Как Китай ориентируется в мировом ландшафте ИИ-чипов
На протяжении многих лет мировые наблюдатели следили за стремительно растущими технологическими амбициями Китая, часто характеризуемыми сочетанием государственных инициатив и изобретательности частного сектора. Сегодня, когда искусственный интеллект перестраивает отрасли по всему миру, Китай активизировал свое стремление к самодостаточности, прокладывая курс, который отдает приоритет отечественным инновациям во всем его технологическом стеке ИИ. Этот стратегический поворот, обусловленный соображениями национальной безопасности и геополитической динамикой, меняет его технологический ландшафт и бросает вызов установленным мировым лидерам.
Источник: Собственная иллюстрация
Краткое изложение
- Стратегический императив: Китай стремится к лидерству в области ИИ и самодостаточности, движимый соображениями национальной и экономической безопасности.
- Экспортные ограничения США: Ограничения на передовые ИИ-чипы ускорили развитие отечественных разработок в Китае.
- Разработка стека ИИ: Китай создает собственные решения для чипов, фреймворков машинного обучения и больших языковых моделей (LLM).
- Проблемы с аппаратным обеспечением: Китайские ИИ-чипы все еще отстают от производительности Nvidia, но доля на внутреннем рынке растет.
- Программное обеспечение и открытый исходный код: Китай активно участвует в разработке глобальных фреймворков машинного обучения с открытым исходным кодом и создает свои собственные альтернативы.
- Достижения в области LLM: Значительный прогресс в области LLM, таких как DeepSeek, подпитываемый частным финансированием и моделями с открытым исходным кодом.
- Таланты и финансирование: Китай быстро привлекает и удерживает лучших специалистов в области ИИ, с растущими отечественными инвестициями.
- Перспективы на будущее: Несмотря на трудности, стратегический фокус Китая направлен на все более независимую экосистему ИИ.
Стратегический императив для самодостаточности в области ИИ
Китай стремится к ведущей роли в области искусственного интеллекта (ИИ), квантовых технологий и других передовых областях, как изложено в его
15-м пятилетнем плане. Этот план предусматривает увеличение оригинальных научных исследований для содействия национальной самодостаточности. Китай рассматривает ИИ как критически важный для национальной и экономической безопасности, что побуждает к всестороннему стремлению к самодостаточности во всем технологическом стеке.Соединенные Штаты ввели экспортные ограничения на передовые ИИ-чипы, программное обеспечение для проектирования чипов и производственное оборудование в октябре 2022 года, усилив эти ограничения в 2023 и 2024 годах. Эти меры напрямую затронули усилия Китая по разработке ИИ. В ответ Пекин объявил "самодостаточную и контролируемую" экосистему ИИ главной целью. Си Цзиньпин далее подчеркнул это обязательство в апреле 2025 года, призвав к общенациональной мобилизации для достижения "самодостаточности и самосовершенствования" в технологиях.
❝ самодостаточность и самосовершенствование ❞
Председатель КНР
Источник: en.wikipedia.org
Си Цзиньпин призвал к общенациональной мобилизации для достижения «самодостаточности и самосовершенствования» в технологиях.
Технологический стек ИИ Китая: построение с нуля
Упрощенный стек ИИ состоит из трех уровней: чипы для вычислений, фреймворки машинного обучения для создания моделей и приложения, такие как большие языковые модели (LLM). Китай добился значительного прогресса в разработке собственных решений на всех этих уровнях, от LLM, таких как DeepSeek, до базовых полупроводников, обеспечивающих рабочие нагрузки ИИ.
ИИ-чипы: базовый уровень
На базовом уровне чипы остаются значительной проблемой. Хотя Китай может похвастаться несколькими компаниями по разработке ИИ-чипов, такими как Cambricon, Moore Threads и Kunlun, эти фирмы по-прежнему зависят от микроархитектуры ARM и западного программного обеспечения для автоматизации проектирования электронных схем (EDA). Huawei, однако, возглавляет усилия по локализации программного обеспечения EDA и выступает в качестве основного действующего лица, координирующего производство чипов, тесно сотрудничая с Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC). SMIC является единственной китайской компанией, способной сегодня производить передовые 7-нанометровые чипы.
«Большой фонд», созданный в 2014 году, направляет значительный капитал на отечественную разработку и производство чипов. Его третья фаза, объявленная в 2024 году, выделила на эти цели 340 миллиардов юаней. Инвестиционное подразделение Huawei, Hubble, стратегически инвестирует в цепочку поставок, часто соинвестируя с государственными фондами, такими как
Shenzhen Major Industry Investment Group.Несмотря на эти усилия, производительность китайских ИИ-чипов пока не сравнялась с производительностью лидера рынка Nvidia. В 2024 году Nvidia продала в Китае более 1 миллиона чипов H20, в то время как Huawei продала только 200 000 ИИ-чипов за тот же период, несмотря на более низкие цены. DeepSeek, например, обнаружил, что Ascend 910C от Huawei недостаточен для крупномасштабного обучения LLM. Тем не менее, доля внутреннего рынка Китая на серверах с ускорителями ИИ достигла почти 41% к 2025 году, что указывает на значительные структурные изменения на рынке. Huawei стремится занять 50% китайского рынка ИИ-чипов к 2026 году.
Источник: webpronews.com
Чип Huawei Ascend 910C оказался недостаточным для крупномасштабного обучения LLM, что демонстрирует текущую проблему в достижении производительности Nvidia.
Сравнение доли рынка ИИ-чипов в Китае (оценки на 2025 год):
| Поставщик | Оценочные поставки (шт.) | Доля рынка (%) |
|---|---|---|
| Nvidia | 2,200,000 | 55% |
| Huawei | 812,000 | ~20% |
| Alibaba T-Head | 265,000 | ~7% |
| Baidu Kunlunxin | 116,000 | ~3% |
| Cambricon | 116,000 | ~3% |
| Другие китайские поставщики | ~457,000 | ~12% |
| AMD | 160,000 | ~4% |
| Общий оценочный рынок | ~4,126,000 | 100% |
Фреймворки машинного обучения и вклад в открытый исходный код
Фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch и TensorFlow, обе платформы с открытым исходным кодом, изначально разработанные американскими компаниями, составляют средний уровень стека ИИ. Китайские разработчики вносят вклад в эти фреймворки, интегрируя поддержку отечественных GPU, а также разрабатывают свои собственные альтернативы. Baidu PaddlePaddle, запущенный в 2016 году, пользуется широким промышленным распространением в Китае. Huawei MindSpore, выпущенный с открытым исходным кодом в 2020 году, функционирует как фреймворк для вычислений ИИ полного сценария. Признавая важность глобального сотрудничества, Huawei присоединилась к PyTorch Foundation в качестве Премьер-члена в 2023 году.
Китай долгое время выступал за движение открытого исходного кода для снижения зависимости от иностранных технологических компаний. Open Atom Foundation, основанная в 2020 году, продвигает разработку открытого исходного кода в передовых технологических проектах. Китайские разработчики составляли около 9% всех разработчиков на GitHub в 2024 году. Министерство промышленности и информационных технологий (MIIT) также поддержало Gitee, местную платформу хостинга, как альтернативу GitHub в 2020 году. Alibaba Cloud (Aliyun) возглавляет китайские инициативы в области открытого исходного кода ИИ; его серия Qwen стабильно занимает лидирующие позиции в списках лидеров открытого исходного кода, и он управляет ModelScope, платформой ИИ-моделей с открытым исходным кодом, аналогичной Hugging Face.
Большие языковые модели и приложения
Экосистема LLM в Китае процветает благодаря многочисленным академическим и частным предприятиям, разрабатывающим передовые модели. Обильное частное финансирование и доступ к глобальным моделям с открытым исходным кодом способствовали быстрому прогрессу. Модели DeepSeek, выпущенные в конце 2024 года, поставили Китай на передний край глобальной разработки LLM. Модель R1 от DeepSeek, выпущенная в январе этого года, продемонстрировала замечательную эффективность в использовании вычислительных ресурсов, объединив существующие технические решения для резкого снижения вычислительных потребностей. Многие ведущие китайские LLM используют базовую архитектуру серии LLaMA от Meta, включая серию Baichuan от Baichuan и серию Yi от 01.AI.
Хотя правительство предоставляет меньше прямого финансирования для LLM и приложений, оно создает поддерживающую экосистему. Правительства провинций, такие как Шэньчжэньское, предлагают стартапам ежегодно ваучеры на сумму до 500 миллионов юаней на вычислительные мощности. Ханчжоу, развивающийся центр инноваций в области ИИ, принимает шесть стартапов в области ИИ, включая DeepSeek, которые стимулируют эту новую волну инноваций. Ограничения на аппаратное обеспечение, особенно нехватка передовых ИИ-чипов в результате экспортных ограничений США, вынуждают китайскую промышленность ИИ все больше сосредоточиваться на специализированных приложениях. Генеральный директор Qihoo 360 Чжоу Хунъи предлагает вертикальный подход, поддерживая небольшие модели и проприетарные данные для китайских компаний с ограниченными ресурсами. Правительственная "Инициатива ИИ+", широко представленная на "Двух сессиях" 2024 и 2025 годов, продвигает интеграцию ИИ в производство, электромобили, робототехнику, образование и медицину. Эта инициатива также способствует развитию интеллектуальных центров обработки данных, часто с неявными требованиями к покупке китайских технологий.
Кадры, финансирование и глобальное сотрудничество
Китай добился быстрых успехов в привлечении и удержании элитных специалистов в области ИИ. В 2022 году четверть ведущих ученых в области ИИ в мире получили свои степени бакалавра в китайских университетах. Двадцать восемь процентов этих ведущих специалистов живут и работают в Китае, что является значительным увеличением по сравнению с 11% тремя годами ранее. На Китай также приходилось около 40% наиболее цитируемых статей по ИИ в 2021 году, опередив долю США еще в 2016 году. Однако значительная часть этих исследований возникла в результате сотрудничества с американскими коллегами, и сотрудничество в области исследований ИИ между Китаем и США в основном оставалось стабильным, несмотря на геополитическую напряженность.
Инвестиции США в экосистему ИИ Китая значительно сократились, достигнув десятилетнего минимума в 1,3 миллиарда долларов США в 2022 году. Китайские ИИ-компании теперь ищут альтернативные источники капитала, включая фонды в юанях и инвестиции из стран Персидского залива. В 2024 году Китай зафиксировал 715 сделок в секторе ИИ на общую сумму 7,3 миллиарда долларов США, что превосходит любую другую азиатскую страну. В январе Китай запустил новый инвестиционный фонд ИИ на сумму 60 миллиардов юаней (8,2 миллиарда долларов США).
Проблемы и путь вперед
Несмотря на быстрый прогресс, проблемы сохраняются. Чипы Huawei, например, все еще отстают от Nvidia в поддержке FP8 и масштабах производства. Кроме того, более низкие показатели выхода продукции SMIC представляют риск. Аналитики UBS прогнозируют, что общая самодостаточность Китая в производстве чипов, включая DRAM, аналоговые схемы и оборудование, к концу 2025 года достигнет 27% по сравнению с серединой подросткового уровня во время пандемии. Morgan Stanley прогнозирует, что самодостаточность Китая в производстве ИИ-чипов к 2027 году возрастет до 82%, что станет значительным скачком по сравнению с 34% в прошлом году.
Ограниченный доступ к передовым чипам и будущее участие Китая в мировом сообществе открытого исходного кода остаются ключевыми уязвимостями. Семинар Политбюро по ИИ в марте 2026 года подчеркнул самодостаточность, сократив риторику относительно открытости и глобальной интеграции. Качество и доступность данных для обучения моделей также представляют собой постоянные проблемы, что побуждает Национальное управление данных запустить инициативу по лучшей интеграции китайского рынка данных.
Источник: dreamstime.com
Качество и доступность данных являются постоянными проблемами, что побуждает Национальное управление данных к интеграции китайского рынка данных.
Какова основная цель Китая в отношении ИИ?
Китай стремится занять ведущую роль в области ИИ и достичь полной технологической самодостаточности, движимый соображениями национальной и экономической безопасности. Это включает разработку отечественных решений во всем технологическом стеке ИИ.
Как экспортные ограничения США повлияли на развитие ИИ в Китае?
Экспортные ограничения США на передовые ИИ-чипы и производственное оборудование ускорили усилия Китая по разработке собственных отечественных альтернатив и созданию «самодостаточной и контролируемой» экосистемы ИИ.
Какой прогресс достиг Китай в области ИИ-чипов?
Хотя китайские ИИ-чипы, такие как серия Huawei Ascend, улучшаются и набирают долю рынка, они все еще отстают от топовой производительности Nvidia, особенно для крупномасштабного обучения LLM. Однако доля на внутреннем рынке значительно растет.
Участвует ли Китай в мировом сообществе ИИ с открытым исходным кодом?
Да, Китай активно вносит вклад в мировые фреймворки машинного обучения с открытым исходным кодом, такие как PyTorch и TensorFlow. Он также разрабатывает собственные альтернативы и платформы с открытым исходным кодом, такие как Baidu PaddlePaddle и Alibaba ModelScope.
Что такое "Инициатива ИИ+"?
«Инициатива ИИ+» — это государственная стратегия интеграции ИИ в различные сектора, включая производство, электромобили, робототехнику, образование и медицину, продвигающая широкое применение моделей ИИ и интеллектуальных устройств.
Заключение
Стремление Китая к самодостаточности в области ИИ — это сложное, многогранное предприятие, обусловленное как экономическими амбициями, так и геополитической необходимостью. Подкрепленный существенными государственными инвестициями, процветающим сообществом открытого исходного кода и растущим пулом специалистов в области ИИ, Китай продемонстрировал замечательный прогресс во всем стеке ИИ, от базовых чипов до сложных больших языковых моделей. Хотя ограничения на аппаратное обеспечение и геополитическая напряженность представляют собой заметные препятствия, особенно в отношении производства передовых чипов, стратегический фокус Китая на отечественные инновации и разработку, ориентированную на приложения, подчеркивает его решимость стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. Траектория развития предполагает все более независимую экосистему ИИ в Китае, которая потенциально может изменить динамику мировых технологических сил на десятилетия вперед.