China versnelt de overstap naar AI-chips van eigen bodem onder druk van de VS

China's grootste techbedrijven werken snel aan om Amerikaanse silicium te vervangen Amerikaanse silicium te vervangen, maar de directe voordelen zitten in het uitvoeren van AI, niet in het trainen ervan. Exportbeperkingen op geavanceerde Nvidia-onderdelen hebben lokale ontwerpers ertoe aangezet om "goed genoeg" chips te bouwen die diensten online houden terwijl langere investeringen in de productie tot wasdom komen.

Alibaba is het toonaangevende voorbeeld. Alibaba was voorheen een grote klant van Nvidia, maar test nu een nieuwe interne processor die gericht is op een brede reeks inferentietaken, niet alleen op smalle taken met één doel. De chip wordt gemaakt in een Chinese gieterij in plaats van TSMC, een verschuiving die werd afgedwongen door Amerikaanse beperkingen. Om de implementatie soepel te laten verlopen, heeft Alibaba de compatibiliteit met het software-ecosysteem van Nvidia behouden, zodat teams bestaande code kunnen hergebruiken.

Rivalen benaderen het vanuit verschillende perspectieven. De startup MetaX uit Shanghai bracht een GPU uit met meer geheugen dan de H20 van Nvidia, het meest geavanceerde model van Nvidia dat Washington kortstondig weer toeliet in China voordat Peking kopers vertelde om te wachten, waarbij het hogere stroomverbruik werd ingeruild voor capaciteit op bepaalde werkbelastingen. MetaX is van plan om op te schalen met behulp van oudere procestechnologie en een aanpak met meerdere chips om de capaciteitslimieten bij binnenlandse fabrieken te omzeilen. Ondertussen boekte Cambricon ongeveer $247 miljoen aan kwartaalinkomsten op sterke orders voor zijn Siyuan 590-chip en waarschuwde het investeerders na een sterke stijging van het aandeel; de marktwaarde ligt nog steeds ruim boven eerdere niveaus.

Staatssteun verlengt de tijdlijn. Beijing lanceerde een fonds van $8,4 miljard om de buitenlandse afhankelijkheid te verminderen, en Huawei toonde een systeem dat 384 Ascend-chips aan elkaar naait 384 Ascend chips. Sommige evaluaties zeggen dat het op bepaalde punten beter is dan toonaangevende Amerikaanse apparatuur, maar de energiekosten zijn hoog. Desondanks zijn grote publieke cloudproviders voorzichtig geweest met bulkaankopen van Ascend, deels omdat ze Huawei zien als een directe cloudconcurrent.

Tooling en toeleveringsketens blijven de knelpunten. Veel ingenieurs geven nog steeds de voorkeur aan de volwassen softwarestack van Nvidia; binnenlandse chips kunnen moeilijker te integreren zijn en er zijn nog steeds meldingen van oververhitting of systeemstoringen tijdens lange trainingsruns. Chinese fabrieken, beperkt door beperkte toegang tot geavanceerde apparatuur, hebben moeite om de capaciteit toe te voegen die ontwerpers willen, waardoor sommige verkopers gedwongen worden om kleinere chips te combineren of te leunen op oudere nodes. De nieuwe chip van Alibaba helpt op het gebied van compatibiliteit, maar lost het knelpunt van de training niet op.

Deze tweedeling, soepele inferentie versus moeilijke training, definieert de huidige kloof. Amerikaanse besturingselementen blokkeren de meest geavanceerde trainingsprocessors, en het nieuwste onderdeel van Alibaba richt zich op het serveren van vooraf getrainde modellen in plaats van op het maken ervan. Totdat lokale hardware betrouwbaar lange, hete trainingscycli op schaal aankan, zal de belangrijkste vooruitgang in China gericht zijn op het responsief houden van AI-diensten in plaats van het bouwen van grotere basismodellen.

Toch wordt er vooruitgang geboekt. DeepSeek liet doorschemeren dat software workarounds plus het verbeteren van silicium uit China de training vooruit kunnen helpen, en sommige investeerders beweren dat een volledige "made-in-China" AI-stack sneller dan verwacht op schaal kan komen, waardoor Nvidia in binnen- en buitenland onder druk komt te staan.