AI

DeepSeek werkt nu aan eigen AI-chip: minder afhankelijk van Nvidia

Project richt zich op inferentie onder druk van exportbeperkingen

DeepSeek werkt nu aan eigen AI-chip: minder afhankelijk van Nvidia

Chema Carvajal Sarabia

  • 7 juli 2026
  • Bijgewerkt: 7 juli 2026 om 15:30
DeepSeek werkt nu aan eigen AI-chip: minder afhankelijk van Nvidia

DeepSeek, de Chinese startup, werkt aan een eigen chip om zijn modellen te draaien, meldt Reuters. Dat is een serieuze stap richting zelfgebouwde hardware. Tot nu toe vertrouwen dit soort bedrijven meestal vooral op externe leveranciers.

DeepSeek Downloaden

De timing is geen toeval. De markt voor geavanceerde rekenkracht staat onder druk door Amerikaanse exportbeperkingen, terwijl de vraag naar capaciteit voor chatbots en andere AI-diensten intussen gewoon blijft oplopen.

Met een eigen chip zou DeepSeek later meer grip kunnen krijgen op kosten, beschikbaarheid en de afhankelijkheid van andere partijen.

Volgens Reuters draait het interne chipproject om het volgende:

  • Minder afhankelijk worden van Nvidia. Dat bedrijf is nog altijd de dominante speler voor zware modeltaken, en DeepSeek zou die buitenlandse afhankelijkheid graag kleiner maken.
  • Ook minder leunen op binnenlandse alternatieven. Op termijn wil DeepSeek zelfs chips van Huawei deels vervangen door eigen hardware.
  • De nadruk ligt op inferentie, niet op training. Het gaat dus om de fase waarin een al getraind model jouw vragen beantwoordt, tekst genereert of andere taken uitvoert voor eindgebruikers. Niet om de veel zwaardere en duurdere trainingsfase, waarin een model met grote hoeveelheden data wordt opgebouwd.
  • Hardware en software beter op elkaar laten aansluiten. Daarmee kan DeepSeek strakker sturen op prestaties, energieverbruik en beschikbaarheid. Zeker als veel gebruikers tegelijk geholpen moeten worden, maakt dat een groot verschil.
  • Een gunstiger kostenplaatje. Voor veel modelbedrijven zit de dagelijkse kostenpost juist in inferentie, en die loopt snel op zodra producten op grote schaal worden gebruikt. Dan kan een gespecialiseerde chip commercieel aantrekkelijker zijn dan meteen jagen op de absolute top van trainingshardware.
  • Strengere exportregels spelen mee. DeepSeek gebruikte volgens Reuters eerder Nvidia H800-processors, een aangepaste variant voor de Chinese markt. Die werd later alsnog door de Amerikaanse regering verboden, waardoor toegang tot de nieuwste buitenlandse chips een stuk minder vanzelfsprekend is geworden.
  • Het project zit nog in een vroege fase. Volgens Reuters praat DeepSeek nog met chipontwerpers, foundries en leveranciers van geheugentechnologie. Tegelijk heeft het bedrijf stilletjes engineers met chipervaring aangenomen.
  • De technische en financiële drempels zijn hoog. Een concurrerende chip bouwen kost jaren ontwikkeling, veel kapitaal en toegang tot geavanceerde productie en high-bandwidth memory (HBM). Juist dat type geheugen is cruciaal om zware modeltaken snel uit te voeren, op een moment dat handelsbeperkingen die route lastiger maken.

DeepSeek is daarin niet de enige. Grote modelbedrijven in de VS, en Chinese spelers als Alibaba en Baidu, kijken ook naar eigen chips om prestaties op te schroeven en de kosten op langere termijn omlaag te krijgen.

Die hardwareplannen passen ook in de grotere ambities van het bedrijf. Reuters meldde dat DeepSeek werkt aan zijn eerste grote investeringsronde, met als doel ongeveer 7 miljard op te halen bij een waardering van meer dan 50 miljard. Lukt dat, dan krijgt DeepSeek extra slagkracht om uit te groeien tot een meer verticaal geïntegreerde speler, met niet alleen eigen modellen maar op termijn ook eigen rekentechniek daaronder.

Laatste artikelen

Volgende artikel wordt geladen