Kina har angivelig lagt til nasjonale AI-brikker på sin offentlige innkjøpsliste for første gang. Dette trekket signaliserer Beijings besluttsomhet for å styrke lokal halvlederkapasitet og redusere avhengigheten av amerikansk teknologi.
Kina Slår Først: Innenlandske AI-brikker Overgår Nvidia i Anskaffelsesmanøver

US Eksportkontroller og ytelsesbegrensninger
Kina har lagt til hjemmeproduserte kunstig intelligens (AI) brikker på sin offisielle innkjøpsliste for første gang, et strategisk trekk som kom bare dager før den amerikanske regjeringen annonserte planer om å lette på restriksjonene for Nvidia-eksport til landet. Ifølge Financial Times, har Kinas departement for industri og informasjonsteknologi (MIIT) nylig inkludert prosessorer fra Huawei og Cambricon i sin regjering-godkjente leverandørliste.
Tidsrammen understreker Beijings besluttsomhet for å styrke innenlandske halvlederkapasiteter før Washingtons politikkendring, som vil tillate Nvidias avanserte H200-brikker å nå “godkjente kunder i Kina.”
Med start hovedsakelig med de omfattende eksportkontrollene i oktober 2022, forsøkte USA å alvorlig begrense Kinas evne til å skaffe og produsere banebrytende halvledere og de høyt sofistikerte verktøyene som trengs for å lage dem. Washingtons uttalte mål var å begrense Kinas teknologiske fremgang på områder med potensielle militære anvendelser, spesielt avansert AI.
Disse restriksjonene var direkte rettet mot høytytende grafikkprosessorenheter (GPUer), slik som Nvidias A100- og H100-brikker, som er essensielle for å trene store AI-modeller. Nvidia ble derfor tvunget til å lage “degraderte” eller mindre kraftige versjoner, som H20, spesielt for det kinesiske markedet for å overholde ytelsesbegrensningene.
Les mer: US vurderer strammere restriksjoner på forsendelser av AI-brikker til kinesiske selskaper, rapport
Beijings strategi for selvforsyning
Likevel argumenterer kritikere for at amerikanske restriksjoner fungerte som en vekker for Beijing, som angivelig ser avhengighet av utenlandsk teknologi som en kritisk nasjonal sikkerhetssårbarhet. For å møte dette har Kina gitt massive subsidier og investeringer gjennom initiativer, slik som den tredje iterasjonen av det nasjonale IC-industrifondet.
Financial Times rapporterte at mens Kinas innkjøp har inneholdt nasjonale alternativer til AMD, Intel og Microsoft produkter i de siste årene, markerer den siste bevegelsen første gang nasjonale AI-brikker har blitt formelt prioritert.
Avgjørelsen sies å signalere tillit til lokale prosessorer samtidig som den bekrefter Beijings besluttsomhet for å redusere avhengigheten av amerikansk teknologi. Subsidier for datasentre, som dekker opptil halvparten av strømkostnadene, har videre støttet adopsjonen av nasjonale brikker av selskaper som Alibaba og Tencent.
Likevel gjenstår adopsjonsutfordringer, med noen institusjoner som rapporterer vanskeligheter med å tilpasse systemer bygget på Nvidia-maskinvare til kinesiske alternativer. En leder ved et statseid finansinstitutt sa at de fleste av de nasjonale prosessorene som er kjøpt i år forblir ubrukte, ettersom omskriving av handelsmodeller for Huaweis arkitektur krever betydelig innsats. Beslutningstakere erkjenner slike “voksesmerter,” men insisterer på at teknologisk uavhengighet er essensielt.
MIIT har ikke offentlig kommentert innkjøpslisten, som ennå ikke er utgitt. Tidsrammen—før Washingtons eksportlettelse—fremhever imidlertid Beijings vilje til å holde seg i forkant i den intensiverende AI-konkurransen med USA.
FAQ 💡
- Hva annonserte Kina? Beijing la til nasjonale AI-brikker fra Huawei og Cambricon på sin offisielle innkjøpsliste.
- Hvorfor er tidspunktet viktig? Trekket kom rett før Washington lempet på restriksjonene for Nvidias avanserte H200-eksporter til Kina.
- Hva signaliserer dette globalt? Kina akselererer innsatsen for å redusere avhengigheten av amerikansk teknologi og øke nasjonal halvlederkapasitet.
- Hvilke utfordringer gjenstår? Institusjoner står overfor hindringer med å tilpasse Nvidia-baserte systemer til kinesiske prosessorer, noe som sinker umiddelbar adopsjon.













