Усилия Китая по замене чипов Nvidia сталкиваются с серьезными трудностями

Правительство Китая усиливает усилия по исключению Nvidia из своей экосистемы ИИ, что оказалось более сложной задачей, чем ожидалось. В середине сентября 2025 года Управление киберпространства Китая (CAC) выпустило рекомендации, запрещающие крупным технологическим компаниям закупать чипы Nvidia для ИИ, призвав их рассмотреть отечественные альтернативы.

Компании, такие как ByteDance и Alibaba, получили указания прекратить приобретение оборудования Nvidia, включая RTX Pro 6000D, в рамках стратегии Пекина по технологической самодостаточности. Однако отечественные альтернативы, в частности серия чипов Ascend от Huawei, пока не достигли уровня производительности и зрелости программного обеспечения Nvidia.

Доминирование Nvidia поддерживается ее программной платформой CUDA, разработанной на протяжении почти двух десятилетий, которая включает в себя обширный набор оптимизированных библиотек и инструментов. Замена чипов Nvidia является сложной задачей, но замена обширной программной инфраструктуры, поддерживающей их, еще более трудна.

Некоторые компании пытаются адаптироваться, оптимизируя свои операции для работы с менее мощным или средним местным оборудованием. Такие фирмы, как DeepSeek, Baidu и Alibaba, reportedly корректируют свои стратегии в соответствии с доступными отечественными технологиями.

Несмотря на то, что США разрешили продажу чипов H200 в Китай, ни одна китайская компания не сделала покупок из-за строгих ограничений, введенных Пекином. На середину 2026 года Nvidia сообщила о нулевых доходах от продаж H200 в Китае, что резко контрастирует с ее исторической позицией ведущего поставщика в регионе.

Государственные проекты по созданию дата-центров теперь обязаны использовать отечественные чипы, создавая замкнутый рынок для китайских производителей чипов, даже если их продукция еще не полностью конкурентоспособна. Этот двойной подход Пекина — политические директивы наряду с программами внутреннего развития — позволил первому направлению продвигаться быстрее, чем второму.

Смотрим в будущее, появление DeepSeek как конкурентоспособной модели, использующей ограниченное оборудование, иллюстрирует, что аппаратные ограничения не обязательно препятствуют прогрессу в области ИИ. Тем временем отсутствие доходов у Nvidia от одобренных продаж сигнализирует о том, что ориентированные на соблюдение норм конструкции чипов испытывают трудности с получением популярности в текущей политической обстановке. Разработчики будут внимательно следить за дорожной картой Ascend от Huawei, преодолевая трудности с доступностью отечественных чипов.

Новые данные о эффективности AI-моделей

Недавние анализы показывают, что компании Anthropic и OpenAI предлагают более экономичные AI-модели по сравнению с их китайскими аналогами, несмотря на более высокие тарифы за токен. Эти американские компании, как сообщается, используют меньше токенов на задачу, что повышает их общую эффективность.

Это развитие подчеркивает конкурентную среду, где китайские фирмы, такие как DeepSeek, GLM от Z.ai и Kimi от Moonshot, традиционно предлагали более низкие цены. Однако эффективность моделей Anthropic и OpenAI может дать им значительное преимущество, что потенциально повлияет на их рыночную стоимость и партнерства.

Ключевые выводы

• Экономическая эффективность Anthropic может привлечь больше инвестиций и партнерств, увеличивая ее стоимость.
• Несмотря на более высокие затраты на токены, AI-модели Anthropic занимают высокие позиции по эффективности и качеству.
• Рынок выглядит благоприятным для Anthropic, учитывая ее заявленную экономическую эффективность по сравнению с китайскими альтернативами.

Что следить

• Любые объявления от Anthropic о новом финансировании или партнерствах могут повлиять на ожидания по оценке.
• Изменения в ценовых стратегиях или улучшения эффективности со стороны китайских конкурентов могут изменить рыночную динамику.
• Обновления о производительности Anthropic в бенчмарках AI-моделей могут указать на будущие изменения в оценке.