La cuota de mercado de Nvidia en China disminuirá drásticamente del 66% al 8%, afirman los analistas: la falta es de las restricciones a las exportaciones y del éxito recinto

Aunque las GPU de IA de Nvidia y las soluciones a escalera de rack siguen siendo los aceleradores de IA más buscados, las restricciones impuestas a las exportaciones de procesadores de IA de Nvidia a China, primero por la Casa Blanca y luego por Beijing, están teniendo un meta drástico en la presencia de la compañía en la República Popular. Como resultado, la billete de la compañía en China podría caer a sólo el 8% en los próximos abriles, ya que los proveedores nacionales pueden satisfacer rodeando del 80% de la demanda recinto, según informes. nikkei, citando exploración de Bernstein.

“Los nuevos productos satisfacen las deyección de los desarrolladores nacionales”, dijo Zhang Jianzhong, director ejecutante de Moore Threads, en una conferencia de prensa al anunciar el producto con nombre en código Huashan, la primera GPU de la compañía dedicada exclusivamente a la velocidad de cargas de trabajo de IA. “Ya no habrá pobreza de esperar a que lleguen productos avanzados del extranjero”.

Los analistas de Bernstein citados por los medios chinos esperan que la billete de Nvidia en el mercado de procesadores de IA de China caiga a rodeando del 8% este año desde el 66% en 2024, a medida que Huawei, Cambricon y otros proveedores locales de hardware independientes (IHV) juntos se acerquen al 80%. El auge de los aceleradores de hardware chinos es el resultado de una combinación de eventos, incluidas las restricciones impuestas al hardware de Nvidia, el progreso del hardware de empresas como Huawei, Cambricon, Moore Threads y MetaX, así como mejoras sustanciales en sus pilas de software.

Huashan de Moore Threads puede competir con los productos Hopper H100 y H200 de Nvidia, los aceleradores de IA de la concepción precedente de la compañía que el Recientemente, Estados Unidos permitió exportar a China, pero con algunas condiciones serias. Sin secuestro, son considerablemente más lentas que las GPU Blackwell B200 y B300 existentes de Nvidia, cuyas exportaciones a la República Popular están prohibidas. Mientras tanto, AI CloudMatrix 384 de Huawei puede exceder a los sistemas GB200 NVL72 y GB300 NVL72 en BF16 FLOPS, un formato popular utilizado para el entrenamiento de IA, aunque con un consumo de energía cuatro veces anciano. Se prevé que el Atlas 950 SuperCluster de próxima concepción de la compañía, basado en 524.288 aceleradores de IA Ascend 950DT, ofrezca hasta 524 FP8 ExaFLOPS para entrenamiento de IA y hasta 1 FP4 ZettaFLOPS para inferencia de IA (MXFP4 para ser más específicos) a veces en 2026 – 2027 y 4 ZettaFLOPS para finales de 2028. Esto todavía está detrás de los principales clústeres basados en Blackwell, como el OCI Supercluster de Oracle que ejecuta 131.072 GPU B200 y ofrece un rendimiento mayor de hasta 2,4 FP4 ZettaFLOPS para inferencia, pero es evidente que los desarrolladores chinos están aumentando rápidamente el rendimiento de su hardware de IA.

Cubo el progreso, el obstáculo restante es completar la transición de un ecosistema centrado durante mucho tiempo en Nvidia a una pila de hardware y software totalmente doméstico, lo que puede no ser tan obediente de obtener, ya que muchas implementaciones de IA existentes utilizan hardware Nvidia y una pila de software Nvidia CUDA y portarlos a hardware y software chinos es difícil y costoso.

Sin secuestro, la transición al hardware de IA doméstico (y al hardware doméstico en genérico) es el objetivo doméstico a dadivoso plazo de China. Según se informa, un croquis de plan quinquenal distribuido por el Partido Comunista en octubre exige la autosuficiencia de los semiconductores bajo un “nuevo sistema doméstico” que dirige los organismos estatales, las empresas privadas y las instituciones financieras. En el centro de este esfuerzo se encuentran los llamados ‘cuatro pequeños dragones’ de las GPU chinas: Moore Threads, MetaX, Biren Technology y Suiyuan Technology (Enflame).

Los grandes hiperescaladores incluso están intensificando sus programas de silicio personalizados. La mecanismo Kunlunxin de Baidu planea introducir cinco procesadores de IA para 2030, y Alibaba siquiera renuncia a sus propios esfuerzos en materia de silicio. Sin secuestro, en gran medida, la industria de la IA de China está limitada por la capacidad de SMIC de producir chips en sus tecnologías de proceso de clase 7 nm en cantidades considerables. Si la empresa no puede aumentar sustancialmente su producción en los próximos abriles, entonces el sector de IA de China quedará dramáticamente por detrás del de Estados Unidos o encontrará una guisa de obtener GPU de detención rendimiento de Nvidia para mantenerse al día.