Ang lokal na computing power ay naglalakbay mula sa "paghahabol sa performance" patungo sa "systemic rise".May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Wall Street Journal
Ang pangunahang direksyon ng lokal na computing power ay hindi na lamang isang puntuwal na tanong kung “sino sa mga chip ang nakasabay sa antas ng performance.” Mas mahalaga ang tatlong bagay: Maaari bang isagawa ng lokal na AI chip ang malaking pagpapadala, maaari bang suportahan ng advanced manufacturing ang pagtaas ng demand, at maaari bang i-convert ng super node ang maraming chip na computing power sa tunay na magagamit na system computing power kahit na limitado ang performance ng isang chip?
Isinulat ni Xue Hongwei, analyst ng industriya ng elektroniko ng China United Life Securities, sa rito ng industriya noong ika-21 ng Hulyo: "Sa kasalukuyan, makikita ang malaking pagtaas sa parehong panig ng demand at supply ng lokal na computing power, at ang pag-usbong ng lokal na computing power ay naging isang mahalagang trend sa pag-unlad ng industriya. Iminumungkahi ang pagmamasid sa 'tatlong arrow': chip, FAB, at super node." Ang framework na ito ay naghihiwalay sa pangunahing kontradiksiyon ng lokal na computing power: tumataas ang demand, kailangan ng supply, at kailangan din ng pag-upgrade ang sistema arkitektura.
Ang pagbabago sa demand ay diretso. Patuloy ang pagpapabuti ng mga lokal na malalaking modelo, at tumataas nang mabilis ang paggamit ng Token; patuloy ang pagpapalaki ng kapital na gastos ng mga pangunahing cloud provider patungo sa AI. Sa panig ng suplay, ang mga mataas na kalidad na AI chip at advanced manufacturing pathways mula sa ibang bansa ay patuloy na limitado, at tumataas ang presyon para sa lokal na alternatibo. Sa taong 2025, ang kabuuang paglabas ng AI acceleration cards sa China ay umabot sa halos 4 milyon na piraso, kung saan ang mga lokal na AI chip ay umabot sa halos 1.65 milyon na piraso, at unang beses ay lumampas sa 40% na bahagi.
Sa ilalim ng framework na ito, ang chip ay ang pinakamuna sa pagtaas ng volume, ang wafer fab ang batayan ng kapasidad at proseso, at ang super node ay naglulutas ng tanong na "paano gawing mas malakas ang sistema kapag ang isang GPU ay hindi sapat na malakas". Ang mga hakbang sa pag-invest ay napapalawak mula sa mga tagagawa ng AI chip patungo sa mga foundry, PCIe Switch, Ethernet switching chip, high-speed SerDes, optical communication, at buong system.
Mga lokal na AI chip: Mula sa pagpapatotoo ng produkto patungo sa malawakang pagpapadala Ang pagkakasundo ng mga lokal na malalaking modelo at mga lokal na chip ay nagsisibilis. Noong Abril 2026, ipinakilala at inilabas ang DeepSeek V4 bilang open-source, at natapos na ang pagkakasundo nito sa mga lokal na chip tulad ng Hygon, Huawei Ascend, Kunlun芯, at Moore Threads. Noong Hulyo, inilabas ng Meituan ang LongCat-2.0—isang modelo na may 1.6T na kabuuang parameter at average activation na humigit-kumulang 48B, na tinuruan sa buong proseso sa isang lokal na cluster ng 50,000 mga karta, na nagpapatotoo na ang pagtutulungan sa pagtuturo ng mga lokal na malalaking modelo at lokal na computing power ay maaaring gawin.
Ang bilang ng paggamit ng token ay ang pinakamalakas na indikador sa panig ng demand. Ayon sa OpenRouter, noong panahon mula Marso 16 hanggang 22, 2026, ang lingguhang paggamit ng token ng platform ay umabot sa 20.4 trilyon, isang pagtaas ng 20.7% mula sa nakaraang linggo; ang pang-linggong paggamit noong Pebrero 2026 ay naging higit sa dalawang beses ang dami noong ikalawang kuartal ng 2025. Ang mga escenario ng Agent ay magpapalaki pa ng pagkakagamit ng computing power: ang paggamit ng token para sa isang tipikal na gawain ng isang Agent ay humigit-kumulang apat na beses ang dami ng isang karaniwang usapan, habang ang mga sistema na may maraming Agent ay maaaring umabot sa 15 beses.
Ang mga gastos sa kapital ng mga cloud provider ay sumusunod din sa kurba na ito. Noong unang quarter ng 2026, ang kabuuang gastos sa kapital ng BAT ay tumataas ng 17.7% hanggang sa 64.746 bilyong yuan, at tumataas ng 28.03% kumpara sa ikalawang quarter ng 2025. Ipinataas ng ByteDance ang kanilang plano para sa gastos sa kapital sa 2026 hanggang sa 160 bilyong yuan, kung saan ang halos 85 bilyong yuan ay direkta na ginugol sa pagbili ng AI chips; inihayag ng Alibaba na magtatampok sila ng 380 bilyong yuan sa loob ng tatlong taon para sa pagbuo ng infrastruktura para sa cloud at AI; samantalang ang operating capital expenditure ni Tencent noong unang quarter ng 2026 ay 31.2 bilyong yuan, na tumataas ng 18% taon-taon at 84% mula sa nakaraang kaltas.
Sa supply side, ang portfolio ng mga lokal na tagagawa ng AI chip ay patuloy na natutugunan. Ang Huawei Ascend ay naglabas ng humigit-kumulang 812,000 piraso noong 2025, na kumakatawan sa halos 50% ng kabuuang paglabas ng lokal na AI chip, at ang susunod na roadmap ay nakaplanong patungo sa Ascend 910C, 950PR, 950DT, 960, at 970. Ang Cambricon ay nakakapag-serve sa cloud training, cloud inference, at edge scenarios; ang Shenmo 590 ay gumagamit ng 7nm process, na may INT8 computing power na 512 TOPS; ang Hygon ay nakatuon sa “general computing + AI integration,” at ang Deep Computing DCU ay compatible sa CUDA-like environment; ang Mur曦 MXC600 ay nakatuon sa training at inference sa iisang platform, na gumagamit ng buong lokal na supply chain; at ang Tenstorrent ay nakakapag-serve sa tatlong pangkat: training, inference, at edge.
Ang ASIC ay isang aspeto na dapat tingnan nang hiwalay. Ang pangangailangan sa computing power sa cloud ay hindi na nakasalalay lamay sa mga pangkalahatang GPU; ang mga chip na disenyo para sa mga partikular na modelo, algoritmo, at aplikasyon ay may mas magandang efficiency at potensyal para sa pagkontrol ng gastos sa mga senaryo ng inference at high-performance computing sa data center. Batay sa platform na “IP licensing + chip customization service + chip mass production service,” may malinaw na epekto sa order: mula Enero hanggang Abril 20, 2026, ang mga nakasalbaong order ay umabot sa ¥5.133 bilyon, patuloy ang trend ng pagbaba sa mga kahilingan mula ika-2 hanggang ika-4 na quarter ng 2025 na lumampas sa nakaraang rekord, kung saan ang karamihan ay mula sa isang-solusyon na chip customization service, pangunahin mula sa cloud-based AI ASIC at IP.
Mga pabrika ng wafer: Mas mahalaga ang lokal na batayan habang mas limitado ang advanced manufacturing. Para sa mga lokal na AI chip na dapat mula sa pagpapatotoo patungo sa pagpapadala, hindi maiiwasan ang paggawa ng wafer. Sa mga nakaraang taon, patuloy na pinapalakas ng Estados Unidos ang mga pagsasabwatan sa pag-export tungkol sa advanced computing chips at kakayahan sa paggawa ng semiconductor, kasama ang mga logic chip na 16/14nm at mas mababa sa framework ng pagpapaligaya para sa advanced nodes, at limitado ang pag-export ng mga kagamitan sa advanced semiconductor manufacturing.
Kasalukuyang espasyo sa panig ng demand ay malinaw din. Ayon sa Chinese Academy of Information and Communications Technology at Insight Consulting, inaasahan na tumaas ang sukat ng merkado ng mga smart computing chip sa China mula sa $30.1 bilyon noong 2024 patungo sa $201.2 bilyon noong 2029, na may CAGR na 46.3% mula 2024 hanggang 2029; kung saan ang GPGPU market ay may CAGR na 49.0% sa parehong panahon. Bukod sa mga AI chip, inihayag ng Huawei ang Law of Taos, na inaasahan na hanggang 2031, ang density ng transistor ng mga mataas na antas na chip batay sa landas na ito ay maaaring makamit ang antas na katumbas ng 1.4nm process.
Ang SMIC ay ang pangunahing tuntunin sa bahaging ito. Sa unang kuartal ng 2026, ang kumitang ng kumpanya ay ₱17.62 bilyon, na tumataas ng 8.1% taon-taon; ang net income ng mga shareholder na may kontrol ay ₱1.36 bilyon, na tumataas ng 0.4%. Ang kita mula sa 12-inch wafers ay umabot sa 76.4%, habang ang kita mula sa China ay umabot sa 88.9%; ang buwanang kapasidad ay 1.078 milyong pantay na 8-inch wafers, na tumataas ng halos 10.8%, at ang paggamit ng kapasidad ay 93.1%, na patuloy na mataas.
Ang mga datos ng Huahong Corporation ay nagpapakita ng katatagan ng platform ng espesyalisadong proseso. Sa unang kuartal ng 2026, ang kita mula sa pagbebenta ng kumpanya ay $660 milyon, na tumataas ng 22.2% kumpara sa parehong panahon noong nakaraang taon; ang gross margin ay 13.0%, na tumataas ng 3.8 puntos porsyento kumpara sa nakaraang taon; at ang net profit attributable to parent company ay $20.9 milyon, na tumataas ng 458.1% kumpara sa nakaraang taon. Ang bahagdan ng kita mula sa 12-inch ay tumataas hanggang 62.7%, na katumbas ng 489,000 wafer buwanang kapasidad sa 8-inch, na may utilization rate ng 99.7%.
Patuloy na lumalawak ang Jinghe Integration sa kanilang 12-pulgadang espesyalisadong proseso platform. Sa unang kuartal ng 2026, ang kumitang kita ng kumpanya ay ₱2.91 bilyon, na tumaas ng 13.4% kumpara sa nakaraang taon; ang net income ng mga shareholder na may kontrol ay ₱50.659 milyon, na bumaba ng 62.6%, dahil sa pagbaba ng presyo ng produkto at pagtaas ng depreciation ng fixed assets. Ang DDIC ay patuloy na pangunahing batayan, habang ang CIS, PMIC, at Logic ay patuloy na lumalawak. Ang 28nm OLED product ay patuloy na pinapatunayan, at ang 28nm logic process platform ay naitatapos na at nasa fase ng customer tape-out.
Super Node: Hindi lang pagpaparami ng mga card, kundi pagpapagsama ng maraming card upang maging isang sistemang computing power—hindi na sapat ang performance ng isang card upang matukoy ang aktwal na performance ng AI cluster. Pagkatapos ng paglalawak ng laki ng parameter ng malalaking modelo, at ng pag-unlad ng arkitektura tulad ng MoE at mahabang konteksto, tumataas nang malinaw ang pangangailangan sa memory bandwidth, inter-chip communication, at latency sa pag-uugnay. Dahil dito, tumataas ang kahalagahan ng scale-up: sa pamamagitan ng mabilis na pag-uugnay, i-connnect ang mas maraming AI processor, CPU, memory, at storage resources upang maging isang magkakaugnay na computing resource, at pataasin ang efficiency ng multi-card collaboration.
Ang super node ay ang karagdagang pag-unlad batay sa scale-up. Ginagamit nito ang high-speed interconnect upang mag-ugnay ng maraming server node sa isang magkakaisang computing domain, na nagpapahintulot sa mga AI processor na nasa iba't ibang server na magtrabaho nang magkakasama tulad ng isang buong sistema. Sa pagkakaiba sa tradisyonal na server cluster na gumagamit ng isang server bilang yunit ng pagmamaneho ng yunit, ang super node ay maaaring lumabas sa limitasyon ng bilang ng AI processor na maaaring i-deploy sa isang server, mabawasan ang gastos sa komunikasyon sa pagitan ng mga node, at mapabuti ang efisiyensiya ng pag-schedule ng mga yunit.
Ang Huawei CloudMatrix384 ay isa sa mga representatibong solusyon. Ang arkitekturang ito ay batay sa 384 na Ascend NPU at 192 na Kunpeng CPU, na nagpapalit sa pagbibigay ng mga yunit mula sa antas ng server patungo sa antas ng matrix. Ang mga multiple na computing node ay hindi na nagbibigay ng computing power nang hihiwalay, kundi bumubuo ng isang iisang resource pool, na nagpapahintulot sa computing, memorya, at network resources na magkakasama nang dinamiko batay sa pangangailangan ng task. Ang Unified Bus nito ay ginagamit upang suportahan ang mga komunikasyong intensibong gawain tulad ng expert parallelism at distributed KV Cache access.
Ang mga domestic super node ay nagsimula nang mula sa pagrereplica at pagsubok patungo sa pagpapalawak ng produksyon. Kasalukuyang nasa fase ng pagpapalawak ng produksyon ang mga domestic CSP super node, at ang mga pangunahing manufacturer ay unti-unting nagpapagsimula sa susunod na pagtatawag para sa super node. Kasabay ng pagpapabuti ng mga chip na iniiwan ng malalaking kumpanya, pagtaas ng kapasidad ng mga lokal na chip mula sa mga third-party, at pagdami ng pangangailangan sa Agent inference, inaasahang magiging pangunahing anyo ng deployment ang super node bilang susunod na henerasyon ng AI infrastructure.
Ang papel ng mga manufacturer ng buong machine ay nagbabago rin. Ang super node cabinets na kasama ang Ascend 950 at mga in-house chip ng malalaking internet companies, ay inaasahang papasok sa phase ng malaking pagpapadala. Ang super node ay nagpataas ng mga hadlang sa pagmamaneho ng supply chain, system design, integration verification, at delivery, kaya hindi na lang ang mga manufacturer ng buong machine ay nagsisilbing tagapagsama at magpapadala.
Ang mabilis na pag-uugnay ay naging bagong bottleneck, at ang switch chip ay napapalabas sa harap. Ang pangunahing diwa ng super node ay hindi ang “higit pang mga card,” kundi ang “mas epektibong pag-uugnay.” Kapag ang sukat ng GPU cluster ay lumalawak mula sa GB300 NVL72 patungo sa Rubin Ultra NVL576, ang AI infrastructure ay nagsisimula nang lumipat mula sa tradisyonal na Scale-out patungo sa koordinasyon ng Scale-up at Scale-out. Ang Scale-up ang responsable sa mataas na bandwidth at mababang latency na pag-uugnay sa pagitan ng mga GPU sa loob ng super node; samantalang ang Scale-out ang responsable sa pag-uugnay sa pagitan ng mga super node at sa antas ng data center.
Ayon sa LightCounting, inaasahang malapit sa $18 bilyon ang global na laki ng market ng scale-up switching chips hanggang 2030, na may CAGR na 28% mula 2022 hanggang 2030. Ang mga AI server sa bansa ay nagpapalakas din sa pangangailangan para sa PCIe switching chips; batay sa mga impormasyon mula sa pahayag ng Wantong Development, ang laki ng market ng PCIe switching chips sa larangan ng AI server sa bansa noong 2024 ay humigit-kumulang sa ¥3.8 bilyon, at inaasahang tataas hanggang ¥17 bilyon hanggang 2029.
Ang PCIe Switch ay isang mahalagang chip sa loob ng server na responsable sa high-bandwidth, low-latency data exchange sa pagitan ng CPU, GPU, storage, at iba pang mga device. Ang Montage Technology ay nagsalba ng PCIe 6.x/CXL 3.x AEC solution at nagpapatuloy sa pag-unlad ng mga produkto ng susunod na henerasyon tulad ng PCIe 7.0 Retimer at high-speed Ethernet PHY Retimer; ang Shudu Technology ay nakakamit na ang mass production ng kanilang in-house developed PCIe 5.0 104-channel high-speed switch chip; at ang VeriSilicon ay nagpapabilis din sa paglalayong mag-deploy ng interface-type IP, kung saan ang kanilang high-speed SerDes interface IP ay naging successful tape-out.
Ang Ethernet switch chip ay responsable sa mabilis na pagpapalitan at pagpapadala ng mga packet sa mas malawak na saklaw. Ang mga premium flagship chip ng Centec Communications na may 12.8 Tbps at 25.6 Tbps ay nasa phase ng pagpapalaganap at paggamit, at sumusuporta sa pinakamataas na port speed na 800G. Noong 2025, ang ZTE Microelectronics ay ipapakilala ang kanilang sariling AI switch chip na “Lingyun,” na makakatugon sa mga AI computing clusters na may libo-libo hanggang sampung libo ng mga karta, habang ipinapakita rin nila ang dulo ng dulo ng Ethernet switch chip na may kapasidad na 12.8 Tbps na dulo ng dulo.