Czy Huawei zatrzęsie rynkiem AI? Otwarty CANN rzuca wyzwanie dominacji Nvidii

Decyzja Huawei o udostępnieniu kodu CANN (Compute Architecture for Neural Networks) wywołała spore poruszenie w branży technologicznej. Ten ruch, mający na celu udostępnienie alternatywy dla CUDA od Nvidii, jest interpretowany jako bezpośrednie wyzwanie rzucone dominacji amerykańskiego giganta w obszarze obliczeń AI, trwającej nieprzerwanie od dwóch dekad.

Czym jest CANN i dlaczego to ważne?

CANN to heterogeniczna architektura obliczeniowa Huawei, oferująca programistom interfejsy wielopoziomowe, które mają ułatwić tworzenie aplikacji AI zoptymalizowanych pod kątem procesorów graficznych Ascend AI. Platforma została po raz pierwszy zaprezentowana w 2018 roku i stanowi odpowiednik CUDA, umożliwiając tworzenie wysokowydajnych aplikacji. Jest to owoc wieloletnich prac nad stworzeniem kompleksowego ekosystemu oprogramowania dla rozwiązań AI Huawei.

Strategiczny moment decyzji

Udostępnienie CANN jako open source zbiega się z napiętą sytuacją w relacjach technologicznych między USA a Chinami. Przedstawiciele Huawei podkreślają, że ten ruch ma na celu przyspieszenie innowacji wśród programistów i zwiększenie dostępności Ascend. Decyzja ta następuje również po dochodzeniu chińskiej administracji ds. cyberprzestrzeni w sprawie Nvidii, związanym z „poważnymi problemami bezpieczeństwa” dotyczącymi procesorów firmy.

Monopol CUDA na rozwój AI

Dominacja CUDA jest powszechnie uznawana za przeszkodę dla programistów poszukujących kompatybilności międzyplatformowej. Ścisła integracja z hardware’em Nvidii przez lata zamykała deweloperów w jednym ekosystemie. Nvidia aktywnie blokowała próby przeniesienia CUDA na inne architektury GPU, dodając do umowy licencyjnej klauzule uniemożliwiające uruchamianie CUDA na GPU innych firm za pośrednictwem warstw translacyjnych. Wielu chińskich programistów AI korzysta z GPU Nvidii właśnie ze względu na CUDA, która stała się domyślną platformą programistyczną. To pokazuje, jak trudne zadanie stoi przed Huawei, który musi przekonać deweloperów do migracji do swojego ekosystemu.

Analizy i implikacje rynkowe

Analitycy branżowi różnie oceniają strategię open source Huawei. Choć udostępnienie CANN może przyspieszyć adopcję tego narzędzia i związanego z nim hardware’u, potrzeba lat, aby CANN dorównał wsparciu ekosystemu CUDA, rozwijanego i udoskonalanego przez blisko dwie dekady. Ekosystem CUDA obejmuje tysiące zoptymalizowanych bibliotek i obszerną dokumentację. Niemniej jednak, pojawiają się doniesienia, że niektóre chipy Ascend w określonych warunkach mogą przewyższać wydajnością procesory Nvidii. Porównanie CloudMatrix 384 z Nvidia w benchmarku DeepSeek R1 sugeruje, że Huawei zmniejsza różnicę wydajności.

Budowa alternatywnego ekosystemu

Huawei prowadzi rozmowy z kluczowymi chińskimi użytkownikami AI, uniwersytetami, instytucjami badawczymi i partnerami biznesowymi na temat wniesienia wkładu w społeczność open source Ascend. Takie podejście odzwierciedla udane inicjatywy open source w innych sektorach technologicznych, gdzie wkład społeczności przyspiesza rozwój i adopcję.

Kontekst globalnej wojny chipowej

Inicjatywa open source CANN wpisuje się w dążenia Chin do niezależności technologicznej. Coraz więcej chińskich firm udostępnia swoje technologie jako open source, czego przykładem jest Xiaomi z modelem MiDashengLM-7B oraz Alibaba z Qwen3-Coder. Działania te odbywają się w kontekście ograniczeń eksportowych ze strony USA, co sprawia, że budowa solidnego, krajowego oprogramowania dla narzędzi AI staje się równie ważna, co poprawa wydajności chipów.

Wyzwania i sceptycyzm ekspertów

Sama wydajność nie wystarczy, aby przekonać programistów do migracji. Kluczowa jest stabilność oprogramowania, wsparcie techniczne, jakość dokumentacji, aktywność społeczności i integracja z procesami pracy.

Przyszłość

W miarę nasilania się konkurencji technologicznej między USA a Chinami, strategia open source Huawei stanowi przesunięcie od rywalizacji na platformach własnościowych do budowy kolaboracyjnych ekosystemów, które mogą zmienić sposób, w jaki rozwija się oprogramowanie AI na całym świecie. Czy ta inicjatywa skutecznie podważy dominację Nvidii? Czas pokaże. Jedno jest pewne: otwiera się nowy rozdział w walce o kontrolę nad infrastrukturą obliczeniową AI, która napędza rozwój technologiczny nowej generacji.