Автор: Shenchao TechFlow
Обзор Shenchao: Данные IDC показывают, что общий объем поставок китайских ускорителей ИИ в 2025 году составит около 4 миллионов единиц, из которых отечественные производители поставят в совокупности 1,65 миллиона единиц, или 41%. Доля NVIDIA снизилась с примерно 95% до 55% после введения санкций.
Huawei возглавляет отечественный лагерь с 812 000 чипов; недавно выпущенная ускорительная карта Atlas 350 обещает производительность вывода в 2,87 раза выше, чем у NVIDIA H20.
В ноябре прошлого года Пекин распорядился о полной замене иностранных компонентов в государственных центрах обработки данных на отечественные, что ускоряет перестройку рыночной структуры.
Три года назад NVIDIA почти монополизировала рынок китайских AI-чипов. Сегодня эта картина полностью изменилась.
По данным Reuters, цитирующим исследовательскую компанию IDC, общий объем поставок китайских ускорителей ИИ (специализированных вычислительных чипов для серверов ИИ) в 2025 году составит около 4 миллионов единиц. NVIDIA остается крупнейшим единственным поставщиком, поставив около 2,2 миллиона единиц, что составляет 55% доли рынка. Однако этот показатель значительно сократился на近 40 процентных пунктов по сравнению с долей в 95% до введения санкций. В то же время китайские местные производители в совокупности поставили около 1,65 миллиона единиц, заняв 41% рынка. AMD заняла третье место с поставками около 160 000 единиц, что составляет 4%.
Восхождение отечественных производителей — это как пассивный результат американских экспортных ограничений, так и активный результат политики «замены импорта отечественными товарами».
Huawei leads the domestic camp, Atlas 350 competes with NVIDIA H20
В лагере отечественных ИИ-чипов Huawei является крупнейшим победителем.
Данные IDC показывают, что Huawei поставила около 812 000 AI-чипов в 2025 году, что составляет около 20% всего рынка и почти половину объема поставок китайских производителей. Компания T-Head, подразделение Alibaba по разработке чипов, заняла второе место с примерно 265 000 чипов. Baidu с чипами Kunlun и Cambricon заняли третье место, поставив каждый по примерно 116 000 чипов. Кроме того, Hygon, MetaX и Iluvatar CoreX заняли 5%, 4% и 3% соответственно от объема поставок китайских производителей.
В прошлом месяце на Китайской конференции партнеров Huawei 2026 в Шэньчжэне была представлена новая поколение AI-beschскоритель Atlas 350 с собственным чипом Ascend 950PR. Зhang Dixuan, руководитель подразделения вычислительных решений Ascend Huawei, заявил на презентации, что Atlas 350 обеспечивает производительность 1,56 PFLOPS (квадриллион операций в секунду) при низкой точности FP4, что в 2,87 раза превышает производительность NVIDIA H20, специально предназначенной для китайского рынка. Карта оснащена 112 ГБ собственной высокоскоростной памятью HiBL 1.0 с пропускной способностью памяти 1,4 ТБ/с и потреблением мощности 600 Вт.
Однако это сравнение производительности имеет проблемы с методологией. Графические процессоры архитектуры Hopper от NVIDIA изначально не поддерживают точность FP4, а Atlas 350 — первая отечественная ускоряющая карта, оптимизированная под FP4, поэтому прямое сравнение между ними при одинаковой точности невозможно. Настоящее конкурентное преимущество Huawei заключается в инференсе: Atlas 350 ориентирован на рабочие нагрузки инференса (inference) на этапе развертывания моделей ИИ, а не на обучение крупных моделей.
Семь партнеров Huawei уже выпустили полноценные серверные продукты на базе Atlas 350, а iFlyTek также объявила, что свою следующую крупную модель Xinghuo адаптирует под вычислительную базу Ascend 910/950.
Двойной драйвер: экспортный контроль и замена импорта отечественными продуктами
Снижение доли NVIDIA на китайском рынке — результат двойного давления со стороны постоянного усиления американских экспортных ограничений и политики Китая по замене импорта отечественными продуктами.
Хронология примерно следующая: с октября 2022 года США ввели ограничения на экспорт чипов ИИ в Китай, после чего NVIDIA выпустила соответствующие версии H20 и A800/H800. В апреле 2025 года администрация Трампа полностью запретила экспорт всех ИИ-графических процессоров в Китай; в июле того же года были возобновлены разрешения на экспорт H20 и AMD MI308; в октябре генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь на публичном мероприятии заявил, что доля NVIDIA на рынке передовых ИИ-beschleuniger-карт в Китае «упала с 95% до нуля». В декабре Трамп разрешил NVIDIA экспортировать H200 в Китай, но китайским компаниям было сообщено приостановить заказы на чипы NVIDIA.
С другой стороны, политическое давление также было мощным. Согласно сообщению Reuters от ноября 2025 года, Пекин выпустил руководящие указания для новых центров обработки данных, использующих государственные средства, требуя полного использования китайских ИИ-чипов. Проекты, у которых прогресс строительства не превышает 30%, должны удалить уже установленные иностранные чипы или отменить планы их закупки.
По данным Reuters, с 2021 года китайские проекты AI-центров обработки данных получили более 100 миллиардов долларов США государственных инвестиций, и большинство китайских центров обработки данных получали ту или иную форму государственной поддержки на этапе строительства, что означает чрезвычайно широкий охват этой политики.
Крупный центр обработки данных, построенный China Unicom в Цинхае, был представлен Reuters в качестве знакового примера этой стратегии: проект стоимостью 390 миллионов долларов США полностью питается от отечественных ИИ-чипов, таких как Pingtouge.
Технический разрыв существует, но на стороне вывода достигнут порог «достаточно»
Рост доли рынка китайских чипов не означает, что технологический разрыв уже устранен.
Большинство отраслевых аналитиков оценивают, что китайские собственные ИИ-чипы все еще отстают от NVIDIA на 5–10 лет в части обучения в центрах обработки данных. При обучении языковых моделей с триллионами параметров (LLM) высокопроизводительные GPU от NVIDIA остаются предпочтительным выбором. Кластер из 50 000 GPU серии Hopper, использованный DeepSeek для обучения модели R1, является реальным подтверждением этого.
Однако на стороне применения ситуация изменилась. Отраслевые наблюдатели считают, что для 90% коммерческих сценариев использования (включая распознавание изображений, чат-ботов, автономное вождение и т.д.) отечественные чипы уже достигли порога «достаточно хороши» (good enough), что делает переход с NVIDIA на отечественные решения жизнеспособным коммерческим решением. Дополнительное усиление ожиданий санкций еще больше ускоряет этот переход.
Настоящим узким местом является программная экосистема. Платформа CUDA от NVIDIA, накопившая опыт более чем за десятилетие, стала де-факто стандартом для разработки ИИ. Китайские производители чипов вкладывают значительные ресурсы в совместимость: Moxi объявила, что ее серия C500 будет поддерживать совместимость с CUDA, Huawei планирует полностью открыть платформу CANN в 2025 году для расширения экосистемы разработчиков, а Cambricon и Moore Threads также разработали собственные инструменты для трансляции CUDA в свои собственные языки программирования. Темпы развития экосистемы определят высоту потолка доли китайских чипов.
Китайские компании-разработчики ИИ-чипов активно стремятся выйти на рынок капитала
Смещение рыночной доли происходит одновременно на финансовых рынках.
С начала 2026 года в Китае началась волна IPO в сфере GPU. БиРэнь Технолоджиз и МуСи уже прошли листинг на научно-технической платформе, ТяньШу Чжисинь провела листинг на главной площадке Гонконгской фондовой биржи, а заявка СуаньЮань Технолоджиз на листинг на научно-технической платформе уже принята к рассмотрению. Baidu объявила о планах по выделению Kunlun Chip в отдельную компанию для листинга, а по сведениям осведомленных лиц, Alibaba также рассматривает аналогичное разделение Pingtouge.
В 2025 году Huawei инвестирует 192,3 млрд юаней в исследования и разработки, что составляет 22% от выручки, с акцентом на чипы, программное обеспечение и инструменты производства для дальнейшего снижения зависимости от американских технологий. Вице-председатель Huawei Сю Чжунцзюнь на MWC 2026 заявил, что Huawei станет «альтернативным вариантом для обеспечения бесперебойной поставки AI-вычислительных мощностей по всему миру». Согласно сообщениям Reuters, новое поколение чипов Ascend 950PR привлекло интерес таких гигантов, как ByteDance и Alibaba, цель по поставкам в 2026 году составляет около 750 000 единиц, а массовое производство начнется во второй половине года.
Для NVIDIA, даже если H200 уже получил разрешение на экспорт в Китай, основа доверия уже подорвана. Политика Китая в области автономии и контроля больше не остается лишь видением — это уже реальность, состоящая из каждого отечественного чипа, работающего в центрах обработки данных. Когда данные о доле рынка на 2026 год будут опубликованы, будет ли цифра 55% восстановлена или продолжит падать, зависит от того, изменится ли политика Вашингтона в отношении экспорта, и насколько быстро отечественные чипы смогут догнать западные в области обучения.