Китай бросил вызов: создаёт чипы для ИИ вместо NVIDIA
Китайские компании по производству чипов и разработке искусственного интеллекта активно развивают собственные технологии и формируют альянсы для сокращения зависимости от импорта, а некоторые из них планируют выход на биржу для привлечения инвестиций. В условиях ограничений на поставки западных компонентов участились объявления о создании совместимых с национальными чипами решений для ИИ.
В августе стало известно, что компания DeepSeek — разработчик крупных моделей искусственного интеллекта — заявила о совместимости своих решений с национальными китайскими процессорами, которые вскоре поступят в серийное производство. Это событие вызвало рост интереса к нескольким китайским производителям чипов. Среди них особенно выделяется компания Cambricon, которая стала одной из самых дорогих по коэффициенту цена/прибыль, поскольку инвесторы ожидают, что ограничения на поставки американских компонентов ускорят развитие собственной полупроводниковой индустрии в Китае.
Формирование альянса для сокращения зависимости от западных технологий
Ряд китайских компаний, занимающихся производством чипов и разработкой моделей ИИ, объединились в альянс «чип-модель», чтобы снизить зависимость от импорта. Некоторые из этих организаций готовятся к выходу на биржу, чтобы привлечь дополнительные инвестиции. Это связано с тем, что DeepSeek продемонстрировала возможность создания моделей ИИ без использования наиболее современных графических процессоров (GPU) от Nvidia. Компания Nvidia в свою очередь прогнозирует, что в ближайшие кварталы не будет поставок своих H20-чипов в Китай.
В поисках новых лидеров на рынке
В условиях санкций и ограничений, китайские чипмейкеры получают шанс на развитие. Однако пока неясно, какая из компаний сможет занять место, ранее принадлежавшее Nvidia. Huawei, крупный игрок на рынке, уже считается одной из ключевых фигур в технологическом секторе Китая. В то же время другие производители сталкиваются с высокими затратами на исследования, ограниченным числом клиентов и проблемами с производственными мощностями.
Семь ключевых компаний, которые выделяются на фоне конкурентов: Cambricon, Moore Threads, Biren Technology, MetaX, Enflame, Hygon Information Technology, Huawei. Крупные корпорации, такие как Baidu и Alibaba, также активно развивают собственные чиповые подразделения.
Cambricon: путь от убыточности к прибыли
Cambricon была основана в 2016 году братьями Чэнь Юньцзи и Чэнь Тяньши. После выхода на биржу в 2020 году компания получала значительную часть дохода от государственных центров обработки данных, но при этом несла убытки. В 2024 году она представила 7-нанометровый чип Siyuan 590, аналогичный A100 от Nvidia, и впервые получила прибыль. Однако в 2022 году Cambricon попала в список лиц, угрожающих национальной безопасности, что ограничило её доступ к производству на заводах TSMC.
Moore Threads и Biren Technology: новые игроки на рынке
Moore Threads, основанная в 2020 году бывшим вице-президентом Nvidia Джеймсом Чжаном Цзяньчжуном, также столкнулась с ограничениями после включения в американский список. Несмотря на это, компания заявила, что её чипы сравнимы по характеристикам с RTX 3090 и RTX 4090 от Nvidia. В этом году Moore Threads провела тестирование моделей DeepSeek и Qwen на собственных GPU. Компания планирует привлечь 8 млрд юаней ($1,1 млрд) в рамках IPO.
Biren Technology, основанная в 2019 году, представила в 2022 году чип BR100, который, по её словам, аналогичен H100 от Nvidia. В 2023 году компания также попала в американский список. В июне её оценивали в 14 млрд юаней ($2 млрд), а в будущем планируется выход на биржу в Гонконге.
MetaX, Enflame и Hygon: разные подходы к решению проблемы
MetaX, основанная в 2020 году бывшим сотрудником AMD, представила чип C600 для обучения и работы с ИИ. Однако ранее компания сталкивалась с дефицитом продукции и вынуждена была пересматривать проекты, чтобы использовать доступные технологии у TSMC. MetaX планирует привлечь 3,9 млрд юаней ($545 млн) в рамках IPO.
Enflame, основанная в 2018 году, сотрудничает с Tencent и поставляет чипы в местные центры данных. В отличие от других, компания не входит в американский список и может получать компоненты у TSMC. Enflame также рассматривает возможность выхода на биржу.
Hygon Information Technology начала свою деятельность в 2016 году при поддержке AMD. Однако в 2019 году компания попала в американский список, и сотрудничество с AMD прекратилось. Тем не менее, Hygon продолжает производство процессоров и GPU, используя собственные технологии.
Alibaba и Baidu: масштабирование собственных решений
Alibaba, крупнейший мировой игрок в электронной коммерции, также активно развивает собственную чиповую линейку. Её подразделение T-Head разработало чип XuanTie C930, предназначенный для ИИ и высокопроизводительных вычислений. Baidu, в свою очередь, запустил кластер из 30 000 своих чипов Kunlun и заключил контракт на $139 млн с China Mobile. Эти шаги свидетельствуют о стремлении крупных корпораций к независимости в технологическом обеспечении.

Сравнение ключевых компаний
| Компания | Год основания | Ключевая продукция | Статус по американскому списку | Планы IPO |
|---|---|---|---|---|
| Cambricon | 2016 | Siyuan 590 | В списке | Да |
| Moore Threads | 2020 | RTX-совместимые чипы | В списке | Да |
| Biren Technology | 2019 | BR100 | В списке | Да |
| MetaX | 2020 | C600 | Не в списке | Да |
| Enflame | 2018 | Поставки в центры данных | Не в списке | Да |
| Hygon | 2016 | CPU и GPU | В списке | Не указано |
| Huawei | — | Мобильные и телекоммуникационные технологии | Не в списке | Не указано |
| Alibaba | 1999 | XuanTie C930 | Не в списке | Не указано |
| Baidu | — | Kunlun | Не в списке | Да |
Китай ускоряет цифровую независимость: как санкции создают новых игроков и структуры
В условиях усиления технологических ограничений, Китай активно формирует собственную экосистему искусственного интеллекта и полупроводниковой индустрии. Решение DeepSeek совместимо с национальными чипами, что стало важным шагом в снижении зависимости от западных компонентов. Это событие не только вызвало рост интереса к китайским производителям, но и ускорило объединение усилий в рамках альянса «чип-модель», где разработчики ИИ и производители оборудования работают вместе. В результате, рынок начинает видоизменяться — формируются новые центры технологической власти, где ранее доминировали западные бренды.
От импорта к импортозамещению: логика действий и структурные изменения
Рост интереса к китайским чипам отражает более широкую тенденцию — переход от глобального технологического сотрудничества к региональной автономии. Компании, такие как Cambricon, Moore Threads и Biren Technology, сталкиваются с ограничениями по доступу к производству на заводах TSMC, но при этом получают поддержку на внутреннем рынке. Это создаёт новую динамику конкуренции, где успех зависит не только от технических характеристик, но и от способности адаптироваться к внутренним условиям. Для России, столкнувшейся с аналогичными ограничениями, этот опыт демонстрирует, как можно формировать национальную инфраструктуру на основе доступных ресурсов и скоординированных усилий между государством и бизнесом.
Неочевидные последствия и скрытые выгоды
Развитие китайского чипового сектора не ограничивается технологическим аспектом. Снижение зависимости от импорта ускоряет локализацию знаний и накопление критической массы экспертизы. Компании, такие как Alibaba и Baidu, инвестируют в собственные чипы не только для снижения рисков, но и для усиления рыночной позиции. Это создаёт эффект масштаба, при котором внутренний рынок становится основным полигоном для развития технологий. Для России, где цифровизация и независимость от внешних поставщиков становятся приоритетами, подобная стратегия может стать ключевым элементом национального развития.
Прогнозы и уроки для будущего
В краткосрочной перспективе ожидается ускорение IPO китайских чипмейкеров, что увеличит их доступ к капитализации и усилит позиции на рынке. В долгосрочной — формирование самостоятельной экосистемы ИИ и полупроводников, где ключевые решения будут приниматься на основе внутренних стандартов и потребностей. Для России, где аналогичные вызовы уже актуальны, этот опыт подчеркивает важность интеграции между государством, научным сообществом и промышленностью, а также необходимости диверсификации подходов к технологическим решениям. Только через системное и последовательное развитие можно создать устойчивую и автономную цифровую инфраструктуру.
Источник: Rest Of World