В то время как Nvidia укрепляет свое глобальное доминирование в сфере вычислительных систем для искусственного интеллекта с помощью своей платформы Rubin, четыре китайские компании, производящие графические процессоры (Moore Threads, Muxi, Biren Technology и Tianshu Zhixin), стремительно развиваются благодаря череде IPO и технологических прорывов. В этой статье будет проанализирован стремительный прогресс китайских графических процессоров в области вычислительной производительности и коммерциализации путем сравнения основных параметров и сценариев применения флагманских моделей этих компаний с графическими процессорами Nvidia H200 и Rubin. Также будет объективно представлен анализ пробелов в таких областях, как экосистема полного цикла, цепочка поставок и энергоэффективность, что позволит исследовать ключевой вопрос: смогут ли китайские графические процессоры действительно сломать монополию Nvidia и добиться замещения на мировом рынке.
Догоняют ли китайские видеокарты конкурентов? Действительно ли они, заменяют Nvidia?
Когда стало известно, что США одобрили экспорт чипов Nvidia H200 в Китай, мировое технологическое сообщество сосредоточилось на одном вопросе: смогут ли китайские компании, производящие графические процессоры, сохранить свои позиции в этой гонке вычислительной мощности ? За последний год четыре китайские компании — Moore’s Threads, Muxi, Biren Technology и Tianshu Zhixin — спровоцировали волну IPO, что привело к резкому росту цен на акции и энтузиазму инвесторов, подпитываемому их быстрыми технологическими прорывами. Эти компании, получившие прозвище «Четыре маленьких дракона китайских графических процессоров», пытаются бросить вызов многолетнему доминированию Nvidia . Давайте, как наблюдатели из России, рассмотрим истинную силу китайских графических процессоров, сравнив их основные продукты.
Ⅰ. Сравнительный анализ флагманской модели: различия в параметрах сокращаются, а адаптация к сценам является одним из главных преимуществ.
NVIDIA уже очевидно благодаря чипу H200 и новейшей платформе Rubin. Платформа Rubin оснащена двумя ядрами GPU, обеспечивающими производительность 3,6 экзафлопс в задачах вывода FP4 , и памятью HBM4 с пропускной способностью до 13 ТБ/с. Это снижает стоимость крупномасштабного вывода ИИ в 10 раз , что делает её предпочтительным выбором для высокопроизводительных центров интеллектуальных вычислений по всему миру . Между тем, флагманские продукты китайских компаний стремятся догнать NVIDIA по этим ключевым показателям.
- Чип BR100 от Biren Technology , использующий технологию гетерогенной интеграции Chiplet , напрямую конкурирует по производительности с NVIDIA A100/H100. Он применяется в ключевых сценариях, таких как государственные облачные сервисы и интеллектуальные вычислительные центры , и продемонстрировал аналогичную вычислительную мощность в некоторых задачах обучения ИИ .
- MTT S4000 от Moore Threads — это первый в мире полнофункциональный графический процессор с поддержкой памяти GDDR7. Он оснащен 48 ГБ памяти, поддерживает вычисления с полной точностью от FP4 до FP64 и обладает вычислительной мощностью для ИИ в 240 TFLOPS. В несложных задачах, требующих больших вычислительных ресурсов, таких как DeepSeek, его энергоэффективность достигает 83% от энергоэффективности NVIDIA A100.
- Компания Tianshu Zhixin достигла массового производства 7-нм GPGPU, и её продукция совместима с основными платформами искусственного интеллекта. Она широко применяется в таких отраслях, как финансовый риск-менеджмент и промышленная инспекция.
- Huawei Ascend 910B Pro использует 7-нм+ техпроцесс и обладает вычислительной мощностью FP16 в 1200 TFLOPS. Он поддерживает многочиповое соединение, а соответствующий кластер Atlas 950 SuperPoD позволяет объединить 8192 чипа, обеспечивая суммарную вычислительную мощность в 8 EFLOPS, что позволяет обучать большие модели с триллионами параметров .
Ещё более примечательна его экономичность: цена Moore Threads MTT S4000 составляет всего 299 долларов, что вдвое меньше, чем у аналогичных продуктов NVIDIA , а стоимость внедрения серии Ascend от Huawei в государственных, энергетических и других секторах примерно на 30% ниже, чем у решений NVIDIA . Для российских компаний, стремящихся к снижению затрат, это, несомненно, очень привлекательный вариант.
Ⅱ. Текущее состояние развития: влияние капитала и технологические прорывы, но недостатки остаются очевидными.
Взлет китайских компаний, производящих графические процессоры, не случаен. По прогнозам, к 2025 году объем мирового рынка графических процессоров превысит 350 миллиардов долларов, при этом на Китай придется почти 40%. Этот огромный рыночный спрос создал благодатную почву для технологических усовершенствований. Что касается капитала, то в первый день торгов акции Moore Threads выросли на 468,8%, а акции Muxi — еще более значительно, на 692,95%. Достаточное финансирование позволяет компаниям постоянно инвестировать в НИОКР — стоимость разработки одного высокопроизводительного графического процессора обычно превышает 1 миллиард юаней, и этот уровень инвестиций уже приносит свои плоды.
В коммерческом плане китайские графические процессоры перешли из лаборатории в практическое применение: Baidu AI Cloud запустила кластер Wanka на базе чипов Kunlun; Muxi Technology совместно с научно-исследовательскими институтами создала совместную лабораторию интеллектуальных вычислений ; а Huawei Ascend подписала зарубежные заказы на сумму более 5 миллиардов долларов, войдя в состав вычислительных платформ для автономного вождения европейских автопроизводителей . Эти события демонстрируют, что китайские графические процессоры больше не являются просто «теоретическими», а имеют практическую ценность.
Однако, если присмотреться, становится ясно, что разрыв всё ещё существует. Самая большая слабость заключается в экосистеме: экосистема CUDA от NVIDIA охватывает более 90% фреймворков ИИ, а сообщество разработчиков с открытым исходным кодом, состоящее из миллионов человек, образует непреодолимый барьер. В отличие от этого, программные стеки китайских компаний работают независимо, что приводит к высоким затратам на адаптацию для разработчиков. Во-вторых, существует проблема взаимодействия на системном уровне. Платформа Rubin обеспечивает сквозную оптимизацию от чипа до архитектуры, программного обеспечения и экосистемы, в то время как прорывы в китайских графических процессорах по-прежнему сосредоточены на отдельных технологиях, и значительные пробелы всё ещё существуют в таких областях, как высокоскоростные протоколы межсоединений и планирование крупномасштабных кластеров. Кроме того, передовые производственные процессы и высокотехнологичная упаковка зависят от внешних цепочек поставок. Основные ресурсы, такие как 3-нм/4-нм техпроцессы и память HBM4, по-прежнему монополизированы международными компаниями, что также создаёт потенциальные риски.
III. Замена Nvidia? В краткосрочной перспективе это нереалистично, но в долгосрочной перспективе – потенциал не исключен.
Возвращаясь к главному вопросу: могут ли китайские графические процессоры действительно заменить Nvidia ? С точки зрения российского рынка, ответ — «постепенная замена», а не «полная замена».
В краткосрочной перспективе позиции NVIDIA в ключевых сценариях, таких как высокопроизводительное обучение ИИ и крупномасштабные вычисления, вряд ли пошатнутся. Платформа Rubin уже используется крупными облачными провайдерами, такими как AWS и Microsoft, и ее преимущества в энергоэффективности и контроле затрат в настоящее время не имеют аналогов среди китайских графических процессоров. Для российских технологических гигантов, которым необходимо обрабатывать сверхбольшие модели, NVIDIA остается самым надежным выбором.
Однако в долгосрочной перспективе рост популярности китайских видеокарт меняет рыночную ситуацию.
С одной стороны, в таких вертикальных сценариях, как государственное управление, финансы и промышленность, все более очевидными становятся преимущества китайских графических процессоров с точки зрения экономической эффективности и локальной совместимости. Эти сценарии относительно мало зависят от экосистемы и больше ориентированы на практические результаты и контроль затрат, что делает их подходящими для цифровой трансформации малых и средних технологических предприятий и традиционных отраслей промышленности в России. С другой стороны, глобальный спрос на вычислительные мощности становится все более диверсифицированным. Развитие ASIC-чипов и технологии вычислений в оперативной памяти означает, что рынок больше не доминирует Nvidia . Ожидается, что внедрение китайских компаний в этих новых областях позволит им совершить «скачок в развитии».
Что еще более важно, китайские компании прилагают все усилия для устранения недостатков своей экосистемы. Huawei запустила план расширения экосистемы Ascend за рубежом стоимостью 1 миллиард долларов, привлекая 500 000 зарубежных разработчиков; компоненты технологии Threads с открытым исходным кодом, разработанные Муром, способствуют адаптации разработчиков по всему миру. По мере постепенного ослабления барьеров в экосистеме, экономическая эффективность и адаптивность к различным сценариям использования станут ключевыми конкурентными преимуществами, и именно здесь кроется потенциал для китайских графических процессоров.
Заключение
Скорость развития китайской индустрии графических процессоров поразительна. От технологического прогресса до коммерциализации они всего за несколько лет достигли того, на что западным компаниям потребовалось более десяти лет. Однако «замена Nvidia» — это не цель, которую можно достичь за одну ночь, а марафон, требующий долгосрочного накопления технологий, капитала и экосистемы. Для российских компаний и инвесторов китайские графические процессоры — это не выбор «или/или», а важная составляющая диверсифицированной вычислительной мощности , особенно в областях, ориентированных на экономическую эффективность и решения, основанные на конкретных сценариях , где они уже продемонстрировали достаточную конкурентоспособность.
В ближайшие годы, с улучшением экосистемы и зрелостью цепочки поставок, ожидается, что китайские графические процессоры совершат прорывы на всё большем количестве нишевых рынков. Эта гонка вычислительной мощности не имеет конца, и выход китайских компаний на мировой рынок графических процессоров делает его более разнообразным и динамичным. Давайте будем следить за ними и посмотрим, смогут ли эти восточные конкуренты действительно изменить глобальный ландшафт вычислительной мощности.
