Китай инвестирует $295 млрд в ИИ-сеть: смогут ли местные ИИ-чипы выдержать амбиции?

Проект рассчитан на пять лет, а его ключевая особенность — использование отечественных технологий: не менее 80% компонентов, включая ИИ-чипы, должны быть произведены внутри страны. Однако реализация этой цели сталкивается с рядом серьезных вызовов.

Разработкой проекта занимается Национальная комиссия по развитию и реформам, а управлять сетью будут госкомпании China Mobile и China Telecom. Ожидается, что сеть объединит все объекты в единую вычислительную инфраструктуру к 2028 году. Финансирование проекта обеспечивается за счет государственного долга и специальных облигаций, а общая стоимость с учетом модернизации электросетей может превысить 5 триллионов юаней, сообщает Bloomberg.

Однако ключевая проблема — ограниченные производственные мощности китайских чипмейкеров. Требование использовать 80% отечественных комплектующих исключает возможность закупок у Nvidia и AMD, что делает Китай зависимым от компаний вроде SMIC. Их технологии пока отстают от мировых лидеров: наиболее продвинутый техпроцесс SMIC — N+2 (аналог 7-нм), уже используется на 93%, оставляя мало пространства для увеличения производства.

Еще один вызов — нехватка высокоскоростной памяти HBM. Например, Huawei, один из крупнейших игроков на рынке, не может выпускать достаточное количество ускорителей Ascend из-за дефицита компонентов. В прошлом году компания поставила около 812 тысяч чипов и прогнозирует выручку в $12 миллиардов к 2026 году, но ее цепочка поставок испытывает перегрузки. По оценкам, даже к 2030 году китайские производители смогут покрыть лишь 76% внутреннего спроса на ИИ-чипы, тогда как рынок к тому времени вырастет до $67 миллиардов.

Ужесточение правил Пекина также добавляет сложности. В 2022 году власти обязали дата-центры закупать не менее 50% чипов у местных производителей, а для госфинансируемых проектов полностью запретили использование иностранных ускорителей. Это усиливает нагрузку на отечественных производителей, которые и так отстают от мировых лидеров на 5–10 лет. Например, компания DeepSeek, протестировав оборудование Huawei для обучения ИИ-моделей, вернулась к решениям Nvidia, отметив, что местные технологии пока не справляются с самыми ресурсоемкими задачами.

Со-генеральный директор SMIC Чжао Хайцзюнь предупредил, что слишком быстрый рост мощностей может привести к простаиванию дата-центров, сравнив это с прокладкой автомагистралей, которые не решают проблему пробок. Несмотря на амбиции, Китай пока остается в борьбе за технологическую независимость, сталкиваясь с ограничениями собственной индустрии.