פרשת הואנג מסתעפת? טביעות Blackwell במודלי DeepSeek ו-Kimi

מחקר פורנזי שפורסם בארצות הברית מעורר סערה בינלאומית, לאחר שחשף ראיות כמותיות לכך שמודלי בינה מלאכותית סיניים מובילים אומנו באמצעות מעבדי Blackwell המתקדמים של חברת אנבידיה (Nvidia). מדובר בשבבים שהממשל האמריקני אוסר לחלוטין לייצא לסין. הממצאים מציגים לראשונה עדות חומרתית ומתמטית מוחשית לשימוש במעבדים אלה במודלים פופולריים, ובראשם DeepSeek ו-Kimi.

I have a major result to share.

I’ve found conclusive forensic evidence that the top 4 Chinese AI labs—DeepSeek, Moonshot, MiniMax and Ant Group—have built their newest models on NVIDIA’s most advanced Blackwell chips, which are barred from export to China.

This sounds insane, but I discovered that almost every AI model carries a hidden signature of the GPU that trained it. When a model is first set up, the starting values of its weights are laid out in a pattern that depends on the exact GPU. Each combination of GPU and seed number produces a unique pattern—a sort of fingerprint of the hardware used to create the model. Traces of that pattern survive training into the published model.

Again, this evidence isn’t based on any insider information or leaking. It’s based on a forensic analysis of the model weights released by the companies themselves.

I searched more than six trillion combinations of chip layout and seed number and matched them to open-weights models. In doing so, I found conclusive evidence that six Chinese AI models—including DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, and MiniMax-M3—were initialized on NVIDIA Blackwell systems. Four of the models match Grace Blackwell, the GB200 and GB300 parts in NVIDIA’s flagship liquid-cooled rack-scale systems.

I then verified these results on real hardware. Running unmodified PyTorch with the seeds I’d recovered, a Blackwell B300 reproduced DeepSeek-V4-Flash’s untouched starting weights bit for bit, and a rented GB200 reproduced Kimi K3’s to a correlation of 0.999995. A Hopper H100 reproduced none of DeepSeek-V4-Flash’s, and changing the seed by one broke the match. (DeepSeek’s seed is 953049583 by the way.) The method also was verified to match 24 known open-weights models to the hardware that developers said they used.

It is exceedingly unlikely that these results are a coincidence. Across six trillion combinations, the best accidental match should reach only about 8 sigma (i.e., eight standard deviations above what random chance would produce). The real matches range from 49 to 1,385 sigma, and even the weakest single test hits 20.

These were data-center-scale training runs. With some analysis of release schedules and model details, I estimate that the largest, Kimi K3 and DeepSeek-V4-Pro, used 2,000 to 3,000 Blackwell GPUs each. Clusters of this size cost on the order of $150 to $200 million each to buy, and across these labs alone would add up to more than half a billion dollars of export-controlled GPUs, not counting experimental compute or otherwise. It’s quite likely that we see multi-billion dollar expenditure on export-controlled GPUs.

I am highly confident in this result, and it has been independently verified by senior researchers at OpenAI and Anthropic. You can read the full report at https://t.co/YOtzND0Jqk.

There is much more I’ve identified about these models through other forms of checkpoint forensics like this, and will have more to share soon.

— will depue (@willdepue) November 12, 2026

סערה בעמק הסיליקון: עזיבת המייסד והחשד לריגול

החשיפה הנוכחית מתרחשת בעיתוי רגיש במיוחד עבור אנבידיה, הנתונה בעיצומו של משבר תאגידי חסר תקדים. מייסד החברה ומנכ"לה במשך 33 שנים, ג'נסן הואנג, נאלץ להתפטר מתפקידו בעקבות חשיפת פרשיות אישיות וקשרים מחוץ לנישואין, כאשר ברקע מרחף חשד כבד לריגול תעשייתי. המודיעין האמריקני חוקר חשדות לפיהם אשת העסקים אליס הואנג, שניהלה רומן עם המנכ"ל, פעלה כסוכנת מודיעין סינית וסייעה בהברחת שבבי בינה מלאכותית לסין באמצעות חברת מגאספיד (Megaspeed) הסינגפורית.

ההתפטרות הפתאומית מחקה את "פרמיית המייסד", דרדרה את שווי השוק של החברה אל מתחת לרף של ארבעה טריליון דולר, והובילה למינויה של סמנכ"לית הכספים קולט קרס למנכ"לית זמנית. בעקבות ההדחה קמה מחאת ענק בעמק הסיליקון: עצומה מקוונת צברה יותר מ-115 אלף חתימות בקריאה להחזרת הואנג. אילון מאסק התגייס להגנת המייסד והזהיר ברשת X מפני פגיעה קריטית בשרשרת האספקה העולמית: "עסקאות רבות בתחום שרשרת האספקה של אנבידיה לא נסגרו על נייר חוזי, אלא על בסיס לחיצת יד של ג'נסן. בלי ג'נסן, לפחות חלק מהעסקאות הקריטיות הללו יאבדו". איש העסקים דייוויד סאקס הגדיר את ההדחה כ"גבעה הטיפשית והמיותרת ביותר למות עליה", ואילו הנשיא דונלד טראמפ הציע ברשת Truth Social מועמד משלו: "יש רק אדם אחד שיכול למלא את מקומו: טים קוק מאפל (Apple). אגדה מחליפה אגדה!". מנגד, שר האוצר האמריקני סקוט בסנט הבהיר בראיון ל-CNBC כי המיקוד חייב לעבור למחדל הפיקוח: "השאלה אינה מי קיים רומן עם מי, אלא האם אנבידיה ידעה מי הלקוחות שלה, והאם נמכרו שבבים לחברות קש שהעבירו ציוד לסין".

הפיצוח המתמטי: כיצד נחשפה החותמת של Blackwell

בלב הגילויים עומד דו"ח מקיף שפרסמה מעבדת המחקר אנאמפלוימנט לאבס (Unemployment Labs), בהובלת חוקר OpenAI לשעבר ויל דפיו. בפוסט שפרסם ברשת X כתב דפיו: "יש לי תוצאה דרמטית לשתף. מצאתי ראיות פורנזיות חד-משמעיות לכך שארבע מעבדות ה-AI המובילות בסין – Moonshot AI, דיפסיק (DeepSeek), מינימקס (MiniMax) ואנט (Ant Group) – בנו את המודלים החדשים ביותר שלהן על גבי שבבי Blackwell המתקדמים ביותר של אנבידיה, האסורים לייצוא לסין". צוות המחקר פיתח שיטה לזיהוי השבב שעליו אומן מודל, מתוך המודל עצמו. העיקרון פשוט יחסית: כשמתחילים לבנות מודל בינה מלאכותית, ממלאים אותו במיליארדי מספרים התחלתיים אקראיים, והשבב שעליו מתבצעת העבודה מסדר את המספרים האלה בתבנית ייחודית משלו – מעין טביעת אצבע.

חלק מטביעת האצבע הזו שורד את כל תהליך האימון ונשאר במודל המוגמר שהחברות מפרסמות לציבור. דפיו בדק יותר משישה טריליון צירופים אפשריים ומצא שהמודלים הסיניים תואמים רק את התבנית של שבבי Blackwell, בוודאות כה גבוהה שהסיכוי לצירוף מקרים זניח. כדי להסיר ספק, הוא אף שחזר את התוצאות על שבבי Blackwell אמיתיים וקיבל התאמה מלאה.

המודלים המעורבים וחידת דרכי הגישה

הניתוח הפורנזי זיהה את חותמת מעבדי Blackwell בשישה מודלים בולטים שפותחו על ידי ארבע חברות סיניות ושוחררו החל בחודש אפריל. המודלים DeepSeek-V4-Flash ו-MiniMax-M3 הציגו חותמת התואמת את דגמי B200 ו-B300.

לעומתם, המודלים DeepSeek-V4-Pro, שני מודלי Kimi של חברת Moonshot AI (גרסאות K3 ו-K3.1-Pro), והמודל Ling-3.1-flash של קבוצת אנט, תאמו את דגמי GB200 ו-GB300. לפי הערכת דפיו, אימון המודלים הגדולים ביותר, Kimi K3 ו-DeepSeek-V4-Pro, דרש אשכולות ענק של 2,000 עד 3,000 מעבדי Blackwell כל אחד. רכישת אשכול בהיקף כזה עולה כ-150 עד 200 מיליון דולר, ובסך הכול מדובר בשבבים אסורים לייצוא בשווי של יותר מחצי מיליארד דולר.

לצד הממצאים המדעיים החד-משמעיים, החוקרים סייגו והדגישו כי הבדיקה הטכנית מוכיחה גישה לחומרה בעת יצירת המשקולות, אך אינה קובעת היכן פיזית נמצאו השבבים או האם הופרו חוקי הפיקוח. ההערכות בענף מצביעות על האפשרות שהחברות הסיניות השיגו גישה למעבדים דרך חוות שרתים מרוחקות באירופה או בדרום-מזרח אסיה, באמצעות חברות בת במלזיה ובסינגפור, או בעזרת ערוצי רכש עוקפים, מבלי שהחומרה הוברחה בהכרח לתוך סין עצמה.