Китай ускоряет переход на отечественные чипы искусственного интеллекта под давлением США

Крупнейшие китайские технологические компании быстро работают над тем, чтобы заменить американский кремний Американский кремний, но ближайшие преимущества заключаются в запуске ИИ, а не в его обучении. Ограничения на экспорт передовых деталей Nvidia подтолкнули местных разработчиков к созданию "достаточно хороших" чипов, которые обеспечивают работу сервисов в режиме онлайн, пока более длительные инвестиции в производство созревают.

Alibaba является ведущим примером. Ранее являвшаяся крупным клиентом Nvidia, сейчас она тестирует новый процессор собственного производства, предназначенный для решения широкого круга задач, а не только узких, одноцелевых задач. Чип изготавливается на китайском литейном заводе, а не на заводе TSMC, что было вынуждено сделать из-за ограничений США. Чтобы облегчить внедрение, Alibaba сохранила совместимость с программной экосистемой Nvidia, так что команды могут повторно использовать существующий код.

Конкуренты подходят к делу с разных сторон. Шанхайская компания MetaX выпустила GPU с большим объемом памяти, чем у Nvidia H20 - самой продвинутой модели Nvidia, которую Вашингтон ненадолго выпустил в Китай, прежде чем Пекин попросил покупателей воздержаться, обменяв более высокую потребляемую мощность на производительность при определенных рабочих нагрузках. MetaX планирует увеличить масштабы производства, используя более старую технологию и многослойный подход, чтобы обойти ограничения по мощности на отечественных заводах. Тем временем компания Cambricon получила квартальный доход в размере около 247 миллионов долларов благодаря большим заказам на чип Siyuan 590 и предупредила инвесторов после резкого скачка акций; ее рыночная стоимость по-прежнему намного выше прежних уровней.

Государственная поддержка продлевает сроки. Пекин открыл фонд в размере $8,4 млрд. для сокращения иностранной зависимости, а компания Huawei продемонстрировала систему, которая сшивает вместе 384 чипа Ascend. По некоторым оценкам, она может превзойти ведущее американское оборудование по отдельным показателям, но затраты на электроэнергию очень высоки. Несмотря на это, крупные провайдеры публичных облаков с осторожностью относятся к массовым закупкам Ascend, отчасти потому, что считают Huawei прямым конкурентом облаков.

Инструментарий и цепочки поставок остаются узкими местами. Многие инженеры до сих пор предпочитают зрелый программный стек Nvidia; отечественные чипы сложнее интегрировать, а сообщения о перегреве или сбоях системы во время длительных тренировок продолжают поступать. Китайские фабрики, ограниченные в доступе к передовому оборудованию, с трудом наращивают мощность, необходимую дизайнерам, что вынуждает некоторых производителей комбинировать меньшие матрицы или использовать старые узлы. Новый чип от Alibaba помогает в обеспечении совместимости, но не решает проблему узкого места в обучении.

Это разделение - гладкие умозаключения против сложного обучения - определяет текущий разрыв. Американский контроль блокирует самые передовые обучающие процессоры, а последняя деталь Alibaba сосредоточена на обслуживании предварительно обученных моделей, а не на их создании. До тех пор, пока местное оборудование не сможет надежно обрабатывать длинные и горячие циклы обучения в масштабах страны, основные достижения Китая будут направлены на поддержание быстродействия ИИ-сервисов, а не на создание больших фундаментальных моделей.

Тем не менее, прогресс продолжается. Компания DeepSeek намекнула, что программные обходные пути и улучшение отечественного кремния могут продвинуть обучение вперед, а некоторые инвесторы утверждают, что полный стек ИИ "made-in-China" может достичь масштаба раньше, чем ожидается, оказывая давление на Nvidia в стране и за рубежом.