Autor: Shenchao TechFlow
Leitura da Shenchao: Dados da IDC mostram que, em 2025, o volume total de cartões de aceleração de IA entregues na China será de aproximadamente 4 milhões de unidades, com fabricantes nacionais entregando juntos 1,65 milhão de unidades, representando 41%. A quota da NVIDIA caiu de cerca de 95% antes das sanções para 55%.
A Huawei lidera o grupo nacional com 812.000 chips, e sua nova placa de aceleração Atlas 350 afirma ter desempenho de inferência 2,87 vezes superior ao da NVIDIA H20.
Pequim ordenou, em novembro do ano passado, a substituição total por tecnologia nacional nos centros de dados estatais, acelerando a reestruturação do mercado.
Há três anos, a NVIDIA quase monopolizava o mercado de chips de IA na China. Hoje, esse cenário está completamente diferente.
Segundo a Reuters, com base em dados da consultoria de mercado IDC, o volume total de cartões de aceleração de IA (chips de computação dedicados para servidores de IA) embarcados na China em 2025 foi de aproximadamente 4 milhões de unidades. A NVIDIA permanece como o maior fornecedor individual, com cerca de 2,2 milhões de unidades embarcadas, representando 55% da quota de mercado. No entanto, esse número representa uma redução significativa de cerca de 40 pontos percentuais em comparação com a participação de mercado de cerca de 95% antes das sanções. Ao mesmo tempo, fabricantes locais da China somaram aproximadamente 1,65 milhão de unidades embarcadas, conquistando 41% do mercado. A AMD ocupa o terceiro lugar com cerca de 160 mil unidades embarcadas, correspondendo a 4%.
O surgimento dos fabricantes nacionais é tanto um produto passivo das restrições de exportação dos EUA quanto um resultado ativo da política de "substituição nacional".
A Huawei lidera o grupo nacional, com o Atlas 350 comparado ao NVIDIA H20
Na coalizão de chips de IA nacionais, a Huawei é a grande vencedora.
Dados da IDC mostram que a Huawei embarcou cerca de 812.000 chips de IA em 2025, representando cerca de 20% do mercado total e quase metade do volume embarcado por fabricantes nacionais. A T-Head, divisão de design de chips da Alibaba, ficou em segundo lugar com cerca de 265.000 unidades. O Kunlun芯 da Baidu e a Cambricon embarcaram cada uma cerca de 116.000 unidades, empatando em terceiro lugar. Além disso, a Hygon, a MetaX e a Iluvatar CoreX representaram 5%, 4% e 3% do volume embarcado pelos fabricantes nacionais, respectivamente.
A Huawei lançou no mês passado, durante a China Partner Conference 2026 em Shenzhen, o novo acelerador de IA Atlas 350, equipado com o chip昇腾 950PR desenvolvido internamente. Zhang Dixuan, responsável pelos negócios de computação昇腾 da Huawei, declarou no evento que o Atlas 350 alcança uma capacidade de processamento de 1,56 PFLOPS (quadrilhões de operações por segundo) em cálculos de baixa precisão FP4, sendo 2,87 vezes mais rápido que a versão especial para a China da NVIDIA H20. O acelerador vem com 112 GB de memória de alta largura de banda HiBL 1.0 desenvolvida internamente, com largura de banda de memória de 1,4 TB/s e consumo de energia de 600 W.
No entanto, essa comparação de desempenho apresenta um problema de métrica. As GPUs da arquitetura Hopper da NVIDIA não suportam nativamente a precisão FP4; o Atlas 350 é o primeiro acelerador nacional otimizado para FP4, e os dois não podem ser comparados diretamente na mesma precisão. A verdadeira competitividade da Huawei reside no lado de inferência: o Atlas 350 é voltado para cargas de trabalho de inferência na fase de implantação de modelos de IA, e não para treinamento de grandes modelos.
Sete parceiros da Huawei já lançaram produtos de servidores completos com base no Atlas 350, e iFlyTek também anunciou que seu próximo grande modelo Spark será adaptado à base de poder de processamento Ascend 910/950.
Dupla impulso de restrições de exportação e substituição nacional
A queda da participação da NVIDIA na China é o resultado da pressão dupla proveniente do aumento contínuo das restrições de exportação dos EUA e da política chinesa de substituição nacional.
A linha do tempo é aproximadamente a seguinte: os Estados Unidos impuseram restrições às exportações de chips de IA para a China a partir de outubro de 2022, após o que a NVIDIA lançou produtos compatíveis, como as versões reduzidas H20 e A800/H800. Em abril de 2025, o governo Trump proibiu totalmente as exportações de todas as GPUs de IA para a China; em julho do mesmo ano, foram retomadas as licenças de exportação para H20 e AMD MI308; em outubro, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, declarou em um evento público que a participação da NVIDIA no mercado chinês de cartões avançados de aceleração de IA "caiu de 95% para zero". Em dezembro, o Trump permitiu que a NVIDIA exportasse H200 para a China, mas empresas chinesas foram informadas para suspenderem encomendas de chips da NVIDIA.
O impulso político do outro lado é igualmente forte. Segundo relatório da Reuters de novembro de 2025, Pequim emitiu orientações a novos centros de dados que utilizam capital estatal, exigindo que todos utilizem chips de IA nacionais. Projetos com progresso de conclusão inferior a 30% foram instruídos a remover chips estrangeiros já instalados ou cancelar planos de aquisição.
Segundo dados da Reuters, desde 2021, projetos de data centers de IA na China receberam mais de US$ 100 bilhões em investimentos estatais, e a maioria dos data centers chineses recebeu algum tipo de apoio estatal durante a fase de construção, o que indica que essa política tem uma abrangência muito ampla.
O grande centro de dados construído pela China Unicom em Qinghai foi relatado pela Reuters como um caso emblemático dessa estratégia: o projeto tem um valor de 390 milhões de dólares e é totalmente alimentado por chips de IA nacionais, como Pingtouge.
A lacuna técnica é real, mas o lado de inferência já atingiu o limiar "suficiente".
O aumento da participação de mercado dos chips nacionais não significa que a lacuna tecnológica já tenha sido eliminada.
A maioria dos analistas da indústria estima que os chips de IA desenvolvidos na China ainda estão 5 a 10 anos atrás da NVIDIA no treinamento em data centers. Ao treinar modelos de linguagem de grande escala (LLM) com trilhões de parâmetros, os GPUs de alto desempenho da NVIDIA ainda são a escolha preferencial. Um exemplo real é o cluster de 50.000 GPUs da série Hopper utilizado pela DeepSeek para treinar o modelo R1.
Mas no lado do raciocínio, a situação já é diferente. Observadores do setor acreditam que, para 90% dos cenários comerciais (incluindo reconhecimento de imagens, chatbots, automação autônoma, etc.), os chips nacionais já atingiram o limiar de “suficientes” (good enough), tornando a migração da NVIDIA para soluções nacionais uma decisão comercial viável. As expectativas reforçadas de novas sanções aceleraram ainda mais essa migração.
O verdadeiro gargalo está no ecossistema de software. A plataforma CUDA da NVIDIA, após mais de uma década de desenvolvimento, tornou-se o padrão de fato para o desenvolvimento de IA. Fabricantes chineses de chips investiram grandes recursos em compatibilidade: Moore Threads anunciou que sua série C500 suportará compatibilidade com CUDA; a Huawei planeja tornar completamente aberta a plataforma CANN em 2025 para expandir o ecossistema de desenvolvedores; e Cambricon e Moore Threads também desenvolveram ferramentas de tradução de CUDA para suas próprias linguagens de programação. O ritmo de追赶 do ecossistema determinará o limite superior da participação de mercado dos chips nacionais.
Empresas chinesas de chips de IA estão se esforçando intensamente para entrar no mercado de capitais
A transferência de participação de mercado está sendo realizada simultaneamente nos mercados financeiros.
Desde o início de 2026, a indústria chinesa de GPUs tem experimentado uma onda de ofertas públicas iniciais. Biren Technology e Moxi já estão listadas no Sci-Tech Innovation Board, TianShu Intelligent Chip está listada no主板 da Bolsa de Valores de Hong Kong, e o pedido de listagem da SuanYuan Technology no Sci-Tech Innovation Board já foi aceito. O Baidu anunciou um plano de desmembramento e listagem independente da Kunlun Chip, e, segundo fontes informadas, a Alibaba também está considerando uma divisão semelhante da Pingtouge.
A Huawei investiu 192,3 bilhões de yuans chineses em P&D em 2025, representando 22% de sua receita, com foco em chips, software e ferramentas de fabricação para reduzir ainda mais a dependência da tecnologia americana. Xu Zhijun, presidente rotativo da Huawei, declarou no MWC 2026 que a Huawei se tornará “uma alternativa para garantir o fornecimento contínuo de capacidade de IA global”. Segundo a Reuters, o novo chip Ascend 950PR da Huawei já atraiu o interesse de grandes empresas como ByteDance e Alibaba, com uma meta de entrega de cerca de 750.000 unidades em 2026, e a produção em larga escala começará no segundo semestre.
Para a NVIDIA, mesmo que o H200 já tenha recebido autorização para exportação para a China, a base de confiança já foi abalada. A política de autonomia e controle próprio de Pequim não é mais apenas uma visão, mas um fato consumado composto por cada chip nacional que opera em data centers. Quando os dados de participação de mercado de 2026 forem divulgados, se o número de 55% se recuperará ou continuará a cair dependerá de se a política de exportação de Washington mudará novamente e da velocidade com que os chips nacionais estão se aproximando no treinamento.