Uma semana depois que a Huawei anunciou sua decisão de abrir o Software Toolkit de Software de Software (Compute Architecture for Neural Networks), o setor de tecnologia ainda está processando o que esse movimento significa para o futuro do desenvolvimento da IA.
Ao disponibilizar sua alternativa de código aberto da Huawei Cann a Cuda gratuitamente aos desenvolvedores em todo o mundo, a gigante da tecnologia chinesa disparou o que muitos consideram um tiro significativo na batalha contra o domínio de duas décadas e contínuas da NVIDIA em relação à computação de IA.
Embora seja um desafio notável para o status quo, a verdadeira questão é se a Huawei pode superar as barreiras técnicas e sistêmicas substanciais que mantiveram Cuda praticamente sem contestação por quase vinte anos.
O que é Cann e por que isso importa?
Cann é a arquitetura de computação heterogênea da Huawei, que oferece interfaces de programação em vários níveis para ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos de IA otimizados para as GPUs ascend da AI da Huawei. Introduzido pela primeira vez em 2018 como parte da estratégia de IA da Huawei, Cann serve como equivalente da empresa à plataforma CUDA da Nvidia.
A Cann fornece APIs para aplicações de IA no Ascend, dando aos desenvolvedores várias opções para criar aplicativos de alto nível e de desempenho intensivo. A arquitetura representa anos de desenvolvimento que visam criar um ecossistema de software abrangente em torno do hardware da AI da Huawei.
O tempo estratégico por trás da decisão de código aberto
A decisão da Huawei de tomar o Cann-Source é um momento particularmente tenso nas relações tecnológicas EUA-China. O presidente rotativo da Huawei, Eric Xu Zhijun, disse que a mudança ajudaria a “acelerar a inovação dos desenvolvedores” e “facilitará o uso do ascensão” durante a conferência de desenvolvedores da empresa em Pequim.
O anúncio segue de perto após a administração do ciberespaço da China (CAC) lançar uma investigação sobre a NVIDIA, com base no que chamou de “sérios problemas de segurança” envolvendo os processadores e exige da NVIDIA dos legisladores dos EUA para adicionar recursos de rastreamento ao hardware da Chips.
O escrutínio regulatório adiciona outra camada de complexidade a um relacionamento já tenso entre as duas superpotências.
O controle monopolista de Cuda no desenvolvimento da IA
Para entender o significado do movimento de Huawei, é importante examinar o domínio Cuda da Nvidia. Cuda, frequentemente descrito como um “fosso” fechado ou, de vez em quando, “pântano”, foi visto por alguns como uma barreira para desenvolvedores que buscam compatibilidade entre plataformas.
Sua forte integração com o Hardware da NVIDIA bloqueou os desenvolvedores em um único ecossistema de fornecedores nas últimas duas décadas, com todos os esforços para levar o CUDA a outras arquiteturas de GPU através de camadas de tradução sendo bloqueadas pela empresa. Acrescenta disposições ao seu contrato de licença CUDA que impedem os desenvolvedores de executar o CUDA em GPUs de terceiros por meio de camadas de tradução.
Muitos desenvolvedores de IA chineses usam parcialmente as GPUs da NVIDIA por causa da plataforma CUDA, que é a plataforma de desenvolvimento padrão há anos. Esta situação destaca o desafio que a Huawei enfrenta para convencer os desenvolvedores a migrar para o seu ecossistema.
Análise da indústria e implicações de mercado
Os analistas de tecnologia ofereceram avaliações mistas da estratégia de código aberto da Huawei. Embora o Cann de código aberto possa ajudar a Huawei a acelerar a adoção de seu kit de ferramentas de software interno e, assim, seu hardware, provavelmente levará anos para que o Cann corresponda ao suporte do ecossistema do CUDA, que foi mantido continuamente e refinado ao longo de quase duas décadas.
O cenário competitivo revela a magnitude do desafio da Huawei. Mesmo com o status de fonte aberta, a adoção pode depender de como o Cann suporta as estruturas de IA existentes, principalmente para cargas de trabalho emergentes em grandes modelos de idiomas e ferramentas de escritor de IA. O ecossistema de software em torno do CUDA inclui milhares de bibliotecas otimizadas e extensa documentação que levou anos para se desenvolver.
No entanto, existem sinais de progresso no hardware da Huawei, com várias alegações de que certos chips ascendes podem superar os processadores da NVIDIA em condições específicas. Os relatórios sugerem que os resultados de referência da CloudMatrix 384 contra a NVIDIA Runningseek R1 sugerem que a trajetória de desempenho da Huawei está fechando a lacuna de desempenho.
Construindo um ecossistema alternativo
Huawei tem, de acordo com o Post da manhã da China Meridionaliniciou discussões com os principais usuários chineses de IA, universidades, instituições de pesquisa e parceiros de negócios sobre a contribuição para uma comunidade de desenvolvimento de ascend de código aberto. A abordagem colaborativa reflete iniciativas de código aberto bem-sucedidas em outros setores de tecnologia, onde as contribuições da comunidade aceleram o desenvolvimento e a adoção.
Contexto global de guerra de chips
A iniciativa Cann Cann de código aberto se encaixa na independência tecnológica da China. A campanha de código aberto do país está ganhando força, com mais empresas de tecnologia doméstica trabalhando para tornar suas tecnologias proprietárias acessíveis publicamente. Exemplos recentes incluem o modelo aberto do Xiaomi do seu modelo de idioma grande de áudio midashenglm-7b e o lançamento do Alibaba do modelo de codificação de AI do Coder QWEN3.
Tudo isso está acontecendo no cenário de restrições de exportação em andamento nos EUA direcionadas às empresas de tecnologia chinesa. No ambiente atual, onde as restrições dos EUA afetam as exportações de hardware da Huawei, a criação de uma pilha de software doméstica robusta para as ferramentas de IA se torna tão importante quanto melhorar o desempenho do chip.
Ceticismo especializado e desafios pela frente
O desempenho bruto por si só não garantirá a migração do desenvolvedor sem estabilidade e suporte equivalentes ao software. O desafio se estende além dos recursos técnicos para incluir a qualidade da documentação, a atividade da comunidade e a integração nos fluxos de trabalho de desenvolvimento.
A estrada à frente
As implicações para a indústria global de semicondutores permanecem significativas. À medida que a competição de tecnologia americana-China se intensifica, a estratégia de código aberto da Huawei representa uma mudança de competir em plataformas proprietárias para a construção de ecossistemas colaborativos que podem remodelar como o desenvolvimento de software de IA evolui globalmente.
Ainda não se sabe se essa iniciativa desafiará com sucesso o domínio da Nvidia, mas certamente marca um novo capítulo na batalha em andamento pelo controle sobre a infraestrutura de computação de IA que alimenta a próxima geração de inovação tecnológica.
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