Новые конкуренты Nvidia: пять компаний, создающих вычислительные чипы следующего поколения

Компания Nvidia по-прежнему контролирует значительную часть этого рынка, однако теперь она далеко не единственный его участник. Huawei, Cambricon, Moore Threads и Biren Technology разрабатывают альтернативные процессоры, пока Китай стремится снизить зависимость от зарубежных технологий.

1. Nvidia

Nvidia остается безусловным лидером мирового рынка ИИ-чипов, на которого ориентируются все конкуренты. Ее графические процессоры (GPU), первоначально разработанные для компьютерных игр, превратились в основную аппаратную платформу для обучения и работы многих наиболее передовых моделей искусственного интеллекта.

Однако главное преимущество Nvidia заключается не только в производительности самих процессоров. Программная платформа CUDA, высокоскоростные сетевые технологии и обширная экосистема разработчиков делают перенос вычислительных нагрузок на конкурирующее оборудование дорогостоящим и технически сложным. Это преимущество особенно заметно в Китае, несмотря на действующие уже несколько лет американские экспортные ограничения.

Ведущие китайские разработчики ИИ продолжают использовать процессоры Nvidia для обучения наиболее сложных моделей, поскольку полный переход на другую аппаратно-программную платформу потребовал бы значительных инженерных ресурсов.

2. Huawei

Huawei стала наиболее серьезным китайским конкурентом Nvidia. Ее процессоры Ascend предназначены для обучения и инференса моделей искусственного интеллекта, а системы SuperNode объединяют множество чипов, обеспечивая вычислительные мощности, необходимые для работы со все более сложными моделями.

Крупнейшая технологическая компания из Шэньчжэня одновременно развивает и программное обеспечение для поддержки собственных процессоров. Платформа Compute Architecture for Neural Networks, более известная как CANN, призвана стать китайской альтернативой широко распространённой CUDA от Nvidia.

Недавно Huawei продемонстрировала возможности своей аппаратно-программной платформы в сотрудничестве с DeepSeek. Процессоры Ascend 950PR и 950DT получили поддержку DeepSeek V4 практически сразу после выхода модели, что позволило запускать ее инференс на системах Huawei Ascend SuperNode.

3. Cambricon Technologies

Cambricon Technologies — еще один крупный игрок быстро растущего китайского рынка ИИ-чипов. В отличие от диверсифицированных технологических корпораций, Cambricon специализируется преимущественно на разработке процессоров и ускорительных плат для задач искусственного интеллекта в серверах, центрах обработки данных и интеллектуальных устройствах.

Ее процессоры машинного обучения предназначены для выполнения параллельных вычислений, необходимых как для обучения моделей, так и для генерации ими ответов. Спрос на такое отечественное оборудование растёт по мере того, как экспортные ограничения ограничивают доступ китайских компаний к наиболее современным процессорам Nvidia.

Сегодня Cambricon и Huawei занимают ведущие позиции в развитии китайского рынка серверов для искусственного интеллекта.

4. Moore Threads

Moore Threads разрабатывает универсальные графические процессоры, способные использоваться для задач искусственного интеллекта, обработки графики и научных вычислений. Такой более широкий подход потенциально позволяет применять ее процессоры для различных типов вычислительных нагрузок, а не только в качестве специализированных ускорителей ИИ.

Основанная в 2020 году компания быстро стала одним из наиболее заметных китайских полупроводниковых стартапов.

Moore Threads позиционирует свои GPU как отечественную альтернативу процессорам Nvidia и других зарубежных производителей, на которые ранее полагались китайские организации. Судя по всему, спрос на технологии компании быстро растёт.

5. Biren Technology

Biren Technology сосредоточилась на одной из наиболее сложных задач отрасли — создании мощных GPU для обучения моделей искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

Такие задачи требуют огромной вычислительной мощности, быстрой памяти и эффективного обмена данными между тысячами отдельных ускорителей.

Компания столкнулась с серьезными трудностями после того, как американские ограничения нарушили ее доступ к передовым технологиям производства полупроводников. Тем не менее стремление Китая добиться технологической самостоятельности открывает новые возможности для Biren и других отечественных разработчиков процессоров.

Biren прогнозировала, что ее выручка в первой половине года может вырасти на 2107% на фоне стремительно растущего спроса на китайские ИИ-чипы. Однако резкий рост продаж ещё не означает, что её процессоры уже смогли ликвидировать отставание от Nvidia по производительности и программной экосистеме.

Гонка идет не только за вычислительной мощностью. Nvidia по-прежнему располагает наиболее полноценным сочетанием мощных процессоров, сетевого оборудования и программных инструментов для разработчиков. Поэтому ее конкурентам приходится создавать целые вычислительные экосистемы, а не просто выпускать чипы с впечатляющими показателями производительности.

Огромный внутренний спрос Китая на инфраструктуру для искусственного интеллекта, тем не менее, может обеспечить достаточно пространства для роста сразу нескольких отечественных производителей.

В настоящее время Huawei лидирует в этом направлении, однако Cambricon, Moore Threads и Biren также постепенно превращаются в заметных участников все более фрагментированного глобального рынка вычислительных чипов.

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram