DeepSeek entwickelt eigenen KI-Chip, während Finanzierungsberichte auf einen größeren Infrastrukturausbau hindeuten

Ein Inferenzchip soll die Rechenkosten senken

DeepSeek entwickelt einem Bericht zufolge einen eigenen Chip für Inferenz, also für die Generierung von Antworten durch trainierte Modelle. Der Bericht beruft sich auf drei mit dem Projekt vertraute Personen. Die Arbeiten laufen demnach seit etwa einem Jahr. Der chinesische KI-Entwickler stellt Halbleiteringenieure ein und spricht mit Chipdesign-Unternehmen, Auftragsfertigern und Speicherzulieferern über Produktionsanforderungen.

Unmittelbares Ziel ist es, die Abhängigkeit von Nvidia und Huawei zu verringern. Die beiden Anbieter liefern die Prozessoren, mit denen DeepSeek seine Systeme aufgebaut hat und betreibt. Das Projekt befindet sich noch in einer frühen Phase. DeepSeek hat es nicht öffentlich bestätigt; weder ein Fertigungspartner noch ein Produktionszeitplan oder technische Daten des Chips wurden bekannt gegeben.

Die Hardwareentwicklung fällt mit Berichten über einen deutlich größeren Ausbau der Infrastruktur zusammen. Einem Bericht zufolge ist ein Rechenzentrum mit mindestens 160.000 Huawei-KI-Chips geplant. Bei der Finanzierung reichen die Angaben von einer zunächst angestrebten Kapitalaufnahme von 7 Milliarden Dollar bis zu einer späteren Runde, die sich auf bis zu 15 Milliarden Dollar belaufen könnte. Die Berichte beschreiben unterschiedliche Finanzierungsphasen und lassen sich nicht als ein einziger bestätigter Vorgang darstellen.

Ein eigener Prozessor würde DeepSeeks Bestreben fortsetzen, den Betrieb von KI günstiger zu machen. Die Modelle DeepSeek-V3 und R1 lenkten die Aufmerksamkeit auf die Fähigkeit des Unternehmens, leistungsfähige Systeme mit einem Schwerpunkt auf Recheneffizienz bereitzustellen. Die Entwicklung eigener Hardware bringt eine andere Herausforderung mit sich: DeepSeek müsste seine Effizienzstrategie in einen Prozessor umsetzen, der gefertigt, durch Software unterstützt und zuverlässig im großen Maßstab betrieben werden kann.

Vorerst handelt es sich um ein Entwicklungsprojekt und nicht um einen Ersatz für bestehende Hardware. Entscheidend ist die Richtung, in die DeepSeek seine Ausgaben und Entwicklungsarbeit lenkt, nicht eine nachgewiesene Chip-Leistung oder ein unmittelbarer Geschäftseinbruch bei den Zulieferern.

Warum DeepSeek auf Inferenz setzt

Der geplante Chip ist vor allem für Inferenz und nicht für das Training gedacht. Beim Training wird ein Modell anhand großer Datenmengen erstellt oder aktualisiert. Inferenz findet anschließend statt: Jedes Mal, wenn ein Nutzer eine Frage stellt und das trainierte Modell eine Antwort generiert.

Dieser Unterschied ist finanziell relevant. Training kann sich auf konzentrierte Phasen intensiver Rechenarbeit beschränken. Ein beliebter Dienst muss dagegen den ganzen Tag über Anfragen beantworten. Die laufenden Kosten hängen davon ab, wie viel Arbeit jeder Prozessor bewältigen kann, wie viel Strom er verbraucht und wie zuverlässig das System verfügbar bleibt.

Rechenleistung kann bei vielen KI-Unternehmen mehr als die Hälfte der Ausgaben ausmachen. DeepSeek hat keine vergleichbare Aufschlüsselung seiner eigenen Kosten veröffentlicht. Die steigende Nachfrage nach seinen Modellen hat die Infrastruktur zu einem der größten Kostenblöcke im laufenden Betrieb gemacht. Ein Prozessor, der auf die tatsächlichen Anforderungen beim Betrieb der Modelle zugeschnitten ist, könnte die Kosten pro Antwort senken.

Bislang gibt es keine öffentlich zugänglichen Belege dafür, dass der geplante Chip diese Einsparungen erzielen wird. Ein aussagekräftiger Vergleich müsste Fertigungskosten, Speicher, Stromverbrauch, Softwareentwicklung und die Zahl der Anfragen berücksichtigen, die das System bei akzeptabler Geschwindigkeit verarbeiten kann. Ein günstigerer Prozessor macht einen Dienst nicht zwangsläufig billiger, wenn mehr Hardware benötigt wird oder das Modell weniger effizient läuft.

Das Projekt ist auch nicht als Plan zu verstehen, sämtliche von DeepSeek verwendeten Prozessoren zu ersetzen. Ein Chip für die Beantwortung von Anfragen könnte das Unternehmen weiterhin von anderer Hardware abhängig machen, etwa für das Training neuer Modelle und für Aufgaben, die der eigene Entwurf nicht unterstützt.

Huawei bleibt für den Ausbau zentral

DeepSeek hat sowohl auf Hardware von Nvidia als auch auf Hardware von Huawei gesetzt. Berichten zufolge hat sich die Ausrichtung zuletzt stärker in Richtung Huawei verschoben. Eine Anfang 2026 veröffentlichte Version des Modells V4 basierte auf Huaweis Ascend-Prozessoren. Ein weiterer Bericht datiert die Vorschauversionen V4-Pro und V4-Flash auf April.

Der gemeldete Plan für ein Rechenzentrum mit mindestens 160.000 Huawei-KI-Chips deutet darauf hin, dass der Kauf bestehender Prozessoren und die Entwicklung eigener Hardware parallel vorangehen. Das passt zur frühen Phase des Chipprojekts: DeepSeek benötigt weiterhin Hardware für den Betrieb seiner Dienste, während die Ingenieure an einem Entwurf arbeiten, dessen Produktion noch nicht bestätigt ist.

Huawei macht das Vorhaben zu mehr als einer Geschichte über Nvidia. Einer Marktschätzung zufolge beläuft sich der chinesische Markt für heimische KI-Chips auf rund 50 Milliarden Dollar; Huaweis Anteil liegt demnach bei etwa der Hälfte. Das entspräche rund 25 Milliarden Dollar. Es handelt sich um eine grobe Marktschätzung, nicht um eine Angabe zu DeepSeeks Käufen oder eine Prognose dazu, welche Umsätze ein eigener Chip verdrängen könnte.

Ein erfolgreicher Entwurf könnte DeepSeek mehr Kontrolle über die eigenen Rechenkapazitäten verschaffen und die Käufe bei beiden Anbietern verringern. Daraus muss kein Produkt für andere Unternehmen werden. Eine kommerzielle Vertriebsstrategie wurde nicht bekannt gegeben; ein Prozessor für DeepSeeks interne Anforderungen könnte auch dauerhaft ein internes Werkzeug bleiben.

Das Vorhaben folgt dem breiteren Bestreben Chinas, eigene KI-Chips zu entwickeln, das im Oktober 2025 beschrieben wurde. Damals bauten Huawei, Alibaba und andere heimische Entwickler ihre Alternativen zu Nvidia aus. Der gemeldete Schritt von DeepSeek bringt nun auch einen Modellanbieter in diesen Wettbewerb ein. Die Anforderungen an die Hardware ergeben sich dabei aus dem Dienst, den das Unternehmen betreibt.

Der Entwurf ist nur der erste Teil der Herausforderung

DeepSeek hat Berichten zufolge die Zahl der Stellen in den Bereichen Chiparchitektur, Verifizierung und Softwareunterstützung erhöht. Diese Funktionen decken unterschiedliche Teile des Entwicklungsprozesses ab. Architekten legen fest, wie ein Prozessor seine Aufgaben erledigt. Verifizierungsingenieure prüfen, ob sich der Entwurf korrekt verhält. Softwareingenieure sorgen dafür, dass Modelle und Anwendungen die Hardware nutzen können.

Das Unternehmen hat Berichten zufolge auch Gespräche mit Chipdesign-Unternehmen, Auftragsfertigern und Speicherzulieferern geführt. Ein Auftragsfertiger produziert Prozessoren nach dem Entwurf eines anderen Unternehmens. Speicherzulieferer liefern Komponenten, die Modelldaten speichern und schnell genug an den Prozessor weitergeben, damit das System effizient arbeitet.

Diese Gespräche belegen nicht, dass DeepSeek sich Fertigungskapazitäten gesichert hat. Ein Auftragsfertiger oder anderer Produktionspartner wurde nicht bestätigt. Auch ein Termin für das Tape-out, also die Übergabe eines fertigen Chipentwurfs zur Fertigung, wurde nicht bekannt gegeben.

Vom Architekturentwurf bis zum Tape-out und anschließend zur Massenproduktion vergeht in der Regel deutlich mehr als ein Jahr; die Entwicklung eines konkurrenzfähigen KI-Prozessors kann Jahre dauern. Auch nach dem Eintreffen erster Muster müsste das Unternehmen sie testen, Fehler beheben und eine zuverlässige Produktion aufbauen. Bevor der Chip einen erheblichen Teil des Dienstbetriebs übernehmen könnte, müsste auch die Software bereit sein.

US-Exportbeschränkungen erschweren diesen Prozess. Berichten zufolge ist Chinas Zugang zu den fortschrittlichsten Nvidia-Prozessoren, zu moderner Chipfertigung im Ausland und zu Speicher mit hoher Bandbreite eingeschränkt. Dieser Speicher überträgt Daten mit den hohen Geschwindigkeiten, die KI-Prozessoren benötigen. Beschränkungen bei der Fertigung oder beim Speicher könnten die Leistung des fertigen Entwurfs begrenzen oder den Einsatz verzögern.

Finanzierungsberichte beschreiben unterschiedliche Phasen

Bei der Finanzierung ist besondere Vorsicht geboten. Dem ersten Bericht zufolge strebt DeepSeek seine erste externe Finanzierungsrunde an. Geplant sind rund 7 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 52 bis 59 Milliarden Dollar. Zu diesem Zeitpunkt wurde eine externe Finanzierung als Abkehr von der bisherigen Zurückhaltung des Unternehmens dargestellt.

Ein separater Bericht beschreibt diese erste Runde als bereits im Juni abgeschlossen. Demnach nahm DeepSeek etwa 7,4 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von mehr als 50 Milliarden Dollar ein. Anschließend soll das Unternehmen eine neue Runde mit einem Ziel von mindestens 12 Milliarden Dollar anstreben, die sich möglicherweise auf bis zu 15 Milliarden Dollar belaufen könnte. Zuvor habe das Ziel bei rund 7,5 Milliarden Dollar und einer Bewertung von etwa 75 Milliarden Dollar gelegen.

Die Berichte unterscheiden sich somit sowohl darin, ob die erste Runde abgeschlossen ist, als auch im Umfang der diskutierten Finanzierung. Sie könnten aufeinanderfolgende Entwicklungen widerspiegeln, doch DeepSeek hat sie öffentlich nicht miteinander in Einklang gebracht. Die geplante Runde über 7 Milliarden Dollar sollte nicht als noch offen dargestellt werden, ohne den späteren Bericht über einen abgeschlossenen Vorgang zu berücksichtigen.

Dem Bericht über die größere, spätere Runde zufolge steuern der Batteriehersteller CATL und Tencent die größten Anteile bei. Außerdem plane DeepSeek nach Abschluss der Finanzierung eine Umstrukturierung mit Blick auf einen Börsengang Anfang 2027. CATL lehnte eine Stellungnahme ab; Tencent und DeepSeek reagierten nicht.

Diese gemeldeten Pläne würden Spielraum für Ausgaben für Rechenzentren, Prozessoren und das für einen eigenen Chip benötigte Entwicklungsteam schaffen. Sie belegen jedoch nicht, welcher Betrag für das Chipprojekt vorgesehen wäre. Ein Budget, eine Aufteilung der Investitionen oder ein bestätigter Zeitplan für eine Börsennotierung wurden nicht bekannt gegeben.

Wie die gemeldeten Entwicklungen zusammenhängen

Die Berichte bringen die Chipentwicklung mit Modellveröffentlichungen und Finanzierungsplänen in Verbindung, doch mehrere Zeitangaben bleiben ungenau. Die nachvollziehbarste zeitliche Abfolge unterscheidet gemeldete Ereignisse von nicht bestätigten Vorhaben:

• 2024: Gründer Liang Wenfeng bezeichnete Exportkontrollen für Chips in einem Interview als echte Herausforderung.
• Etwa ein Jahr vor den Chipberichten: DeepSeek begann Berichten zufolge mit der Entwicklung und mit Gesprächen mit möglichen Design-, Fertigungs- und Speicherpartnern.
• April 2026: Ein Finanzierungsbericht datiert die Vorschauversionen V4-Pro und V4-Flash auf April. Separaten Berichten zufolge basierte eine Version des Modells V4 bereits Anfang 2026 auf Huawei-Ascend-Prozessoren.
• Juni: Dem späteren Finanzierungsbericht zufolge schloss DeepSeek seine erste externe Finanzierungsrunde ab und nahm etwa 7,4 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von mehr als 50 Milliarden Dollar ein.
• Anfang 2027: DeepSeek erwägt Berichten zufolge nach einer weiteren Finanzierungsrunde und einer Umstrukturierung einen Börsengang.

Ein entsprechender Termin für die Chipproduktion fehlt in dieser Abfolge. DeepSeek hat weder einen Prototyp noch einen Meilenstein beim Tape-out oder eine Markteinführung angekündigt. Der gemeldete Plan für einen Börsengang Anfang 2027 ist ein Finanzvorhaben und keine Frist für den Prozessor.

Diese Unterscheidung verhindert auch, dass Fortschritte bei den Modellen mit Fortschritten bei der Hardware verwechselt werden. Ein Modell auf Huawei-Prozessoren zu betreiben, zeigt, dass an dieser Plattform gearbeitet wird; es belegt nicht, dass DeepSeeks eigene Chips bereits einsatzbereit sind.

Was das für Nvidia und den Chipmarkt bedeutet

Nvidia-Aktien gaben Berichten zufolge nach Bekanntwerden des Projekts im vorbörslichen Handel um etwa 0,5 Prozent nach. Das war eine moderate Marktreaktion und kein Beleg für eine messbare Veränderung bei Aufträgen oder Umsätzen. Solange kein Chip für den Einsatz bereitsteht, bleibt jede kommerzielle Auswirkung eine mögliche Entwicklung für die Zukunft.

DeepSeeks Vorhaben steht im Einklang mit einem breiteren Trend unter KI-Entwicklern zu eigener Hardware. Berichten zufolge entwickelt OpenAI gemeinsam mit Broadcom einen Inferenzchip; auch Anthropic arbeitet an eigenen Chips. Der gemeinsame Anreiz besteht darin, die laufenden Kosten für den Betrieb von Modellen besser kontrollieren zu können. Die Projekte unterscheiden sich jedoch in ihrem Entwicklungsstand und ihrem Zugang zur Fertigung.

DeepSeek steht vor einer zusätzlichen Einschränkung: Ein eigener Entwurf hebt Beschränkungen bei der Fertigung und beim Zugang zu Speicher nicht auf. Eine geringere Abhängigkeit von Nvidia könnte das Unternehmen weiterhin von externer Chipfertigung, Speicher und anderen Komponenten abhängig lassen.

Die nächsten bedeutsamen Entwicklungen wären die Bestätigung eines Fertigungspartners, Angaben zur Chiparchitektur, Fortschritte beim Tape-out und Leistungsnachweise mit DeepSeeks Modellen. Eine abgeschlossene Finanzierung würde die verfügbaren Mittel klarer erkennen lassen. Für keinen dieser Hardware-Meilensteine wurde ein Termin angekündigt.

Die belastbarste Schlussfolgerung fällt daher enger aus als die Annahme eines unmittelbar bevorstehenden Wettbewerbserfolgs. DeepSeek versucht Berichten zufolge, mehr Kontrolle über die Infrastruktur seiner KI-Dienste zu gewinnen, bleibt aber weiterhin auf etablierte Zulieferer angewiesen. Ob sich dadurch Kosten senken lassen, hängt vom fertigen System ab und nicht allein davon, wem der Prozessorentwurf gehört.

Die wichtigsten Punkte

• DeepSeek entwickelt Berichten zufolge nach etwa einem Jahr Arbeit einen Inferenzchip, hat das Projekt aber nicht öffentlich bestätigt.
• Das Vorhaben könnte die Abhängigkeit von Nvidia und Huawei verringern. Ein Auftragsfertiger, Produktionspartner oder Einführungstermin wurde nicht bekannt gegeben.
• Exportbeschränkungen für moderne Fertigung und Speicher mit hoher Bandbreite könnten die Leistung des Projekts begrenzen oder seinen Zeitplan verzögern.
• Die Finanzierungsberichte beschreiben eine zunächst geplante Kapitalaufnahme von 7 Milliarden Dollar, eine gemeldete abgeschlossene Runde über 7,4 Milliarden Dollar und eine spätere Runde, die sich auf bis zu 15 Milliarden Dollar belaufen könnte.
• Ein separater Ausbauplan umfasst mindestens 160.000 Huawei-KI-Chips und das gemeldete Ziel eines Börsengangs Anfang 2027.
• Öffentliche Benchmarks oder Produktionsmeilensteine, die belegen, dass DeepSeeks Chip die Kosten für den Betrieb seiner Modelle senken kann, liegen bislang nicht vor.