Китай наносит первый удар: отечественные чипы для ИИ превзошли Nvidia в игре на силу закупок

Экспортный контроль США и ограничения производительности

Китай впервые добавил собственные искусственные интеллекты (AI) чипы в официальный список закупок, стратегический шаг, совершённый за несколько дней до того, как правительство США объявило о планах смягчить ограничения на экспорт продукции Nvidia в эту страну. Согласно Financial Times, Министерство промышленности и информационных технологий Китая (МИИТ) недавно включило процессоры от Huawei и Cambricon в список поставщиков, утверждённый правительством.

Время принятия такого решения подчеркивает решимость Пекина укрепить внутренние возможности в области полупроводников до изменения политики Вашингтона, которая разрешит Nvidia поставлять продвинутые чипы H200 “одобренным клиентам в Китае”.

Началось это главным образом с массового запрета на экспорт в октябре 2022 года, когда США стремились значительно ограничить способность Китая приобретать и производить передовые полупроводники и высокосложные инструменты, необходимые для их изготовления. Заявленная цель Вашингтона заключалась в том, чтобы ограничить технологический прогресс Китая в областях с потенциальным военным применением, особенно в области передового AI.

Эти ограничения прямо затрагивали высокопроизводительные графические процессоры (GPU), такие как чипы Nvidia A100 и H100, которые незаменимы для обучения крупных AI моделей. В результате Nvidia была вынуждена создать “ухудшенные” или менее мощные версии, такие как H20, специально для китайского рынка в соответствии с установленными ограничениями по производительности.

Читать подробнее: США рассматривают более жёсткие ограничения на поставки AI чипов китайским фирмам, отчёт

Стратегия Пекина к самодостаточности

Однако критики утверждают, что ограничения США стали тревожным сигналом для Пекина, который, по сообщениям, рассматривает зависимость от зарубежных технологий как критическую уязвимость национальной безопасности. В ответ на это Китай предоставил огромные субсидии и инвестиции через инициативы, такие как третья итерация Национального инвестиционного фонда индустрии интегральных схем.

Согласно Financial Times, в последние годы закупки Китая включают отечественные аналоги продукции AMD, Intel и Microsoft, однако последний шаг отмечает первый раз, когда отечественные AI-чипы были официально приоритизированы.

Это решение, по мнению экспертов, свидетельствует о доверии к местным процессорам и подтверждает решимость Пекина сократить зависимость от американских технологий. Субсидии для центров обработки данных, покрывающие до половины затрат на электроэнергию, дополнительно поддержали переход на отечественные чипы компаниями такими как Alibaba и Tencent.

Тем не менее, остаются проблемы с внедрением, некоторые учреждения сообщают о трудностях адаптации систем, построенных на оборудовании Nvidia, к китайским альтернативам. Один из руководителей государственного финансового института сказал, что большинство отечественных процессоров, закупленных в этом году, остаются неиспользованными, поскольку переписывание торговых моделей для архитектуры Huawei требует значительных усилий. Политики признают такие “болезни роста”, но настаивают на том, что технологическая независимость необходима.

МИИТ не публично комментировало список закупок, который ещё не был опубликован. Тем не менее, своевременность данного решения — перед смягчением экспортных ограничений Вашингтона — подчеркивает решимость Пекина оставаться впереди в усиливающейся гонке AI с Соединёнными Штатами.

Часто задаваемые вопросы 💡

• Что объявил Китай? Пекин добавил отечественные AI-чипы от Huawei и Cambricon в свой официальный список закупок.
• Почему важна временная последовательность? Этот шаг был совершен незадолго до того, как Вашингтон ослабил ограничения на экспорт передовых чипов H200 компании Nvidia в Китай.
• Что это означает в мировом масштабе? Китай ускоряет усилия по снижению зависимости от американских технологий и наращивает местный потенциал в области полупроводников.
• С какими сложностями ещё предстоит справиться? Учреждения сталкиваются с проблемами адаптации систем на основе Nvidia к китайским процессорам, что замедляет немедленное внедрение.