Cabaran China terhadap cip AI Nvidia semakin pantas

Mengapa perlumbaan cip AI China penting sekarang

China sedang berusaha mengurangkan kebergantungannya pada pemproses import untuk kecerdasan buatan. Negara itu mencurahkan pelaburan ke dalam makmal penyelidikan, kilang semikonduktor dan infrastruktur awan supaya kejayaan masa depan dalam model bahasa besar, robotik dan automasi beroperasi menggunakan cip buatan tempatan. Matlamat strategiknya jelas: menghasilkan cip canggih secara besar-besaran, membangunkan perisian untuk memanfaatkannya dengan baik dan memastikan kapasiti pengkomputeran kritikal kekal dalam jangkauan negara.

Lonjakan kepada cita-cita itu berlaku pada 2024 apabila syarikat pemula DeepSeek memperkenalkan AI perbualan yang menyaingi sistem Barat terkemuka. Syarikat itu berkata model tersebut dilatih menggunakan jauh lebih sedikit pemecut premium berbanding pesaing, menunjukkan bahawa perisian yang lebih pintar dan kaedah latihan yang cekap boleh mengimbangi sebahagian kekangan perkakasan. Pelancaran itu seketika menjatuhkan nilai pasaran Nvidia dan menyerlahkan betapa pantasnya pembangun China bergerak. Dalam beberapa bulan sejak itu, syarikat gergasi teknologi dan pereka cip di seluruh China mengumumkan rancangan untuk mencabar Nvidia di pusat data dalam negara.

Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia Jensen Huang memuji kumpulan besar bakat kejuruteraan China serta persaingan domestik yang sengit. Ketika bercakap dalam podcast teknologi dan perniagaan pada September, beliau memuji momentum negara itu dan mengemukakan cabaran kepada pihaknya sendiri.

Ini industri yang dinamik, berteraskan keusahawanan, berteknologi tinggi dan moden," katanya. "Kita perlu bersaing demi kelangsungan kita.

Bagaimana pemain China merancang untuk bersaing

Beberapa syarikat China sedang membangunkan alternatif kepada pemecut dan sistem tindanan penuh Nvidia. Huawei telah melancarkan pemproses Ascend baharu serta pelan untuk menyokong pembangun selama tiga tahun. Alibaba berkata pemecut terbaharunya mampu menandingi prestasi H20 Nvidia, cip yang disesuaikan untuk China di bawah peraturan AS, sambil menggunakan kurang tenaga. Syarikat pemula seperti MetaX dan Cambricon sedang memenangi kontrak daripada perusahaan besar. Platform besar, termasuk Tencent dan Baidu, mereka cip tersuai untuk perkhidmatan awan masing-masing. Mesej kepada pelanggan domestik konsisten: jika dasar eksport mengehadkan akses kepada perkakasan Amerika, pilihan buatan China akan mengisi kekosongan itu.

Strategi Huawei pada peringkat sistem

Huawei bergantung pada seni bina sistem untuk merapatkan jurang dengan Nvidia. Pada Persidangan Kecerdasan Buatan Sedunia di Shanghai, syarikat itu memperlihatkan CloudMatrix 384, sistem pengkomputeran AI yang memuatkan 384 pemproses Ascend 910C dalam satu penggunaan. Pesaing Nvidia, GB200 NVL72, menggunakan 72 cip B200, tetapi reka bentuk Huawei mengambil pendekatan berbeza. CloudMatrix menggunakan rangkaian sambungan gaya supernod supaya beratus-ratus pemproses boleh berfungsi sebagai satu kumpulan sumber pengkomputeran, dengan sambungan sangat pantas antara cip. Dengan meningkatkan skala secara mendatar, Huawei berhasrat mengimbangi prestasi cip tunggal yang lebih rendah dengan kesepaduan sistem yang lebih kukuh.

Penganalisis industri berkata pendekatan itu boleh memberikan hasil yang kompetitif untuk beban kerja tertentu. Laporan menunjukkan CloudMatrix mengatasi GB200 NVL72 Nvidia pada beberapa ukuran, walaupun Huawei perlu bergantung pada proses pembuatan yang lebih lama. Sistem itu sudah beroperasi pada perkhidmatan awan Huawei, memberikan pelanggan China pilihan domestik untuk melatih dan menjalankan model. Pilihan seni bina itu juga sejajar dengan matlamat dasar China untuk membina keupayaan mengatasi sekatan eksport melalui peningkatan pada peringkat sistem.

Alibaba dan barisan pencabar yang semakin ramai

Alibaba mengumumkan pemecut AI baharu yang menurut media kerajaan setanding dengan H20, tetapi menggunakan kurang kuasa. MetaX membekalkan cip kepada China Unicom. Penilaian Cambricon meningkat lebih dua kali ganda dalam beberapa bulan kebelakangan ini apabila pelabur bertaruh pada peningkatan permintaan domestik untuk pemecut. Tencent sedang membangunkan cip dalaman untuk perkhidmatan awan dan AInya. Projek-projek ini berasaskan perubahan lebih besar dalam kalangan syarikat China, yang memindahkan beban kerja kepada perkakasan buatan tempatan apabila prestasi, ketersediaan dan kos mengizinkan.

Pembangun sudah mula menyesuaikan diri. Chen Cheng, pengurus besar terjemahan AI di iFlytek, menerangkan cara pasukannya menangani sekatan terkini terhadap perkakasan AS dengan beralih kepada pemproses domestik.

"Kini model kami dilatih menggunakan cip Huawei, yang ketika ini terbaik di China," katanya.

Perubahan akibat kawalan eksport dan tindakan keras

Peraturan eksport telah membentuk semula pasaran. Sejak 2022, Washington mengenakan sekatan yang semakin ketat terhadap penjualan cip AI canggih ke China. Langkah terbaharu menutup laluan bagi H20 Nvidia, pemproses yang direka untuk memenuhi ambang eksport terdahulu. Penggubal undang-undang telah mengemukakan langkah yang akan mewajibkan pembuat cip AS mengutamakan pelanggan domestik berbanding pembeli asing, meskipun syarikat memberi amaran bahawa peraturan yang tegar boleh memperlahankan inovasi dan mengalihkan permintaan. Satu dasar terkini juga akan menyalurkan sebahagian hasil daripada penjualan cip AI tertentu di China kepada kerajaan AS. Kawalan yang lebih ketat bermakna pembekal Amerika berdepan pasaran yang lebih kecil di negara yang membeli lebih banyak cip berbanding negara lain.

Beijing bertindak balas dengan penguatkuasaan di sempadan dan tekanan di dalam negara. Pihak berkuasa mengarahkan syarikat teknologi utama supaya menggantung pesanan pemecut Nvidia dan memperhebat pemeriksaan di pelabuhan untuk memintas penghantaran tanpa lesen atau yang diisytiharkan secara tidak tepat, termasuk model khusus untuk China seperti H20 dan RTX 6000D. Pegawai sedang menyiasat rangkaian penyeludupan yang membawa pemproses canggih ke pusat data domestik melalui laluan tidak langsung. Secara berasingan, pengawal selia membuka siasatan antimonopoli terhadap Nvidia, menandakan penelitian lebih mendalam terhadap amalan perniagaannya di China. Langkah ini bertujuan mendorong pembeli beralih kepada pembekal tempatan dan mengetatkan saluran pasaran gelap.

Handel Jones, perunding semikonduktor berpengalaman, memberi amaran bahawa kesan gabungan langkah itu boleh menjadi besar kepada syarikat Amerika yang bergantung pada permintaan China.

"Bagi industri semikonduktor AS, China sudah tiada," katanya.

Perbezaan prestasi: penanda aras dan perisian

Dakwaan bahawa prestasi setara perlu diteliti dengan cermat. Data awam tentang pemecut China terhad dan ujian piawai masih jarang. Prestasi bergantung pada tugasan, saiz model, lebar jalur sambungan, seni bina memori dan mutu tindanan perisian antara cip dengan aplikasi. Penyelidik yang pernah menggunakan kedua-dua ekosistem berkata cip China telah merapatkan jurang dalam tugasan ramalan, apabila model melengkapkan ayat atau mengelaskan imej, tetapi masih ketinggalan dalam analitik kompleks dan latihan berskala besar.

Saintis komputer Jawad Haj Yahya, yang menguji pemecut Amerika dan China, mengingatkan bahawa kesetaraan prestasi bergantung pada beban kerja.

"Jurangnya jelas dan pastinya semakin kecil. Saya tidak fikir mereka akan mengejar dalam jangka pendek," katanya.

Perbezaan itu penting kerana latihan ialah kerja berat dalam AI moden. Ia memerlukan belanjawan pengkomputeran yang besar, sambungan sangat pantas antara pemproses dan memori lebar jalur tinggi yang boleh membekalkan data kepada pemproses tanpa kesesakan. Analisis menunjukkan 910B Huawei sesuai untuk inferens, iaitu fasa apabila model terlatih menjawab pertanyaan, tetapi mempunyai batasan dari segi sambungan antara cip dan kelajuan memori yang menjadikannya kurang menarik untuk latihan berskala besar. Malah H20 Nvidia yang tertakluk pada sekatan masih menjadi pilihan utama ramai pengguna di China apabila mereka boleh mendapatkannya. Pembangun domestik berkata latihan boleh mengambil masa berminggu-minggu. Latihan DeepSeek yang banyak dibincangkan mengambil masa antara tiga hingga lapan minggu untuk peringkat akhir, usaha yang mahal mengikut apa jua ukuran walaupun menggunakan kod yang cekap.

Perisian ialah satu lagi halangan. Nvidia menghabiskan bertahun-tahun membangunkan rangkaian alat, pustaka dan perisian rangkaian yang dipercayai pembangun untuk penggunaan berskala besar. Tindanan itu menyesuaikan beban kerja kepada perkakasan Nvidia dan memendekkan laluan daripada prototaip kepada pengeluaran. Huawei berusaha menanganinya dengan rangka kerjanya sendiri dan berjanji untuk membuka lebih banyak reka bentuk serta kod kepada pembangun domestik. Penggunaannya semakin meningkat, namun melatih semula pasukan, menulis semula kod dan mengesahkan semula model memerlukan masa, sekali gus memperlahankan peralihan daripada platform yang sudah kukuh digunakan.

Jurutera semikonduktor Raghavendra Anjanappa berpendapat China boleh memenuhi banyak keperluan menggunakan cip tempatan, tetapi tugasan paling sukar masih memihak kepada perkakasan AS.

"Secara realistik, China boleh mengurangkan kebergantungannya pada cip Amerika untuk alat yang kurang canggih, tetapi tidak mempunyai prestasi mentah cip AS untuk melatih sistem AI yang lebih kompleks," katanya.

Kekangan pembuatan yang menghambat China

Satu lagi kelompok kekangan terletak di kilang. Kawalan AS dan Belanda mengehadkan akses kepada peralatan litografi canggih yang digunakan untuk menghasilkan transistor terkecil. Ini memaksa kilang fabrikasi China memaksimumkan keupayaan mesin lama melalui corak berulang, yang lebih perlahan, lebih mahal dan menghasilkan lebih sedikit cip berfungsi bagi setiap wafer. Penganalisis yang menjejaki proses fabrikasi berkata kadar hasil cip pemproses AI besar di China telah meningkat, tetapi masih jauh di bawah tahap yang dicapai peneraju global. Laporan tahun ini menyebut peningkatan kadar hasil cip Huawei baharu daripada kira-kira 20 peratus kepada 40 peratus, sedangkan kilang fabrikasi terkemuka di luar negara boleh mencapai sekitar 60 peratus bagi peranti bersaiz serupa. Kadar hasil yang lebih rendah meningkatkan kos dan mengehadkan bilangan pemecut berfungsi yang sampai ke pasaran.

Pembungkusan dan memori juga sama sukar. Pemecut AI bergantung pada memori lebar jalur tinggi untuk membekalkan data kepada ribuan teras. Cip perlu dibungkus menggunakan teknik canggih yang menyusun dan menyambungkan komponen sambil menyingkirkan haba. Pasukan China boleh menghasilkan komponen ini, namun kekurangan memori kelas tertinggi dan batasan akses kepada peralatan mengehadkan pengeluaran. Masalah fungsi juga masih wujud. Laporan terdahulu menyatakan sesetengah cip domestik menghadapi kesukaran dengan sambungan antara cip dan kelajuan memori, sekali gus menjejaskan kecekapan latihan pada skala besar.

Tiada satu pun halangan ini mustahil diatasi, tetapi semuanya memerlukan masa, modal dan aliran masuk peralatan khusus yang berterusan. Stephen Wu, bekas jurutera AI yang kini mengendalikan firma pelaburan, merumuskan logik strategik di sebalik usaha jangka panjang Beijing.

"China mahu cip yang tidak boleh dirampas melalui dasar," katanya.

Implikasi terhadap pusat data dan pasaran

Setiap pengendali pusat data mempertimbangkan tiga keutamaan: prestasi, penggunaan tenaga dan jaminan bekalan. Jika pemecut domestik menawarkan kelajuan yang memadai untuk beban kerja tertentu dengan kos kuasa lebih rendah, pembeli China mempunyai sebab untuk beralih. Hujah itu paling kukuh ketika ini bagi inferens dan latihan model yang lebih kecil, apabila reka bentuk peringkat sistem boleh mengimbangi prestasi cip tunggal yang lebih rendah. Bagi latihan model termaju yang menguji had skala, Nvidia masih mendahului dari segi silikon dan perisian. Hasilnya ialah corak penggunaan berbeza di China, dengan projek paling mencabar masih mencari cip Amerika apabila dasar membenarkannya.

Landskap dasar itu menimbulkan pilihan baharu bagi syarikat teknologi global. Peraturan AS yang lebih ketat dan penguatkuasaan kastam Beijing mengecilkan laluan bekalan sah ke China. Dakwaan tentang pasaran gelap bagi pemecut yang diperbaharui atau digunakan semula mendorong pemeriksaan lebih ketat di pelabuhan. Halangan import melambatkan jadual peluasan pusat data dan mengalihkan lebih banyak beban kerja kepada pembekal tempatan. Sementara itu, penggubal undang-undang AS mahu memastikan pelanggan Amerika tidak perlu menunggu di belakang pembeli China untuk mendapatkan komponen yang terhad, manakala syarat baharu terhadap hasil daripada China menambah kos menjalankan perniagaan di sana.

Nvidia pula cuba mengimbangi keadaan yang rumit. Syarikat itu berusaha mematuhi peraturan sambil membekalkan produk yang mematuhi syarat kepada pelanggan China. Ketika bertemu pemimpin perniagaan China tahun ini, Jensen Huang menegaskan pendekatan itu.

"Kami akan terus berusaha bersungguh-sungguh untuk mengoptimumkan produk kami agar mematuhi peraturan dan terus memenuhi keperluan pasaran China," katanya.

Garis masa dan senario

Seberapa pantaskah China dapat merapatkan jurang dalam pengkomputeran AI kelas atasan? Penganalisis memberikan jangka masa berbeza, tetapi pandangan umum mula terbentuk. Ramai percaya syarikat China boleh mencapai sara diri yang meluas untuk tugasan kelas pertengahan dan inferens dalam tempoh kira-kira lima tahun, manakala untuk menandingi platform latihan terbaik Amerika mungkin mengambil masa jauh lebih lama. Ada yang menjangkakan kesetaraan sepenuhnya dari segi pemproses, memori lebar jalur tinggi, pembungkusan canggih, rangkaian dan perisian hanya akan tercapai dalam dekad akan datang.

Momentum di lapangan memang nyata. Huawei meningkatkan pengeluaran, Alibaba melabur dan kumpulan pereka cip yang semakin ramai, daripada MetaX hingga Cambricon, sedang memenangi pelanggan. Sokongan kerajaan kekal kukuh dan permintaan domestik terhadap perkhidmatan AI melonjak. Walaupun begitu, kekangan peralatan, kadar hasil dan ekosistem pembangun akan mengehadkan kepantasan prestasi mengejar pada tahap pasaran paling tinggi. Kemungkinan hasil dalam masa terdekat ialah ekosistem China yang lebih matang dan mampu memenuhi sebahagian besar keperluan AI negara itu, dengan kebergantungan berterusan pada perkakasan asing untuk latihan terbesar apabila dasar membenarkan akses.

Pendekatan China yang dipimpin negara merupakan kekuatan dan juga kekangan. Hala tuju berpusat menumpukan sumber pada sasaran yang jelas, tetapi juga boleh membantutkan idea berisiko yang membawa kepada kejayaan besar. Chia Lin Yang, profesor pengkomputeran yang mengkaji reka bentuk cip, mengingatkan bahawa matlamat seragam boleh mengekang kreativiti, sambil turut menekankan kedalaman bakat yang tersedia.

Ia boleh menyukarkan idea yang mengubah keadaan daripada mencabar kebiasaan," katanya. "Keupayaan China untuk mengejar tidak boleh dipandang rendah.

Perkara Utama

• China melabur besar-besaran untuk membina cip AI canggih secara besar-besaran dan mengurangkan kebergantungan pada import.
• Latihan model DeepSeek pada 2024 menunjukkan peningkatan kecekapan yang bergantung pada perisian lebih pintar, bukan sekadar lebih banyak cip.
• CloudMatrix 384 Huawei menggunakan ratusan pemproses Ascend 910C dengan sambungan pantas untuk bersaing pada peringkat sistem.
• Alibaba, MetaX, Cambricon, Tencent dan Baidu membangunkan pemecut domestik serta reka bentuk tersuai untuk pusat data tempatan.
• Sekatan AS kini menghalang penjualan H20 Nvidia dan mungkin mewajibkan pembuat cip Amerika mengutamakan pelanggan domestik serta berkongsi hasil daripada sesetengah jualan ke China.
• China memperketat penguatkuasaan di pelabuhan, tidak menggalakkan pesanan baharu Nvidia dan membuka siasatan antimonopoli terhadap syarikat itu.
• Pakar berkata cip China kelihatan kompetitif untuk inferens, tetapi masih ketinggalan dalam latihan model besar dan analitik kompleks.
• Kekangan pembuatan termasuk kadar hasil yang lebih rendah, batasan peralatan litografi canggih serta kesesakan dalam bekalan memori lebar jalur tinggi dan pembungkusan.
• Perisian kekal sebagai kelebihan utama Nvidia, manakala Huawei membuka reka bentuk dan alat untuk meningkatkan penggunaan dalam kalangan pembangun.
• Ramai penganalisis menjangkakan China mencapai sara diri bagi beban kerja kelas pertengahan dalam kira-kira lima tahun, manakala kesetaraan pada tahap tertinggi mungkin mengambil masa lebih lama.