Wysiłki Chin zmierzające do zmniejszenia zależności od chipów Nvidia: Czy sytuacja się odwróciła?

Według doniesień stacji CNBC chińskie firmy opracowują coraz więcej alternatyw dla układów Nvidia – m.in. w sektorze systemów wspomagających kierowcę, który nie podlega amerykańskim ograniczeniom eksportowym.

Serwer chłodzony cieczą firmy iFlytek, wyposażony w układ Huawei Kunpeng 920 i układ Ascend AI, został zaprezentowany na Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji w Szanghaju w Chinach w lipcu 2025 roku. (Źródło: Getty Images)

Analitycy Goldman Sachs twierdzą, że przejście Chin na krajową produkcję układów scalonych przyspieszy między 2026 a 2028 rokiem, gdyż wiodące modele sztucznej inteligencji (AI) drugiej co do wielkości gospodarki świata będą coraz bardziej rozszerzać swoją kompatybilność z układami scalonymi produkowanymi w kraju.

Problem kosztów Zelostechu

Zelostech, startup zajmujący się tworzeniem autonomicznych, bezzałogowych pojazdów transportowych, zapowiada, że ​​w ciągu najbliższych roku lub dwóch zacznie korzystać z produktów wielu dostawców układów scalonych z Chin i innych krajów, zamiast polegać wyłącznie na firmie Nvidia.

Shi Yunjian, dyrektor finansowy i inwestycyjny Zelostech, powiedział, że koszty były kluczowym czynnikiem w tej decyzji. Wykorzystanie chipów produkcji krajowej znacznie obniża koszty w porównaniu z dwoma chipsetami Nvidia Orin, które firma obecnie instaluje w każdym pojeździe.

Ma to kluczowe znaczenie w kontekście ekonomii skali, która staje się przewagą konkurencyjną na rynku pojazdów autonomicznych. Im większa liczba pojazdów autonomicznych w użyciu, tym więcej danych operacyjnych jest gromadzonych i tym większa możliwość przekonania regulatorów o gotowości technologii.

Zelostech twierdzi, że obecnie obsługuje ponad 25 000 pojazdów w ponad 20 krajach i planuje dalszą ekspansję w przyszłości. Większość z nich to małe pojazdy nieprzeznaczone do przewozu pasażerów (mniejsze niż pojazdy pocztowe), skoncentrowane głównie w Chinach kontynentalnych i obsługujące firmy logistyczne dostarczające towary.

Liczba ta znacznie przewyższa liczbę wielu konkurentów: Waymo – wspierane przez Alphabet – ma obecnie na drogach około 4000 pojazdów, podczas gdy chińscy rywale, tacy jak Baidu, WeRide i Pony.ai, nie wprowadzili floty o porównywalnej skali.

Fala „wyjścia Nvidii”

Zelostech nie jest jedyną firmą poszukującą alternatyw dla rozwiązań Nvidii.

Waymo korzysta z własnych niestandardowych układów scalonych, natomiast giganci branży pojazdów elektrycznych BYD, Nio i Xpeng również ogłosili, że opracują własne układy scalone półprzewodnikowe do swoich systemów wspomagania kierowcy.

Firma Nio ogłosiła plany pięciokrotnego zwiększenia inwestycji w rozwój mocy obliczeniowej układów scalonych w tym roku. Zapytana, czy plan ten obejmuje również układy Nvidii, prezes William Li odpowiedziała, że ​​firma nie kupuje już układów scalonych, lecz dzierżawi moc obliczeniową z różnych procesorów.

Model Xpeng, opracowany we współpracy z firmą Volkswagen (Niemcy), również korzysta z „czipu Turing” tej firmy, a niemiecki producent samochodów nawiązał współpracę z Horizon Robotics (Chiny) w celu opracowania systemu wspomagania kierowcy przeznaczonego na rynek krajowy, bez korzystania z technologii Nvidia.

Warto zauważyć, że układy wspomagające kierowcę firmy Nvidia nie podlegają ograniczeniom eksportowym obowiązującym w USA, w przeciwieństwie do bardziej zaawansowanych półprzewodników wykorzystywanych do szkolenia i obsługi modeli sztucznej inteligencji.

Jednak nawet po tym, jak prezes firmy Nvidia, Jensen Huang, towarzyszył prezydentowi USA Donaldowi Trumpowi w jego wizycie w Chinach w maju, Pekin nie wykazywał żadnych oznak chęci importowania większej liczby układów scalonych Nvidia.

Ten trend rozprzestrzenił się również na dziedzinę sztucznej inteligencji. Chińscy twórcy rozwiązań AI coraz częściej optymalizują swoje modele pod kątem działania na sprzęcie krajowym, a nie w ekosystemie CUDA firmy Nvidia. Najnowsze modele MiniMax i Kimi, a także DeepSeek V4, są kompatybilne z układami scalonymi produkcji krajowej.

„Uważamy, że trend wzrostu popularności układów scalonych produkowanych w kraju przyspieszy między 2026 a 2028 rokiem” – stwierdzili analitycy Goldman Sachs w raporcie z 5 maja, zaznaczając, że DeepSeek V4 jest kompatybilny z ośmioma typami układów scalonych produkowanych w Chinach, w tym z układami pochodzącymi od Huawei i oddziału T-Head firmy Alibaba.

„Szansa” dla chińskiego przemysłu produkującego chipy

W zeszłym tygodniu Huawei ogłosił również nowe metody naukowe w zakresie rozwoju chipów i planuje ich integrację z nadchodzącymi produktami. To kolejny sygnał ożywienia chińskiego giganta telekomunikacyjnego po latach ograniczeń nałożonych przez USA.

Kevin Xu, założyciel funduszu hedgingowego Interconnected Capital, przewiduje, że chińskie firmy będą potrzebowały układów Nvidia jeszcze przez 3–5 lat.

Argumentował jednak, że Chiny mają motywację do jak najszybszego zmniejszenia tej zależności, ponieważ krajowe układy scalone mogą się rozwijać tylko wtedy, gdy są używane w rzeczywistych warunkach, generując niezbędne informacje zwrotne do udoskonalenia technologii. Innymi słowy, im głębiej Nvidia wnika w chiński ekosystem technologiczny, tym bardziej ograniczona staje się przestrzeń rozwojowa dla krajowych układów scalonych.

Przychody firmy Nvidia w Chinach kontynentalnych i Hongkongu maleją, mimo że firma zwiększa inwestycje na Tajwanie, planując wydawać tam do 150 miliardów dolarów rocznie.

Chris Cottorone, prezes TriOrient Investments, uważa, że ​​inwestycja ta prawdopodobnie odwróci pierwotny plan Tajwanu (Chiny) mający na celu ograniczenie centrów danych AI i energii jądrowej oraz zachęci więcej lokalnych firm do wdrożenia AI.

Tymczasem Nvidia nadal próbuje utrzymać swoją pozycję na rynku „sztucznej inteligencji” w Chinach, nawiązując współpracę ze start-upem Unittree zajmującym się produkcją robotów humanoidalnych. Celem współpracy jest zbudowanie robota badawczego, który będzie sprzedawany na całym świecie.

Dyrektor generalny Jensen Huang również aktywnie rekrutuje utalentowanych pracowników i podobno dołączył już do zarządu Uniwersytetu Tsinghua w Pekinie.

Te sygnały wskazują, że „wiatr się zmienia”. Ambicje technologiczne Chin stopniowo przestają być uzależnione od dostępu do Nvidii, a coraz bardziej opierają się na możliwościach krajowych korporacji.

Source: https://baoquocte.vn/no-luc-giam-phu-thuoc-vao-chip-nvidia-cua-trung-quoc-gio-da-doi-chieu-401201.html