การวิเคราะห์นี้ให้หลักฐานทางเทคนิคชิ้นแรกเกี่ยวกับการเข้าถึงดังกล่าว โดยพบว่า 6 โมเดลของจีนที่เปิดตัวตั้งแต่เดือนเมษายน 2026 มีลายเซ็นเฉพาะของ Nvidia Blackwell ในขณะที่โมเดลก่อนหน้า เช่น DeepSeek-V3 และ Kimi K2.5 ยังคงมีร่องรอยของ Nvidia Hopper
ชิป Hopper รุ่นเก่าอย่าง H100 และ H800 ใช้ 132 คอร์ในการประมวลผล ขณะที่ชิป Blackwell รุ่นใหม่ใช้ 148 หรือ 152 คอร์ ขึ้นอยู่กับโมเดล
การฝึกที่ใช้ต้นทุนมากกว่าครึ่งพันล้านดอลลาร์
โมเดลต่างๆ เช่น DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro และ Ling-3.1-flash แสดงรูปแบบ 152 คอร์ ซึ่งตรงกับระบบชั้นนำ GB200 หรือ GB300 ของ Nvidia
รายงานของ DePue ประเมินว่าการฝึกทั้งห้าครั้งที่เขาตรวจสอบนั้นต้องใช้ GPU Blackwell รวมประมาณ 12,000 ตัว เทียบเท่ากับพลังการประมวลผลของชิป H100 รุ่นเก่าประมาณ 30,000 ตัว ซึ่งหากคำนวณตามราคาต่อหน่วยที่ประมาณ 70,000 ดอลลาร์ แต่ละคลัสเตอร์จะมีราคาสูงถึง 200 ถึง 300 ล้านดอลลาร์ และทั้งห้าชุดรวมกันมากกว่าครึ่งพันล้านดอลลาร์
ร่องรอยนี้ไม่ได้พิสูจน์การละเมิดทางกฎหมาย
รายงานระบุว่าเนื่องจากบริษัทจีนสามารถเช่ากำลังการประมวลผลในศูนย์ข้อมูลนอกประเทศได้ ดังนั้นหลักฐานทางเทคนิคนี้จึงแสดงถึงการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ระดับสูงของ Nvidia แต่ไม่ได้พิสูจน์การลักลอบขนส่งทางกายภาพหรือการละเมิดกฎหมายการส่งออกของสหรัฐฯ ด้วยตัวมันเอง
ศัพท์ที่ควรรู้
- Blackwell – คือชื่อรุ่นของชิปประมวลผลรุ่นใหม่ของ Nvidia ที่ถูกใช้ในการฝึก AI
- Hopper – คือชื่อรุ่นของชิปประมวลผลของ Nvidia รุ่นเก่าที่ถูกพบในโมเดล AI บางตัว
- PyTorch – คือเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์มาตรฐานที่ใช้ในการเริ่มต้นการฝึกโมเดล AI
- Seed – คือค่าเริ่มต้นที่ใช้ในการสร้างตัวเลขสุ่มก่อนเริ่มการฝึกโมเดล
ที่มา: The Decoder