Beobachtetes Signal · 14. Aug. 2025 · Product Delay · Quelle: Trending Topics · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Neutral
DeepSeek R2-Modell verzögert sich wegen Problemen mit Huawei-Chips
Das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek verschiebt die ursprünglich für Mai geplante Markteinführung seines R2-Modells. Grund dafür sind anhaltende technische Schwierigkeiten beim Training des Modells auf den Ascend-Chips von Huawei. Chinesische Behörden hatten DeepSeek nach dem erfolgreichen R1-Release dazu gedrängt, Huawei-Prozessoren anstelle von Nvidia-Systemen zu verwenden. Trotz intensiver Unterstützung durch Huawei-Ingenieure gelang es DeepSeek jedoch nicht, einen erfolgreichen Trainingslauf auf der Ascend-Architektur durchzuführen. Das Unternehmen wird das Training nun auf Nvidia-Chips fortführen, während Huawei-Hardware künftig für die Inference genutzt werden soll. Dieser Rückschlag verdeutlicht die aktuellen Leistungsgrenzen chinesischer Halbleiter im Vergleich zu US-Wettbewerbern und erschwert Beijings Bestrebungen nach technologischer Unabhängigkeit. Zudem gerät DeepSeek dadurch im Wettbewerb mit Alibabas Qwen3-Modell ins Hintertreffen. Nvidia bleibt derweil ein zentraler Akteur, nachdem kürzlich eine Einigung zur Wiederaufnahme von H20-Chipverkäufen erzielt wurde.
Die Verzögerung des DeepSeek R2-Modells verdeutlicht die anhaltenden Grenzen chinesischer Halbleiter und kann die Verfügbarkeit wettbewerbsfähiger KI-Modelle beeinträchtigen, die für moderne Werbetechnologien und Tech-Infrastrukturen essenziell sind.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- DeepSeek verschiebt die R2-Modell-Einführung wegen Trainingsproblemen auf Huawei Ascend-Chips.
- Chinesische Behörden hatten DeepSeek zur Nutzung von Huawei-Prozessoren statt Nvidia-Systemen gedrängt.
- Trotz Support durch Huawei-Ingenieure schlug ein erfolgreiches Training auf der Ascend-Plattform fehl.
- Künftig setzt DeepSeek Nvidia-Chips für das Training und Huawei-Hardware für Inference ein.
- Die Verzögerung führt zu einem Wettbewerbsnachteil gegenüber Alibabas Qwen3-Modell.
Verknüpfte Unternehmen
4 verknüpfte Unternehmen“The Chinese AI company DeepSeek is delaying the release of its new model after failing to train it with Huawei chips....”
“Huawei's Ascend processors instead of Nvidia's systems, and Huawei engineers were sent to DeepSeek's office....”
“Nvidia chips for training and Huawei hardware for inference, and Nvidia recently agreed to give the US government a share of its China reven...”
“DeepSeek faces a competitive disadvantage against rivals like Alibaba with its Qwen3 model....”
Ontologie & Marktkonzepte
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TSMC-Umsatz steigt um 51 % auf Rekordhoch, Aktie fällt
TSMC meldete einen Umsatzanstieg von 51 Prozent im dritten Quartal auf 1,49 Billionen Taiwan-Dollar (41,7 Milliarden Euro) und übertraf damit die Erwartungen. Der Halbleiterhersteller, ein wichtiger Zulieferer für Apple und Nvidia, profitiert weiterhin vom KI-Boom und der starken Chip-Nachfrage. Trotz der Rekordzahlen fiel die Aktie. Das Unternehmen plant, in diesem Jahr 52 bis 56 Milliarden Euro in den Ausbau seiner Fertigungsanlagen zu investieren, einschließlich eines Joint Ventures mit Sony für Bildsensoren. Die Marktkapitalisierung von TSMC beträgt rund 2,45 Billionen US-Dollar und ist damit das wertvollste Unternehmen außerhalb der USA. Das Wachstum beflügelt auch Taiwans Wirtschaft: Die Exporte stiegen im August um über 70 Prozent, für 2026 wird ein BIP-Wachstum von rund 11 Prozent erwartet.
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Ecosia wechselt von Mistral zu chinesischen KI-Modellen
Die Berliner Suchmaschine Ecosia hat den französischen KI-Anbieter Mistral fallen gelassen und setzt nun auf offene Modelle, darunter chinesische wie Qwen (Alibaba), GLM (Z.ai) und Kimi (Moonshot AI), wie Politico berichtet. Ecosia-Chef Christian Kroll zeigte sich Berichten zufolge enttäuscht von der Qualität der Mistral-Modelle, die der Konkurrenz rund ein Jahr hinterherhinken, und stellte auch Mistrals Souveränität wegen internationaler Investoren infrage. Die neuen Modelle bezieht Ecosia über die deutsche Plattform Melious, die offene KI-Modelle auf Servern in acht EU-Ländern betreibt; dadurch halbierten sich die KI-Kosten bei gestiegener Leistung. Mistral hat derweil Large 4 veröffentlicht, ein Modell mit einer Billion Parametern, das in europäischen Rechenzentren trainiert wurde, aber im Ranking offener Modelle nur Platz 8 erreicht – alle sieben Modelle davor stammen aus China. Dies verdeutlicht das Souveränitäts-Dilemma: Selbst Mistral hostet inzwischen chinesische Modelle wie GLM in seiner Neocloud.
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