Deepseek 開源 TileLang 工具組，支援華為 Ascend AI 晶片
中國 AI 公司 Deepseek 與華為合作，發布包括 TileLang 語言在內的開源程式設計工具，支援 Ascend 950 系列處理器，旨在縮小與 Nvidia CUDA 生態系的軟體差距。
事件概述、相關人物與時間
2026 年 9 月 30 日，Deepseek 透過官方微信頻道宣布，已完成針對華為 Ascend AI 晶片的開源程式設計工具套件。此發佈包含計算與資料搬移的函式庫，並得到華為全力支援。套件的核心元件是 TileLang，一種旨在簡化 AI 晶片程式設計的開源語言。
發佈的具體內容
- Software bundle：此開源套件包含計算函式庫、資料傳輸工具，以及可將 128 顆 Ascend 950 晶片串聯的「超節點」配置。
- TileLang：最初由北京大學研究人員開發，TileLang 已在 Deepseek 內部使用約一年。公司表示，該語言提供比 Nvidia CUDA 更簡潔的程式模型，同時能發揮完整硬體效能。
- Testing history：根據《紐約時報》報導，Deepseek 最初在較舊的 Nvidia GPU 上測試 TileLang，之後將其作為人工通用智慧（AGI）工作的主要工具。
- Huawei’s role：在 Deepseek 公佈前兩週，華為推出新一代 AI 處理器與超節點系統，預計於次年廣泛用於模型訓練。華為同時指出，受美國出口管制限制，晶片出口受阻，凸顯本土軟體支援的必要性。
產業背景與競爭格局
- CUDA’s dominance：Nvidia 的領先優勢不僅來自晶片設計，亦源於全球約四百萬開發者使用 CUDA 平台，形成軟體護城河，使 AMD 等競爭者難以突破。
- Chinese AI ecosystem：Z.ai、Moonshot AI 等模型開發商的進展已超越本土晶片製造商，促使華為加速硬體與軟體的整合。
- Software as a differentiator：研究機構 SemiAnalysis 發現，儘管 OpenAI 的 Jalapeño 晶片在有限測試中於每瓦效能上超過 Nvidia 的 Blackwell，但 Nvidia 在 AgentX 基準測試的複雜代理工作負載上仍保持領先。分析指出，Nvidia 的優勢在於能有效串聯多顆晶片的軟體堆疊，而華為的 CANN 生態系僅在即時模型支援方面與 CUDA 共享此能力。
- Strategic implications：透過開源 TileLang 及相關函式庫，Deepseek 期望打造一套通用且易於程式設計的語言，培育本土 AI 晶片軟體生態，降低對外國工具的依賴，助力中國晶片發展。
