Published on Oct. 08, 2026

DeepSeek hat einen vollständigen Satz von Infrastrukturkomponenten für Huaweis Ascend-Plattform als Open Source veröffentlicht. Das Paket umfasst die Unterstützung für die Programmiersprache TileLang auf Ascend, Mathematik-Bibliotheken und eine Bibliothek für die verteilte Kommunikation.
Die Komponenten entsprechen jenen, die DeepSeek zuvor für Nvidia-Hardware veröffentlicht hatte, meldete die chinesische Nachrichtenagentur Cailianshe unter Berufung auf andere Berichte am 30. September 2026 (auf Chinesisch).

TileLang bietet eine hardwarenahe Programmumgebung, mit der sich Operatoren schreiben lassen, die Rechenbausteine von KI-Modellen. Die hardwarespezifischen Anweisungen generiert der Compiler im Hintergrund. Jeder TileLang-Operator, den DeepSeek beim Training einsetze, verfüge inzwischen über eine leistungsfähige Ascend-Implementierung, erklärt das Unternehmen. Die behauptete hohe Leistungsfähigkeit ließ sich nicht unabhängig überprüfen.

Mit der Veröffentlichung dieser quelloffenen Infrastruktur für Huaweis Ascend-Plattform greift DeepSeek ein praktisches Hindernis beim Einsatz chinesischer KI-Chips auf. Es geht um die Kosten, die entstehen, wenn Software aus Nvidias Ökosystem auf andere Hardware übertragen wird.

Huawei unterstützte die Entwicklung. Dazu gehörte die gemeinsame Optimierung von Berechnungen und Kommunikation in einem Supernode, einem Verbund aus 128 Ascend-950-Chips. Die Ergebnisse wurden fast zeitgleich auch über Huaweis CANN-Softwaregemeinschaft veröffentlicht.

Die Zusammenarbeit reicht damit über die Übertragung von Code auf einen anderen Prozessor hinaus. Sie umfasst auch die Abstimmung der Zusammenarbeit vieler Chips.

Die Entwicklungsgeschichte von TileLang erklärt den Ansatz. Die Sprache entstand hauptsächlich an der Informatikfakultät der Peking-Universität, wurde im Januar 2025 als Open Source veröffentlicht und kam ab September 2025 in DeepSeek-V3.2-Exp zum Einsatz.

Chinesischen Medienberichten zufolge laufen inzwischen die meisten Operatoren, die beim Training der DeepSeek-V4-Serie verwendet werden, über TileLang. Partnerschaften zur Anpassung bestehen mit Huawei Ascend, Moore Threads, Sophgo und MetaX.

Auf der Huawei Connect 2025 führte ein Teammitglied einen FlashAttention-Operator vor, der mit 80 statt mehr als 500 Zeilen Code auskam. Das Beispiel zeigt, wie sich Code vereinfachen lässt. Es ist kein Leistungstest für ein vollständiges Modell.

Migrationskosten und die über Jahre angesammelte Softwarekompetenz blieben zentrale Hürden für einheimische Chips, sagte der Branchenkenner Wang Minjian der Zeitung.

Er beschrieb Nvidias Ökosystem mit dem Versprechen „einmal schreiben, überall ausführen“. Eine hardwareneutrale Sprache für Operatoren könne Entwicklern erlauben, über unterschiedliche Compiler-Backends verschiedene Chips anzusteuern. Diese Backends übersetzen den Code für die jeweilige Hardware.

Die Veröffentlichung eröffnet einen konkreten Weg zu dieser Übertragbarkeit. Das vorliegende Recherchematerial enthält jedoch keinen unabhängigen Leistungsvergleich. Auch braucht eine neue Softwarebasis noch erhebliche Entwicklungsarbeit, um auszureifen.

Dennoch hat Chinas Halbleiterindustrie einen weiteren Schritt getan, um sich aus der Abhängigkeit von CUDA zu lösen, seit Nvidias Chinageschäft zum Kollateralschaden im „Chipkrieg“ von US-Präsident Donald Trump gegen China geworden ist.

Die vielen Hochspannungsleitungen bergen erhebliche Gefahren. Besonders gefährdet sind die Beschäftigten, die unmittelbar an den Leitungen arbeiten, etwa um sie zu warten. China Southern Power Grid und Unitree haben jetzt eine strategische Vereinbarung zur gemeinsamen Entwicklung von Robotern unterzeichnet, berichtete die Wirtschaftszeitung Diyi Caijing am 30. September 2026 (auf Chinesisch).

Die Roboter sollen bald einige der gefährlichsten Aufgaben in der Branche übernehmen, etwa im Winter Eis von Hochspannungsleitungen entfernen. Sie sollen auch für wiederkehrende Aufgaben wie Inspektionen, Anlagenkontrollen und Temperaturmessungen trainiert werden.

„Aus Sicht der industriellen Entwicklung liegt der Wert der Stromwirtschaft nicht nur darin, dass sie sich ‚für den Einsatz von Robotern eignet‘“, sagte Wang Yongli, stellvertretender Direktor des Forschungszentrums für das Energieinternet an der North China Electric Power University, laut dem Bericht.

„Sie erfüllt zugleich alle drei wesentlichen Voraussetzungen für den kommerziellen Einsatz von verkörperter KI. Aufgaben mit hohem wirtschaftlichem Wert, eine Umgebung für kontinuierliches Training und die Möglichkeit, Anwendungen im großen Maßstab zu vervielfältigen“, sagte er. „Vielleicht ist sie nicht die Branche, in der verkörperte KI am leichtesten Fuß fasst. Aber sie könnte eine der Branchen sein, die am besten aus einer vorführbaren Technik eine dauerhaft produktive Anwendung machen können.“ Verkörperte KI bezeichnet hier künstliche Intelligenz in Robotern, die in der physischen Welt agieren.

Im April dieses Jahres veröffentlichte State Grid einen internen Entwicklungsplan für verkörperte KI für 2026. Der Netzbetreiber will 8.500 entsprechende Geräte für insgesamt etwa 6,8 Milliarden Yuan (ungefähr 850 Millionen Euro) kaufen. Geplant sind 5.000 vierbeinige Roboter, 500 humanoide Roboter für Arbeiten an stromführenden Leitungen und 3.000 zweiarmige Inspektionsroboter.

Rechnet man die Nachfrage von China Southern Power Grid und anderen Energieunternehmen hinzu, erwartet die Branche für 2026 Investitionen von mehr als zehn Milliarden Yuan (ungefähr 1,25 Milliarden Euro) in verkörperte KI im Stromsektor.

Chinas Netzbetreiber erhalten dabei Rückendeckung vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) in Peking und von der staatlichen Vermögensaufsicht. Beide hätten gemeinsam jedes Staatsunternehmen im Land aufgefordert, „mindestens zehn Einsatzszenarien für das Training humanoider Roboter vor Ort auszuwählen“, berichtete Diyi Caijing.

Für Chinas junge Roboterhersteller bedeuten solche Vereinbarungen mit einem großen Staatskonzern verlässliche Einnahmen und reale Einsatzumgebungen, in denen sie ihre Roboter trainieren können. Beides brauchen sie dringend, um zu wachsen.

Die Taschen Ihrer Jeans könnte bald ein Roboter aufnähen. Es ist ein Beispiel dafür, wie Hersteller in Ningbo, einer Hafenstadt südwestlich von Hangzhou, traditionelle Industrien mithilfe verkörperter KI modernisieren wollen.

Mehr als eine Milliarde Kleidungsstücke werden jedes Jahr in Ningbo produziert. Große Textil- und Bekleidungsunternehmen wie Youngor, Firs und Romon sind dort ansässig.

Taschen auf Jeans und Hemden zu nähen ist eine typische monotone, ständig wiederkehrende Aufgabe, die Roboter gleichmäßig erledigen können. Dabei werden sie immer besser.

„Die Abweichung beim Platzieren der zugeschnittenen Teile bleibt innerhalb von zwei Millimetern. Diese Feinarbeit wird inzwischen im großen Maßstab ausgeführt“, sagte Mou Ruining, Ingenieur am Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center, laut einem Bericht der Wirtschaftszeitung Jingji Ribao vom 1. Oktober 2026 (auf Chinesisch).

Traditionelle Branchen wie Bekleidungsfertigung, Haushaltsgeräte und Petrochemie machen noch immer etwa 55 Prozent von Ningbos industrieller Basis aus. Damit und mit ihrem riesigen Tiefwasserhafen bietet die Stadt innovativen Robotik-Start-ups aus dem nahe gelegenen Hangzhou und Shanghai eine reale Testumgebung.

Ningbos Unternehmen verfügen über Erfahrung im automobilen Werkzeug- und Formenbau. Darauf aufbauend werden sie nun auch zu Zulieferern von Gelenken, elektrischen Antrieben und weiteren Kernkomponenten für humanoide Roboter und Industrieroboter.

„Unser Unternehmen hat in diesem Jahr 20.000 Sätze von Gelenkmodulen für humanoide Roboter in Serie gefertigt. Sie werden vielfach beim Transport und bei Dienstleistungen im Haushalt eingesetzt“, sagte Wu Gaohong, Geschäftsführer von Ningbo Nashi Electric Drive Robot, laut Jingji Ribao.

Jeden Tag um sechs Uhr morgens beginnt ein vierbeiniger Roboter auf dem Containerplatz des Hafens Ningbo-Zhoushan seine erste Inspektionsrunde. Er bellt niemanden an. Aber er kann seinen Inspektionsbericht automatisch erstellen und an die Leitstelle übermitteln.

Zehntausende solcher Anwendungen in ganz China ergeben gemeinsam einen stillen Paradigmenwechsel. Es gilt nicht mehr automatisch, dass die Produktion arbeitsintensiver, preiswerter Industriegüter aus Ländern abwandern muss, in denen die Geburtenraten sinken und die Lohnkosten rasch steigen. Ningbo und China beweisen gerade das Gegenteil.

Die Chinesische Akademie der Wissenschaften hat Panshi ScienceOne gestartet. Die Plattform soll Forschungsdaten, Modelle, Softwarewerkzeuge, wissenschaftliche Großanlagen und autonome Labore miteinander verbinden. Das „Computer Network Information Center“ der Akademie stellte die Plattform und ein begleitendes „Spark Program“ am 30. September 2026 vor, berichtete Renmin Wang, die Website der Parteizeitung Renmin Ribao, am selben Tag (auf Chinesisch).

Panshi soll den gesamten Forschungsprozess unterstützen, von der Formulierung von Hypothesen und der Literaturauswertung über Simulationen, Experimente und Datenanalysen bis hin zu neuen Erkenntnissen. Entwickelt werden außerdem Bewertungssysteme für vertrauenswürdige KI in fünf Wissenschaftsdisziplinen und ein Verfahren, mit dem sich die Herkunft wissenschaftlicher Ressourcen nachvollziehen lässt.

Fast 100 Forschungsinstitute, Universitäten und Technologieunternehmen haben sich dem Verbund angeschlossen. Im Rahmen des Spark Program sollen die Teilnehmer Rechenkapazität, Daten und Softwarewerkzeuge gemeinsam nutzen, Nachwuchskräfte ausbilden und Forschungsergebnisse in die Praxis überführen.

Die Initiative ist bedeutsam, weil China KI für die Wissenschaft als gemeinsam nutzbare Infrastruktur behandelt und nicht als Ansammlung isolierter Laborwerkzeuge. Knappe nationale Forschungseinrichtungen mit wiederverwendbaren Daten und Modellen zu verbinden, könnte Doppelarbeit verringern und forschungsintensiven Branchen helfen, Entdeckungen in technische Anwendungen zu übersetzen.