Мощные GPU в Китае: полное самообеспечение к 2027 году. Реально ли?
Правительство Пекина планирует предоставить субсидии компаниям, которые покупают чипы внутренних производителей с целью «ускорения поставки управляемых интеллектуальных вычислительных ресурсов».
Особенное внимание уделяется процессорам GPU, на производство и продажу которых негативное влияние оказал экспортный контроль со стороны США. Кроме того, Китай продолжает продвигать инициативы в области искусственного интеллекта. Субсидии будут выделяться компаниям, которые готовы покупать графические процессоры у отечественных производителей. И не стоит забывать о нескольких триллионах долларов, которые выделяются в течение последних лет самим производителям.
Что там за планы такие?
По планам Муниципального бюро экономики и информационных технологий Пекина, к 2027 году страна должна достичь самообеспечения в этой области, с ведущим уровнем производительности на уровне отечественных стандартов. Программа сосредоточена вокруг чипов и систем, используемых в центрах обработки данных для проектов по разработке искусственного интеллекта.
Администрация США ввела изменения в экспортном контроле, которые затрагивают доступ к передовым процессорам для искусственного интеллекта, оборудованию для производства полупроводников и даже ноутбукам, собранным на этих чипах, для китайских предприятий. Экспорт передовых графических процессоров, таких как A100 и H100, от Nvidia в Китай также затруднён. Чипы A800 и H800, созданные как альтернатива для китайских клиентов, были заблокированы к продаже обновлёнными экспортными ограничениями США в прошлом октябре. Это привело к появлению новых альтернативных решений, таких как процессоры H20.
В конце 2022 года эксперты проанализировали мировой рынок GPU и выяснили, что количество производителей из поднебесной быстро растёт. Однако китайские компании часто делают заявления о высокой производительности и эффективности своих продуктов ещё до того, как они появятся на рынке. Иногда после запуска продаж выясняется, что они не всегда соответствуют заявленным характеристикам или ожиданиям пользователей. Подобные ситуации случаются и у западных производителей, однако такие компании, как AMD и Nvidia, имеют устоявшуюся позицию на рынке и выпускают продукты, признанные одними из лучших в отрасли.
Исследования и разработки в области технологий продолжают активно вестись в Китае. Более половины программ LLM разработано в Пекине, и выбранным проектам будет поручено обучение моделям больших языков. Кроме того, китайские компании ведут работу и над другими направлениями, включая специализированные процессоры искусственного интеллекта, кремниевую фотонику и компоненты квантовых вычислений.
Что ещё?
План правительства направлен на развитие исследований и разработок таких технологий, как процессоры искусственного интеллекта, операционные системы и базы данных. Без таких технологий невозможно проводить обучение систем искусственного интеллекта. Кроме того, в рамках этой программы рассматривается возможность достижения прорывов в новых областях, таких как кремниевая фотоника и квантовые вычислительные системы, где на данный момент нет доминирующих игроков на рынке.
В частности, в декабре была запущена общедоступная платформа для вычислений, чтобы помочь учреждениям высшего образования, исследовательским учреждениям и малым и средним предприятиям решить проблемы с недостатком вычислительных ресурсов и поддержать проекты по разработке искусственного интеллекта. Также Китай собирается создать и внедрить национальный стандарт для больших языковых моделей (LLM) в рамках регулирования искусственного интеллекта, используя свои ресурсы для трансформации отраслей. LLM — это технология, используемая в ChatGPT и других сервисах генеративного искусственного интеллекта.
Есть и поддержка со стороны
Ampere A100 от Nvidia — самый мощный ИИ-ускоритель до момента появления Hopper H100, не говоря уже о H200 и грядущем Blackwell GB200. Но, как оказалось, есть более продвинутая версия A100, она улучшена по сравнению с обычной моделью. Ускоритель свободно продаётся в Китае, несмотря на санкции со стороны США. Возможно, Nvidia экспериментировала с ускорителем, либо же его модифицировали специально для Китая.
Журналистам Reuters ещё в прошлом году удалось найти информацию о поставках в страну малых партий ИИ-ускорителей. Так, например, Харбинский технологический институт приобрёл шесть чипов Nvidia A100 для создания и развития «модели глубокого обучения», а в декабре 2022 года Китайский университет электронных наук и технологий закупил один A100 для пока неизвестных целей. Это лишь то, что «лежит на поверхности», но, вероятно, есть теневые каналы поставок, по которым в Китай поступают более крупные партии. К слову, Университету Цинхуа удалось приобрести свыше 80 чипов А100 после санкций 2022 года. Кроме того, закупали чипы и Университет Цунцина, компания Shandong Chengxiang Electronic Technology и другие.
В целом, у Китая есть все возможности для того, чтобы разрешить внутренний кризис дефицита современных электронных компонентов. Вероятно, в ближайшем будущем страна сможет это сделать благодаря целому ряду факторов, включая внутренние инвестиции, внутренние и внешние закупки, большое количество игроков и обширный внутренний рынок.
