Отечественные вычислительные мощности переходят от «догоняния производительности» к «системному росту».Автор статьи, источник: Wall Street Journal
Эта основная линия отечественных вычислительных мощностей — это уже не просто вопрос, какая именно чиповая технология достигла определённого уровня производительности. Более важны три аспекта: способны ли отечественные ИИ-чипы к масштабной поставке, могут ли передовые производственные мощности удовлетворить растущий спрос, и можно ли при ограничениях производительности отдельного чипа преобразовать вычислительные мощности нескольких чипов в реальную системную производительность с помощью суперузлов.
Аналитик по электронной отрасли компании Guolian Minsheng Securities Сюэ Хунвэй написал в отчете от 21 июля: «Сейчас на стороне спроса и предложения в отрасли отечественных вычислительных мощностей наблюдается значительный рост, и подъем отечественных вычислительных мощностей стал одним из важных трендов развития отрасли. Рекомендуется обратить внимание на „три стрелы“: чипы, FAB, супер-узлы». Эта структура разбивает основной противоречие отечественных вычислительных мощностей: спрос растет, предложение нужно восполнить, а архитектура системы также должна быть модернизирована.
Изменения на стороне спроса очевидны: отечественные крупные языковые модели постоянно совершенствуются, объем запросов на токены растет стремительно, а крупные облачные провайдеры продолжают направлять свои капитальные расходы в сторону ИИ. С другой стороны, доступ к зарубежным высокопроизводительным ИИ-чипам и передовым производственным технологиям остается ограниченным, что усиливает давление на отечественные альтернативы. В 2025 году общий объем поставок ИИ-beschскорителей в Китае составит около 4 миллионов единиц, из которых около 1,65 миллиона — отечественные ИИ-чипы, доля которых впервые превысит 40%.
В рамках этой модели чипы являются наиболее чувствительным к увеличению объема элементом на переднем крае, заводы по производству вайферов — это основа производственных мощностей и технологий, а суперузлы решают проблему «как усилить систему, если отдельный чип недостаточно мощный». Инвестиционные ориентиры соответственно расширяются от производителей ИИ-чипов до контрактных производителей полупроводников, PCIe-коммутаторов, Ethernet-коммутационных чипов, высокоскоростных SerDes, оптоволоконной связи и целых систем.
Китайские ИИ-чипы: от проверки продуктов к масштабной поставке Адаптация крупных китайских моделей и китайских чипов ускоряется. В апреле 2026 года была выпущена и открыта DeepSeek V4, которая уже адаптирована под китайские чипы, такие как Hygon, Huawei Ascend, Kunlunxin и Moore Threads. В июле открыт исходный код LongCat-2.0 от Meituan — это модель с триллионом параметров, полностью обученная на кластере локальных вычислительных ресурсов из 50 000 карт, с общим количеством параметров 1,6 трлн и средней активацией около 48 млрд, что подтверждает возможность совместного обучения китайских больших моделей и китайских вычислительных ресурсов.
Объем вызовов токенов — самый надежный показатель со стороны спроса. Данные OpenRouter показывают, что с 16 по 22 марта 2026 года недельный объем вызовов токенов на платформе достиг 20,4 триллиона, что на 20,7% выше предыдущего периода; средний недельный объем в феврале 2026 года уже превысил в два раза показатель четвертого квартала 2025 года. Сценарии с агентами еще больше увеличивают потребление вычислительных ресурсов: один агент расходует примерно в четыре раза больше токенов на выполнение типичной задачи, чем при обычном диалоге, а системы с несколькими агентами могут достигать 15-кратного увеличения.
Капитальные расходы облачных провайдеров также следуют этой тенденции. В первом квартале 2026 года совокупные капитальные расходы BAT увеличились на 17,7% год к году до 64,746 млрд юаней, что на 28,03% выше, чем во втором квартале 2025 года. ByteDance повысила свой план капитальных расходов на 2026 год до 160 млрд юаней, из которых около 85 млрд юаней напрямую направлены на закупку AI-чипов; Alibaba объявила о планах инвестировать 380 млрд юаней в течение следующих трех лет в развитие облачной и AI-инфраструктуры; в первом квартале 2026 года операционные капитальные расходы Tencent составили 31,2 млрд юаней, что на 18% больше по сравнению с прошлым годом и на 84% выше, чем в предыдущем квартале.
Со стороны предложения матрица продуктов китайских производителей ИИ-чипов постепенно дополняется. Huawei Ascend планирует отгрузить около 812 000 чипов в 2025 году, что составляет почти 50% от общего объема отгрузок китайских ИИ-чипов; дальнейшие маршруты уже запланированы до Ascend 910C, 950PR, 950DT, 960 и 970. Cambricon охватывает облачное обучение, облачное выведение и краевые сценарии; Chiplet SiMa590 использует технологический процесс 7 нм, обеспечивая вычислительную мощность INT8 до 512 TOPS; Hygon сосредоточен на «универсальных вычислениях + интеграции ИИ», а его Deep Computing DCU совместим с средой, подобной CUDA; Moxie MXC600 ориентирован на совмещение обучения и выведения, вся цепочка поставок является отечественной; Tenstorrent охватывает три серии: обучение, выведение и краевые устройства.
ASIC также представляет отдельную значимую линию. Спрос на вычислительные мощности в облаке больше не зависит исключительно от универсальных GPU; чипы, разработанные специально для определенных моделей, алгоритмов и сценариев применения, обеспечивают лучшую энергоэффективность и больший потенциал для контроля затрат в сценариях вывода и высокопроизводительных вычислений в центрах обработки данных. Компания Verisilicon, опираясь на платформенные возможности «лицензирование IP + услуги по кастомизации чипов + услуги по масштабному производству чипов», уже демонстрирует явные признаки роста заказов: с января по 20 апреля 2026 года объем нереализованных заказов достиг 5,133 млрд юаней, продолжая тенденцию последовательного установления рекордов во втором, третьем и четвертом кварталах 2025 года, причем большая часть заказов приходится на комплексные услуги по кастомизации чипов, в основном связанные с AI ASIC и IP для облака.
Фабрики по производству полупроводников: чем строже ограничения на передовые технологии производства, тем важнее локальная база. Для того чтобы китайские ИИ-чипы перешли от проверки к поставкам, невозможно обойти стороной производство на кристаллах. В последние годы США усиливали экспортный контроль вокруг передовых вычислительных чипов и производственных возможностей полупроводников, включив логические чипы 16/14 нм и ниже в рамки контроля, связанного с передовыми узлами, и ограничив экспорт оборудования для передового производства полупроводников.
Спрос также ясен. Согласно данным Китайского института информационных и коммуникационных технологий и консалтинговой компании灼识咨询, размер рынка китайских чипов для интеллектуальных вычислений预计将 увеличиться с 30,1 млрд долларов США в 2024 году до 201,2 млрд долларов США в 2029 году, при CAGR 46,3% в период с 2024 по 2029 год; при этом CAGR рынка GPGPU за тот же период составит 49,0%. Помимо AI-чипов, Huawei предложила закон Тао, согласно которому к 2031 году плотность транзисторов на высококлассных чипах по этой траектории может достичь уровня, эквивалентного техпроцессу 1,4 нм.
Синьцзянь Международный является ключевым объектом наблюдения на этом этапе. В первом квартале 2026 года выручка компании составила 17,62 млрд юаней, что на 8,1% больше по сравнению с предыдущим годом; чистая прибыль, причитающаяся материнской компании, составила 1,36 млрд юаней, что на 0,4% больше по сравнению с предыдущим годом. Доля выручки от 12-дюймовых вайфлей составила 76,4%, доля выручки от Китая составила 88,9%; месячная производственная мощность достигла 1,078 млн эквивалентных 8-дюймовых вайфлей, что на около 10,8% больше по сравнению с предыдущим годом, коэффициент использования производственных мощностей — 93,1%, остается на высоком уровне.
Данные компании Hua Hong демонстрируют устойчивость специализированных производственных платформ. В первом квартале 2026 года выручка компании составила 660 миллионов долларов США, что на 22,2% больше по сравнению с прошлым годом; маржа прибыли до налогообложения — 13,0%, что на 3,8 процентных пункта выше прошлогоднего показателя; чистая прибыль, причитающаяся материнской компании, — 20,9 миллиона долларов США, рост на 458,1% в годовом выражении. Доля выручки от 12-дюймовых производств увеличилась до 62,7%, что эквивалентно месячной мощности в 489 000 эквивалентов 8-дюймовых пластин, коэффициент загрузки мощностей — 99,7%.
Хэйхэ Чжэнчжоу продолжает расширять свою 12-дюймовую специализированную технологическую платформу. В первом квартале 2026 года выручка компании составила 2,91 млрд юаней, что на 13,4% больше по сравнению с прошлым годом; чистая прибыль материнской компании — 50,659 млн юаней, что на 62,6% меньше, чем в прошлом году, что связано с падением цен на продукцию и увеличением амортизации основных средств. DDIC остается основным направлением, а CIS, PMIC и Logic постепенно расширяются; продукция на основе 28 нм OLED продолжает проходить проверку, а технологическая платформа 28 нм Logic уже разработана и перешла на этап пробного производства у клиентов.
Суперузлы: это не просто сборка нескольких карт, а превращение нескольких карт в единую системную вычислительную мощность. Производительность отдельной карты больше не определяет реальную эффективность AI-кластера. После роста параметров крупных моделей и эволюции архитектур, таких как MoE и длинные контексты, требования к пропускной способности памяти, межчиповой связи и задержкам соединения значительно возросли. Поэтому важность масштабирования вверх (scale-up) возрастает: за счет высокоскоростного соединения множество AI-процессоров, CPU, памяти и ресурсов хранения объединяются в единую вычислительную систему, повышая эффективность совместной работы нескольких карт.
Суперузел — это дальнейшее развитие масштабирования вверх. Он объединяет несколько серверных узлов с помощью высокоскоростного соединения в единую вычислительную область, позволяя AI-процессорам, распределенным по разным серверам, работать совместно как единое целое. В отличие от традиционных серверных кластеров, где ресурсами управляют отдельные машины, суперузел преодолевает ограничения по количеству AI-процессоров, которые можно развернуть на одном сервере, снижает накладные расходы на межузловую связь и повышает эффективность распределения ресурсов.
Huawei CloudMatrix384 является одним из типовых решений. Эта архитектура основана на 384 процессорах Ascend NPU и 192 процессорах Kunpeng CPU, переходя от предоставления ресурсов на уровне серверов к предоставлению ресурсов на уровне матрицы. Несколько вычислительных узлов больше не предоставляют вычислительную мощность отдельно, а объединяются в единый ресурсный пул, позволяя динамически комбинировать вычислительные, объемные и сетевые ресурсы в соответствии с требованиями задач. Единая шина Unified Bus используется для поддержки таких коммуникационно интенсивных задач, как экспертизный параллелизм и распределенный доступ к KV Cache.
Внутренние супер-узлы перешли от этапа разработки и проверки к масштабированию производства. В настоящее время китайские супер-узлы CSP находятся на этапе масштабирования производства, а ведущие производители постепенно начинают процедуру тендеров на последующие супер-узлы. С учетом итераций собственных чипов крупных компаний, роста производственных мощностей третьих сторон по китайским чипам, а также увеличения спроса на инференс агентов, супер-узлы могут стать основной формой развертывания следующего поколения инфраструктуры ИИ.
Роль производителей целых систем также меняется. Суперузловые шкафы, оснащенные чипами Ascend 950 и собственными чипами крупных интернет-компаний, постепенно войдут в фазу масштабной поставки. Суперузлы повышают требования к управлению цепочками поставок, проектированию систем, интеграции и верификации, а также к этапу поставки; производители целых систем больше не ограничиваются ролью просто сборки и поставки.
Высокоскоростная интерконнекция становится новым узким местом, и коммутационные чипы выходят на передний план. Ядро суперузла — не «больше карт», а «более эффективная интерконнекция». Когда масштаб кластеров GPU расширяется от GB300 NVL72 до Rubin Ultra NVL576, инфраструктура ИИ переходит от традиционного масштабирования по схеме Scale-out к совместной работе Scale-up и Scale-out. Scale-up отвечает за высокополосную, низколатентную интерконнекцию между GPU внутри суперузла; Scale-out обеспечивает интерконнекцию между суперузлами и на уровне центра обработки данных.
Данные LightCounting показывают, что глобальный рынок масштабируемых коммутационных чипов к 2030 году预计将 достигать почти 18 млрд долларов США, при среднегодовом темпе роста 28% в период с 2022 по 2030 год. Внутренний рынок AI-серверов также стимулирует спрос на PCIe-коммутационные чипы; согласно информации, опубликованной Wantong Development, объем рынка PCIe-коммутационных чипов в сегменте AI-серверов в Китае в 2024 году составил около 3,8 млрд юаней, и ожидается, что к 2029 году он вырастет до 17 млрд юаней.
PCIe Switch — это важная микросхема для высокоскоростного взаимодействия внутри серверов, отвечающая за обмен данными с высокой пропускной способностью и низкой задержкой между CPU, GPU, хранилищем и другими устройствами. Lanji Technology уже представила решение AEC для PCIe 6.x/CXL 3.x и разрабатывает следующее поколение продуктов, включая PCIe 7.0 Retimer и高速Ethernet PHY Retimer; Shudu Technology достигла серийного производства собственной высокоскоростной коммутационной микросхемы PCIe 5.0 с 104 каналами;芯原股份 также активно развивает интерфейсные IP-решения, и ее высокоскоростные SerDes IP уже прошли тасование.
Сетевые коммутационные чипы отвечают за высокоскоростную коммутацию и передачу пакетов данных в более широком масштабе. Высокопроизводительные флагманские чипы Sengke Communications с пропускной способностью 12,8 Тбит/с и 25,6 Тбит/с уже находятся на этапе маркетинга и внедрения, поддерживая максимальную скорость порта до 800 Гбит/с. ZTE Microelectronics представит в 2025 году собственный ИИ-коммутационный чип «Lingyun», способный поддерживать вычислительные кластеры из десятков тысяч процессоров, а также продемонстрирует серию сетевых коммутационных чипов Tianyi с максимальной коммутационной емкостью 12,8 Тбит/с.