Китай наносит первый удар: отечественные ИИ-чипы опережают Nvidia в борьбе за закупочную мощь

Сообщается, что Китай впервые включил отечественные чипы ИИ в свой список государственных закупок. Этот шаг сигнализирует о решимости Пекина укрепить локальные возможности в сфере полупроводников и снизить зависимость от технологий США.

Контроль экспорта США и ограничения по производительности

Китай впервые добавил в свой официальный список закупок собственные искусственный интеллект (AI) чипы, что является стратегическим шагом, совершенным всего за несколько дней до объявления американским правительством о планах смягчить ограничения на экспорт Nvidia в страну. Согласно Financial Times, Министерство промышленности и информационных технологий Китая (MIIT) недавно включило процессоры Huawei и Cambricon в список одобренных поставщиков правительства.

Это совпадение по времени подчеркивает решимость Пекина укрепить внутренние возможности в области полупроводников перед изменением политики Вашингтона, которое позволит передовым чипам Nvidia H200 достигать «одобренных клиентов в Китае».

Начиная в основном с масштабных экспортных ограничений октября 2022 года, США стремились резко ограничить способность Китая приобретать и производить передовые полупроводники и высокотехнологичные инструменты, необходимые для их изготовления. Заявленной целью Вашингтона было ограничить технологический прогресс Китая в областях с потенциальным военным применением, особенно в области передового ИИ.

Эти ограничения напрямую касались графических процессоров (GPUs), таких как чипы Nvidia A100 и H100, которые необходимы для обучения крупных моделей ИИ. Nvidia пришлось создавать «ухудшенные» или менее мощные версии, такие как H20, специально для китайского рынка, чтобы соблюдать ограничения по производительности.

Подробнее: США рассматривают ужесточение ограничений на поставки чипов ИИ китайским компаниям, сообщает агентство

Стратегия Пекина по обеспечению самодостаточности

Однако критики утверждают, что ограничения США стали для Пекина тревожным сигналом, поскольку, как сообщается, он считает зависимость от иностранной технологии критической уязвимостью национальной безопасности. В ответ Китай предоставил масштабные субсидии и инвестиции через инициативы, такие как третья версия Национального инвестиционного фонда по развитию индустрии ИК.

Отчет Financial Times отметил, что в последние годы закупки Китая включали отечественные альтернативы продуктам AMD, Intel и Microsoft, однако последний шаг стал первым, когда отечественные ИИ-чипы были формально признаны приоритетными.

Это решение, по словам источников, свидетельствует о уверенности в местных процессорах и одновременно подтверждает решимость Пекина снизить зависимость от технологий США. Субсидии для дата-центров, покрывающие до половины затрат на электроэнергию, дополнительно поддержали внедрение отечественных чипов такими компаниями, как Alibaba и Tencent.

Тем не менее, остаются проблемы с внедрением, поскольку некоторые учреждения сообщают о трудностях в адаптации систем на базе оборудования Nvidia к китайским альтернативам. Исполнительный директор государственного финансового института заявил, что большинство отечественных процессоров, приобретенных в этом году, остаются неиспользованными, поскольку переписывание торговых моделей под архитектуру Huawei требует значительных усилий. Политики признают эти «ростовые боли», но настаивают, что технологическая независимость является обязательной.

МИИТ пока не делал публичных комментариев по поводу списка закупок, который еще не опубликован. Однако сроки — предшествующие смягчению экспортных ограничений Вашингтоном — подчеркивают решимость Пекина опережать в нарастающей гонке ИИ с Соединенными Штатами.

FAQ 💡

• Что объявил Китай? Пекин добавил отечественные чипы ИИ от Huawei и Cambricon в свой официальный список закупок.
• Почему важны сроки? Этот шаг был сделан как раз перед тем, как Вашингтон смягчил ограничения на экспорт продвинутых H200 Nvidia в Китай.
• Что это значит на глобальном уровне? Китай ускоряет усилия по снижению зависимости от технологий США и укреплению локальных возможностей в сфере полупроводников.
• Какие проблемы остаются? Учреждения сталкиваются с трудностями при адаптации систем на базе Nvidia к китайским процессорам, что замедляет немедленное внедрение.