Китай усиливает переход на отечественные ИИ-ускорители в условиях санкций

По данным Tomshardware, ограничения на экспорт чипов из США начинают влиять на стратегию Китая в области вычислений для ИИ. Недостаток ускорителей Nvidia вынуждает провайдеров облачных сервисов искать альтернативы среди отечественных решений. Власти страны уже начали контролировать распределение оставшихся высокопроизводительных компонентов, отдавая приоритет локальным разработкам, таким как Huawei Ascend.

Перенос нагрузки на собственные ИИ-ускорители

Наиболее заметные изменения происходят в государственных и коммерческих проектах построения облаков и центров обработки данных. Согласно новым указаниям, использование иностранных чипов для ИИ больше не допускается. Это стимулирует переписывание кода и перестройку рабочих процессов под локальные ускорители. Например, Ascend 910B и 910C, выпускаемые Huawei, сейчас применяются в масштабных задачах обучения моделей, несмотря на меньшую производительность по сравнению с последними GPU Nvidia.

Версия Ascend 910C, являющаяся обновлением 910B, уже используется в массовых объемах. Устройство объединяет два ядра 910B в одном корпусе и начало серийного производства приходится на весну 2026г. Несколько китайских разработчиков применяют его для обучения крупных моделей ИИ, что делает его первым отечественным чипом, задействованным в таких масштабах.

Крупнейшие облака — Alibaba и Baidu — также переносят нагрузку на собственные ИИ-ускорители. Baidu недавно представила обновленную версию своей платформы Baige, полностью ориентированную на отечественные компоненты. Это позволяет компании продолжать развитие продукта, несмотря на ограничения в доступе к новым чипам Nvidia.

Обход в пользу западных ускорителей и риски

Некоторые компании пытаются обойти эти ограничения через иностранные филиалы, где еще можно использовать западные ускорители. Другие прибегают к использованию бывших в употреблении или восстановленных чипов Nvidia, выпущенных до введения новых правил, либо закупают оборудование через теневой рынок.

Однако переход на менее зрелые экосистемы оборудования приводит к новым ограничениям, в частности — в области пропускной способности памяти. В сентябре сообщалось, что китайские производители, такие как YMTC и CXMT, работают над производством памяти HBM для поддержки отечественных ускорителей.

Для Nvidia санкции и уход китайского рынка от её продукции приводят к потере значительной доли в одном из ключевых сегментов.

Интересно: Как обеспечить эффективность обучения моделей ИИ при ограничениях в доступе к высокопроизводительным чипам и нестабильности поставок памяти HBM?

Смена правил в гонке за ИИ

Когда зависимость становится риском

Китайская стратегия в области искусственного интеллекта переживает значительные изменения. Внешние ограничения на доступ к чипам Nvidia вынуждают страну пересматривать не только технические решения, но и логику развития отрасли. На первый взгляд, это выглядит как переход к национальным технологиям. Но на деле — это попытка снизить системные риски, связанные с зависимостью от одного поставщика. В условиях, когда доступ к ключевому компоненту может быть в любой момент ограничен, логично развивать собственные возможности.

Huawei Ascend 910C — это не просто замена, а часть более широкой инициативы: создание экосистемы, где критически важные элементы находятся под контролем государства. Это снижает уязвимость перед внешними санкциями, но не решает всех проблем. Новые чипы пока уступают по производительности, а сопутствующие компоненты, такие как память HBM, не поставляются в нужных объемах. Результат — снижение эффективности обучения моделей ИИ, что, в свою очередь, влияет на качество и скорость выхода продуктов.

Власти Китая активно поддерживают переход на отечественные решения. Так, в провинциях действуют энергетические субсидии для компаний, использующих китайские чипы, а финансирование частично обеспечивается за счёт фонда в размере $50 млрд, направленного на развитие отечественной индустрии чипов и ИИ [!]. Это позволяет снизить затраты на электроэнергию и стимулировать переход от иностранных решений. Однако иностранные чипы, включая Nvidia, фактически запрещены для использования в ключевых секторах, что создаёт дополнительные сложности для компаний, стремящихся снизить зависимость от иностранных технологий.

Цепочка последствий и скрытые игроки

Санкции и ограничения на экспорт чипов из США — это не просто торговая политика. Это инструмент, который меняет баланс сил в глобальной ИТ-индустрии. Nvidia теряет долю рынка, но выигрывают те, кто ранее не мог конкурировать на равных. Huawei, Baidu, Alibaba — все они ускоряют развитие собственных решений, что в долгосрочной перспективе может создать альтернативу западным технологиям.

Однако не все участники рынка одинаково подготовлены к переходу. Компании, которые не успели развить собственные ИИ-ускорители, вынуждены искать обходные пути. Это может включать использование устаревших чипов, филиалов за границей или теневого рынка. Такие решения работают временно, но не решают фундаментальной проблемы — зависимости от внешних поставщиков.

Alibaba, например, начала испытания нового процессора для задач искусственного интеллекта, изготовленного на собственных производственных мощностях [!]. Это шаг к технологической независимости и укреплению позиций компании в условиях ограничений. В то же время, компания объединилась с Nvidia для развития глобальной инфраструктуры данных, интегрируя программное обеспечение американской компании, чтобы обойти ограничения Китая на закупку чипов у производителя [!].

Системные риски и новые правила

Переход на собственные чипы — это не только вопрос технологий, но и вопрос экосистемы. У Nvidia давно сформирована инфраструктура: драйверы, библиотеки, инструменты разработки. У китайских компаний пока не хватает аналогов, что замедляет развитие. Например, приходится переписывать код под новую архитектуру, что требует времени и ресурсов.

Для российского бизнеса эта ситуация может стать предупреждением. Зависимость от одного поставщика, особенно в критически важных сегментах, создает уязвимости. В условиях, когда доступ к технологиям может быть ограничен, важно иметь альтернативные решения.

Компании, такие как Tencent, уже полностью перешли на отечественные чипы, адаптировав инфраструктуру искусственного интеллекта для использования китайских процессоров [!]. Это демонстрирует, что переход возможен, но требует значительных инвестиций и времени на адаптацию.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Новые игроки и расширение горизонтов

Помимо Huawei и Alibaba, на китайском рынке появляются и другие игроки. Например, DeepSeek выпустила обновленную версию своей модели искусственного интеллекта, оптимизированную для работы с отечественными чипами [!]. Это показывает, что даже компании, столкнувшиеся с техническими проблемами, продолжают двигаться вперёд. В то же время, AMD получила лицензии на экспорт AI-чипов Instinct MI308 в Китай, став одной из первых компаний, кто может поставлять такое оборудование в условиях действующих ограничений [!]. Это делает её одним из немногих, кто может конкурировать с Nvidia в Китае.

В то время как Nvidia пытается сохранить позиции, разрабатывая новое поколение продукции, адаптированное под действующие ограничения [!], её конкуренты активно развивают собственные решения. Huawei, например, начала массовые поставки систем Atlas 900 A3 SuperPoD, оснащённых собственными чипами Ascend 910B, и разработала план развития до 2027 года. Эти чипы оптимизированы под китайские программные стеки и не используют экосистему CUDA, что снижает зависимость от западных технологий.

Важный момент: В условиях глобальной конкуренции и ужесточения ограничений, китайские компании демонстрируют высокую адаптивность и стремление к технологической независимости. Это может стать важным уроком для российского бизнеса, который также сталкивается с вызовами в сфере доступа к ключевым технологиям.