследователь OpenAI Уилл ДеПью обнаружил первые технические доказательства того, что ведущие китайские лаборатории искусственного интеллекта получили доступ к подпадающей под экспортный контроль архитектуре Nvidia Blackwell. В весах моделей выявлены сигнатуры, основанные на конфигурациях со 148 и 152 ядрами.
Согласно техническому расследованию ДеПью, который до основания некоммерческой исследовательской группы Unemployment Labs работал над проектами Sora, Sora 2, GPT-4o, o3 и GPT-5 в OpenAI, подсанкционные чипы Nvidia задействовали китайские компании DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax и Ant Group. ДеПью опубликовал свои выводы после того, как ведущие исследователи из OpenAI и Anthropic независимо проверили и подтвердили методологию на контрольных образцах. Шесть китайских моделей, выпущенных с апреля 2026 года, содержат аппаратную сигнатуру архитектуры Nvidia Blackwell, тогда как их предшественники уровня DeepSeek-V3 и Kimi K2.5 несут в себе следы более старой линейки Hopper.
Параметры моделей сохраняют структурные артефакты своего начального распределения перед глубоким обучением. Программные фреймворки распределяют пустые параметры весов по аппаратным ядрам GPU с использованием псевдослучайных сидов (начальных значений генератора). Поскольку чипы предыдущего поколения Hopper, такие как H100 и H800, задействуют 132 вычислительных ядра, а системы Blackwell конфигурируются со 148 или 152 ядрами в зависимости от модификации, это аппаратное разделение формирует неизгладимый паттерн.
Процесс заполнения создает характерный рисунок, поскольку разные модели чипов опираются на различное количество ядер.
ДеПью воспроизвел этот паттерн на физических чипах Blackwell для DeepSeek-V4-Flash и Kimi K3, после чего выложил репозиторий с проверкой на GitHub. Логика обнаружения опирается на нескорректированные позиции параметров: токены или параметры, получающие минимальные обновления в процессе обучения, сохраняют эхо геометрии случайного сида, заложенной при первичной инициализации.
Вычислительные кластеры на полмиллиарда долларов
Архитектурный анализ напрямую соотносит конкретные китайские модели с высокопроизводительными конфигурациями серверов Nvidia. DeepSeek-V4-Flash и MiniMax-M3 совпадают со 148-ядерной конфигурацией дискретных процессоров B200 или B300. Модели DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro и Ling-3.1-flash от Ant Group демонстрируют компоновку со 152 ядрами, характерную для стоечных систем Nvidia GB200 или GB300 с жидкостным охлаждением.
ДеПью верифицировал методику на 24 эталонных моделях с задокументированными средами обучения, включая Llama 3.1 от Meta* на инфраструктуре H100, безошибочно определив базовое оборудование во всех запусках. Капитальные затраты, стоящие за исследованными процессами обучения, указывают на инфраструктуру промышленного масштаба. В отчете ДеПью подсчитано, что пять изученных тренировочных прогонов потребовали суммарно порядка 12 000 GPU Blackwell, что эквивалентно вычислительной мощности примерно 30 000 систем H100. Обучение Kimi K3 заняло около 4500 GPU Blackwell в течение приблизительно 70 дней, тогда как DeepSeek-V4-Pro потребовала около 3000 процессоров.
При цене за единицу около $70 000 каждый исследованный кластер потребовал от $200 млн до $300 млн прямых затрат на оборудование.
В рамках пяти систем совокупные расходы на оборудование превысили полмиллиарда долларов. Данные технической экспертизы совпадают с наблюдениями Дилана Пателя, главного аналитика SemiAnalysis, который в интервью Sequoia Capital отметил, что DeepSeek-V3 оптимизировалась под архитектуру Nvidia Hopper, в то время как DeepSeek-V4 проектировалась уже под GPU Blackwell и процессоры Huawei Ascend. Тем временем другие китайские релизы демонстрируют иную аппаратную базу: Qwen3.8 от Alibaba, а также модели от Zhipu, Tencent, Xiaomi и StepFun остаются на чипах Hopper, тогда как LongCat-2.0 от Meituan содержит сигнатуры, связанные с оборудованием Huawei.
Юрисдикционные пределы математических доказательств
Хотя математические сигнатуры однозначно подтверждают конфигурацию оборудования, на котором инициализировались веса моделей, эти данные не фиксируют физическое местоположение серверов. Единственной альтернативной технической версией могла бы стать работа чипа AMD MI300X, искусственно замедленного для имитации архитектуры ядер Nvidia, однако ДеПью исключил эту вероятность для DeepSeek-V4-Flash за счет изоляции аппаратно-зависимой разницы в математическом округлении.
Тем не менее присутствие паттернов 148 и 152 ядер в весах само по себе не доказывает факт контрабанды или нарушения мер экспортного контроля. Китайские юридические лица регулярно арендуют вычислительные мощности в зарубежных сторонних дата-центрах, находящихся вне юрисдикции американских регуляторов. Торговые ограничения проектировались для физической блокировки поставок передового кремния на границах, однако кластеры Blackwell стоимостью в полмиллиарда долларов обслуживают коммерческие рабочие нагрузки китайских лабораторий через обычный удаленный сетевой доступ.
Где подвох
Официальный экспортный контроль закрыл доступ к архитектуре Nvidia Blackwell, однако в китайских открытых релизах черным по белому проявились 152-ядерные конфигурации стоечных систем. За иллюзией автономного софтверного прогресса скрывается жесткая зависимость от конкретных топологий кремния, которую не удалось замаскировать даже тонким подбором гиперпараметров. 12 000 запрещенных графических процессоров Blackwell потребовалось пяти китайским моделям только для базовых тренировочных запусков.
Источник: The Decoder