Гонка Китая за лидерство в области искусственного интеллекта набирает обороты, но одно остаётся неизменным: позиции NVIDIA на мировом рынке графических процессоров пока непревзойдённые. Несмотря на усилия Пекина по созданию собственных решений и ограничения со стороны Вашингтона, исследования брокеров показывают, что китайские компании продолжают активно полагаться на оборудование NVIDIA. Это подчёркивает, насколько сложно заменить экосистему, которую американский гигант выстраивал десятилетиями.
Ключевым фактором остаётся производство. Полупроводниковая компания SMIC пытается масштабировать выпуск по 7-нм техпроцессу, однако возникают вопросы к объёмам и качеству. Huawei заявляет о «своём» чипе Ascend 910C, но значительная его часть по-прежнему завязана на кристаллы, закупленные через третьи страны у тайваньской TSMC. Этот факт показывает: китайские компании изобретательны в обходе санкций, но зависимость от зарубежных поставок остаётся серьёзной.
Ситуацию усложняют и облачные сервисы. Чтобы обойти дефицит, ведущие китайские CSP находят способы получить доступ к GPU NVIDIA через глобальных посредников. В США уже рассматривают законопроект Remote Access Security Act, который может ограничить такие обходные схемы и закрыть доступ к мощным GPU через облака. Это показатель того, что контроль над железом сам по себе недостаточен – важен ещё и контроль над доступом.
Сама NVIDIA действует прагматично. Компания выпускает специально для Китая адаптированный B40 AI GPU, соответствующий требованиям экспортного регулирования, но сохраняющий конкурентные характеристики. Старый чип H20, который разрешили поставлять с ограничениями, теперь вызывает скепсис у китайских чиновников, нацеленных на технологическую независимость. Однако спрос на продукцию NVIDIA остаётся колоссальным. Эксперты отмечают: дело не только в «мощности железа», но и в CUDA – программной экосистеме, которая даёт удобство разработки и стабильность, чего пока не могут предложить местные решения.
У местных игроков тоже есть достижения. Alibaba работает над собственным GPU, Cambricon вывела на рынок Siyuan 590, что вызвало биржевой ажиотаж. Но если сравнивать с решениями NVIDIA, их продукция уступает по кластерной производительности и межчиповому соединению NVLink. CUDA остаётся главным козырем NVIDIA. Символично, что новая модель DeepSeek DeepGEMM, вышедшая в феврале 2025 года, была написана именно на CUDA и обучена на GPU NVIDIA, хотя китайские компании пытаются адаптировать её под формат вычислений FP8.
Есть и технические проблемы. Huawei CloudMatrix 384 объединяет сотни Ascend-чипов, но не поддерживает FP8 напрямую. Это важно, ведь обучение в таком формате экономит память и снижает затраты. Huawei создала переводчик для искусственной совместимости, но он работает медленно и неэффективно. В итоге даже громкие анонсы китайских решений выглядят сырыми по сравнению с отлаженными технологиями NVIDIA.
Сильным ходом NVIDIA стала линейка RTX Pro 6000D на базе чипа B40. Эти системы не требуют отдельной лицензии, так как не используют HBM и ориентированы на задачи инференса. По прогнозам, именно они могут стать хитами на китайском рынке: достаточно мощные, но при этом формально соответствующие правилам.
Параллельно Пекин вкладывает миллиарды в собственные фабрики, облака и стартапы по производству GPU. Цель — стопроцентная независимость в сфере вычислений для ИИ. Но парадокс в том, что чем активнее Китай пытается уйти от NVIDIA, тем очевиднее становится её доминирование. В реальности именно продукты американской компании остаются стандартом для разработчиков и исследователей.
Пока же картина выглядит так: отечественные альтернативы развиваются, но до уровня зрелости и эффективности NVIDIA им далеко. Экосистема CUDA, производительность в кластерах и доверие разработчиков делают NVIDIA главным игроком в китайской гонке за искусственный интеллект, даже несмотря на политические барьеры и санкции.