Уилл ДеПью, бывший исследователь OpenAI и основатель Unemployment Labs, сообщил, что обнаружил признаки использования чипов Nvidia Blackwell в шести китайских ИИ-моделях. Он искал следы оборудования в опубликованных числовых параметрах нейросетей. Его вывод касается доступа к чипам, подпадающим под экспортные ограничения США, но сам по себе не доказывает контрабанду или нарушение закона.
Какие модели попали в анализ
По анализу ДеПью, модели DeepSeek-V4-Flash и MiniMax-M3 несут характерный след чипов B200 или B300. В DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro и Ling-3.1-flash компании Ant Group он обнаружил признаки систем GB200 или GB300. Всего речь идёт о шести моделях четырёх разработчиков: DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax и Ant Group. Они вышли начиная с апреля 2026 года.
Исследователь называет свою работу первым техническим свидетельством такого доступа. По его словам, старшие исследователи OpenAI и Anthropic уже независимо проверили и подтвердили результаты. Это сообщение самого ДеПью, а не отдельное публичное заключение двух компаний.
Как чип оставляет след в нейросети
Нейросеть состоит из миллиардов чисел — весов, которые меняются во время обучения. Перед его началом программа PyTorch заполняет эти параметры случайными значениями. Работа распределяется между вычислительными блоками чипа, поэтому, согласно исследованию, разные поколения оборудования оставляют разные начальные узоры.
Большинство значений затем многократно меняется. Но некоторые параметры, связанные с неиспользуемыми словами или символами, сохраняют исходные числа. По словам ДеПью, в других частях модели остаётся более слабый статистический след. По этим остаткам он и восстанавливал признаки оборудования — без доступа к самому дата-центру.
ДеПью сообщил, что точно воспроизвёл результаты для DeepSeek-V4-Flash и Kimi K3 на реальных чипах Blackwell и опубликовал код проверки на GitHub. По его данным, метод также верно определил оборудование всех 24 контрольных моделей, для которых оно было известно, включая Llama 3.1 компании Meta.
Что этот результат не доказывает
Строго говоря, метод определяет оборудование, на котором создавались начальные значения весов. Обучение, по оценке исследования, с большой вероятностью проходило на тех же системах, но это не одно и то же утверждение.
В работе также рассматривается альтернативное объяснение: ограниченный в производительности AMD MI300X мог бы дать похожий узор. ДеПью утверждает, что исключил этот вариант для DeepSeek-V4-Flash по небольшим различиям округления чисел. Переносить эту отдельную проверку на все шесть моделей нельзя.
Анализ не показывает, где находятся ускорители и кому они принадлежат. Китайские компании могут арендовать вычислительные мощности в дата-центрах за пределами Китая. Поэтому найденный технический след не устанавливает ни физический ввоз чипов в страну, ни нарушение экспортных правил США.
Суть новости — в новом способе судить о доступном разработчикам оборудовании, а не в доказанном маршруте поставок. Для более широкого контекста о положении производителя есть материал почему Nvidia стала первой компанией с капитализацией $5 трлн.
