A capacidade de processamento nacional está passando de "perseguir desempenho" para "ascensão sistêmica".Autor e fonte do artigo: Wall Street Journal
Esta linha principal de capacidade de processamento nacional já não é mais um problema pontual de “qual chip alcançou quantas performances”. O mais crucial são três aspectos: se os chips de IA nacionais conseguem entregar em escala, se a fabricação avançada consegue atender à demanda crescente e, quando o desempenho por unidade é limitado, se é possível transformar a capacidade de processamento de múltiplos chips em uma capacidade de sistema verdadeiramente utilizável por meio de supernós.
O analista do setor de eletrônicos da China United Securities, Xue Hongwei, escreveu em relatório setorial de 21 de julho: “Atualmente, observa-se um aumento significativo tanto na oferta quanto na demanda do setor de computação nacional. O surgimento da computação nacional tornou-se uma das tendências importantes no desenvolvimento do setor. Recomenda-se prestar atenção às ‘três flechas’: chips, FAB e supernós.” Esse framework desagrega a contradição central da computação nacional: a demanda está aumentando, a oferta precisa ser complementada e a arquitetura do sistema também precisa ser atualizada.
A mudança na demanda é direta. Os grandes modelos nacionais continuam a ser iterados, o volume de tokens utilizados cresce rapidamente e os principais fornecedores de nuvem continuam direcionando seus gastos de capital para a IA. Na oferta, os chips de IA de alto desempenho no exterior e as rotas de fabricação avançadas ainda enfrentam restrições, aumentando ainda mais a pressão pela substituição nacional. Em 2025, a entrega total de cartões de aceleração de IA na China será de aproximadamente 4 milhões de unidades, das quais cerca de 1,65 milhão serão chips de IA nacionais, superando pela primeira vez a quota de 40%.
Neste framework, os chips são os primeiros a apresentar elasticidade de volume; as fábricas de wafers são a base de capacidade e tecnologia; e os super-nós resolvem o problema de "como tornar o sistema mais forte quando um único chip não é suficiente". As pistas de investimento se expandiram, portanto, das fabricantes de chips de IA para fabricantes de semicondutores, switches PCIe, chips de switch Ethernet, SerDes de alta velocidade, comunicação óptica e sistemas completos.
Chips AI nacionais: da validação de produtos à entrega em escala A adaptação entre modelos grandes nacionais e chips nacionais está acelerando. Em abril de 2026, o DeepSeek V4 foi lançado e disponibilizado como código aberto, com adaptação concluída para chips nacionais como Hygon, Huawei Ascend, Kunlun芯 e Moore Threads. Em julho, o LongCat-2.0 da Meituan foi disponibilizado como código aberto — um modelo de 1,6 trilhão de parâmetros, treinado integralmente em um cluster de cálculo nacional com 50 mil unidades, com ativação média de cerca de 48 bilhões, comprovando que o treinamento conjunto de modelos grandes nacionais e infraestrutura de cálculo nacional é viável.
O volume de chamadas de tokens é o indicador mais sólido da demanda. Dados da OpenRouter mostram que, entre 16 e 22 de março de 2026, o volume semanal de chamadas de tokens na plataforma atingiu 20,4 trilhões, um aumento de 20,7% em relação à semana anterior; a média semanal de fevereiro de 2026 já superou mais do que o dobro do volume do quarto trimestre de 2025. Os cenários de Agentes ainda amplificarão ainda mais o consumo de poder de processamento: o consumo de tokens por um único Agente para concluir uma tarefa típica é cerca de quatro vezes o de uma conversa comum, e sistemas com múltiplos Agentes podem chegar a 15 vezes.
Os gastos de capital dos provedores de nuvem também seguem essa curva. No primeiro trimestre de 2026, os gastos de capital combinados da BAT aumentaram 17,7% em relação ao ano anterior, atingindo 64,746 bilhões de yuans, uma alta de 28,03% em relação ao quarto trimestre de 2025. A ByteDance elevou seu orçamento de capital para 2026 a 160 bilhões de yuans, dos quais cerca de 85 bilhões de yuans foram direcionados diretamente à aquisição de chips de IA; a Alibaba anunciou que investirá 380 bilhões de yuans nos próximos três anos na construção de infraestrutura de nuvem e IA; e o Tencent teve gastos de capital operacionais de 31,2 bilhões de yuans no primeiro trimestre de 2026, um aumento de 18% em relação ao ano anterior e de 84% em relação ao trimestre anterior.
No lado da oferta, a matriz de produtos dos fabricantes chineses de chips de IA está sendo completada. A Huawei Ascend deve entregar cerca de 812.000 unidades em 2025, representando quase 50% da produção total de chips de IA nacionais, com rotas futuras planejadas até os modelos Ascend 910C, 950PR, 950DT, 960 e 970. Cambricon cobre treinamento em nuvem, inferência em nuvem e cenários de borda; o Cambricon MLU590 utiliza processo de 7nm e oferece capacidade de cálculo INT8 de 512 TOPS. Hygon foca em “computação geral + integração de IA”, com seus DCUs compatíveis com ambientes semelhantes ao CUDA. Moxi MXC600 é voltado para treinamento e inferência integrados, utilizando cadeia de suprimentos nacional em toda a sua cadeia. Tenstorrent cobre três séries principais: treinamento, inferência e borda.
O ASIC também é uma linha que merece atenção separada. A demanda por capacidade de processamento na nuvem já não depende mais apenas de GPUs genéricas; chips personalizados para modelos, algoritmos e cenários de aplicação específicos oferecem melhor eficiência energética e maior espaço para controle de custos em cenários de inferência e computação de alto desempenho em data centers. A芯原股份, com sua capacidade de plataforma baseada em "licenciamento de IP + serviços de personalização de chip + serviços de produção em massa de chip", já demonstrou claramente essa tendência nas encomendas: de janeiro a 20 de abril de 2026, o portfólio de encomendas atingiu 5,133 bilhões de yuans, mantendo a tendência de recorde consecutivo desde o segundo ao quarto trimestre de 2025, sendo a maioria proveniente dos serviços de personalização de chip one-stop, principalmente de ASICs e IPs para nuvem AI.
Fábricas de wafers: quanto mais restrita for a fabricação avançada, mais importante se torna a base local. Para que os chips de IA nacionais passem da fase de validação para a entrega, não é possível evitar a fabricação de wafers. Nos últimos anos, os Estados Unidos intensificaram continuamente as restrições de exportação em torno de chips de computação avançada e capacidade de fabricação de semicondutores, incluindo chips lógicos de 16/14 nm e abaixo no quadro regulatório relacionado a nós avançados e restringindo a exportação de equipamentos de fabricação de semicondutores avançados.
O espaço do lado da demanda também é claro. Segundo o Instituto de Informação e Comunicação da China e a Consultoria Zhuoshi, o mercado chinês de chips de computação inteligente deve crescer de 30,1 bilhões de dólares em 2024 para 201,2 bilhões de dólares em 2029, com uma CAGR de 46,3% entre 2024 e 2029; dentre eles, o mercado de GPGPU terá uma CAGR de 49,0% no mesmo período. Além dos chips de IA, a Huawei propôs a Lei Tao, prevendo que, até 2031, a densidade de transistores dos chips de alto desempenho com base nesse caminho poderá atingir o nível equivalente ao processo de 1,4 nm.
A SMIC é o principal ponto de observação neste segmento. No primeiro trimestre de 2026, a receita operacional da empresa foi de 17,62 bilhões de yuans, um aumento de 8,1% em relação ao ano anterior; o lucro líquido atribuível aos acionistas controladores foi de 1,36 bilhão de yuans, um aumento de 0,4% em relação ao ano anterior. A receita proveniente de wafers de 12 polegadas representou 76,4%, e a receita da região da China representou 88,9%; a capacidade mensal atingiu 1,078 milhão de wafers equivalentes a 8 polegadas, um aumento de aproximadamente 10,8% em relação ao ano anterior, com uma taxa de utilização da capacidade de 93,1%, ainda em nível elevado.
Os dados da Hua Hong Corporation demonstram a resiliência da plataforma de tecnologias especializadas. No primeiro trimestre de 2026, a receita da empresa foi de US$ 660 milhões, um aumento de 22,2% em relação ao mesmo período do ano anterior; a margem bruta foi de 13,0%, um aumento de 3,8 pontos percentuais em relação ao ano anterior; o lucro líquido atribuível aos acionistas foi de US$ 20,9 milhões, um aumento de 458,1% em relação ao ano anterior. A participação da receita de wafers de 12 polegadas aumentou para 62,7%, equivalendo a uma capacidade mensal de 489 mil wafers de 8 polegadas, com taxa de utilização da capacidade de 99,7%.
Jinghe Integration continua a expandir sua plataforma de processos especializados de 12 polegadas. No primeiro trimestre de 2026, a receita operacional da empresa foi de 2,91 bilhões de yuans, um aumento de 13,4% em relação ao mesmo período do ano anterior; o lucro líquido atribuível aos acionistas foi de 50,659 milhões de yuans, uma queda de 62,6% em relação ao ano anterior, devido à redução nos preços dos produtos e ao aumento da depreciação dos ativos fixos. O DDIC permanece como base principal, enquanto CIS, PMIC e Logic estão gradualmente se expandindo; o produto OLED de 28 nm continua sendo validado, e a plataforma de processo lógico de 28 nm já foi desenvolvida e entrou na fase de teste de clientes.
Nós de escala: não se trata apenas de empilhar placas, mas de transformar múltiplas placas em uma única unidade de poder de processamento do sistema. O desempenho individual de uma placa já não determina mais o desempenho real de um cluster de IA. Com o aumento do tamanho dos parâmetros dos grandes modelos e a evolução de arquiteturas como MoE e contextos longos, as exigências por largura de banda de memória, comunicação entre chips e latência de interconexão aumentaram significativamente. A importância do scale-up, portanto, cresceu: por meio de interconexões de alta velocidade, conectam-se mais processadores de IA, CPUs, memórias e recursos de armazenamento em um único recurso computacional unificado, melhorando a eficiência da cooperação entre múltiplas placas.
O super nó é uma evolução adicional baseada no Scale-up. Ele utiliza interconexões de alta velocidade para unir múltiplos nós de servidor em um domínio de computação unificado, permitindo que processadores AI distribuídos em diferentes servidores operem em conjunto como se fossem um único sistema. Em comparação com clusters de servidores tradicionais, que gerenciam recursos em unidades individuais, o super nó supera a limitação de número de processadores AI que podem ser implantados em um único servidor, reduzindo o custo de comunicação entre nós e aumentando a eficiência do agendamento de recursos.
O Huawei CloudMatrix384 é um dos exemplos representativos. Essa arquitetura baseia-se em 384 NPU Ascend e 192 CPUs Kunpeng, passando de um fornecimento de recursos em nível de servidor para um fornecimento de recursos em nível de matriz. Vários nós de computação não fornecem mais capacidade de processamento individualmente, mas formam um pool de recursos unificado, permitindo que os recursos de computação, memória e rede sejam combinados dinamicamente conforme as necessidades das tarefas. Sua barramento unificado Unified Bus suporta tarefas intensivas em comunicação, como paralelismo de especialistas e acesso distribuído ao KV Cache.
Os super nós domésticos já passaram da fase de desenvolvimento e validação para a escala de produção. Atualmente, os super nós CSP domésticos entraram na fase de escala de produção, e os principais fabricantes também começaram gradualmente os próximos processos de licitação de super nós. Com a iteração de chips desenvolvidos internamente por grandes empresas, o aumento da capacidade de produção de chips nacionais de terceiros e o crescimento da demanda por inferência de Agentes, os super nós têm potencial para se tornar a principal forma de implantação da próxima geração de infraestrutura de IA.
O papel dos fabricantes de sistemas completos também está mudando. Os gabinetes de supernós, acompanhados pelos chips desenvolvidos internamente pelas grandes empresas de internet e pelo Ascend 950, têm potencial para entrar gradualmente na fase de entrega em escala. Os supernós elevam os requisitos para gestão da cadeia de suprimentos, design do sistema, validação de integração e entrega, fazendo com que os fabricantes de sistemas completos não sejam mais apenas responsáveis pela montagem e entrega.
A interconexão de alta velocidade tornou-se um novo gargalo, e os chips de comutação foram colocados em primeiro plano. O núcleo dos supernós não é “mais cartões”, mas “interconexão mais eficiente”. À medida que a escala dos clusters de GPU passa de GB300 NVL72 para Rubin Ultra NVL576, a infraestrutura de IA começa a migrar de um modelo impulsionado apenas por Scale-out para um modelo cooperativo entre Scale-up e Scale-out. O Scale-up é responsável pela interconexão de alta largura de banda e baixa latência entre GPUs dentro do supernó; o Scale-out é responsável pela interconexão entre supernós e a nível de data center.
Dados da LightCounting mostram que o mercado global de chips de comutação scale-up deve atingir cerca de US$ 18 bilhões até 2030, com uma taxa de crescimento composta anual de 28% entre 2022 e 2030. Os servidores de IA domésticos também estão impulsionando a demanda por chips de comutação PCIe; conforme informações divulgadas pela Wan Tong Development, o mercado doméstico de chips de comutação PCIe para servidores de IA foi de aproximadamente RMB 3,8 bilhões em 2024 e deve crescer para RMB 17 bilhões até 2029.
O PCIe Switch é um chip essencial para interconexão de alta velocidade dentro de servidores, responsável pela troca de dados de alta largura de banda e baixa latência entre CPU, GPU, armazenamento e outros dispositivos. Lanji Technology já lançou soluções PCIe 6.x/CXL 3.x AEC e está desenvolvendo produtos de próxima geração, como Retimer PCIe 7.0 e Retimer PHY de Ethernet de alta velocidade; Shudu Technology alcançou a produção em massa de seu próprio chip de comutação PCIe 5.0 com 104 canais de alta velocidade; Verisilicon também está acelerando o posicionamento em IP de interface, com seu IP de interface SerDes de alta velocidade já tendo sido tape-out.
O chip de comutação Ethernet é responsável pela comutação e encaminhamento de pacotes de dados em alta velocidade em larga escala. Os chips de ponta da Scienjoy Communications, com capacidades de 12,8 Tbps e 25,6 Tbps, já entraram na fase de promoção e aplicação no mercado, suportando velocidades de porta de até 800 Gbps. A ZTE Microelectronics lançará em 2025 seu próprio chip de comutação AI, chamado "Lingyun", capaz de suportar clusters de computação inteligente de até dez mil ou até cem mil GPUs, além de exibir a série de chips de comutação Ethernet Tianyi, com capacidade máxima de comutação de 12,8 Tbps.