Goldman Sachs опубликовал отчет о вычислительной мощности ИИ в Китае, ожидая, что к 2026 году доля отечественных чипов превысит 50%

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету Goldman Sachs "Искусственный интеллект в Китае" от P Equity Research, указывает на то, что Китай ускоряет строительство национальной сети вычислительных мощностей, и ожидается, что связанные с этим инфраструктурные проекты привлекут инвестиции в размере 7 триллионов юаней к 2026 году, а инвестиции в центры обработки данных за следующие пять лет составят около 2 триллионов юаней. В настоящее время средства и технологии массово перемещаются в западные узлы вычислительных мощностей, в то время как центры обработки данных в крупных городах трансформируются с акцентом на сверхнизкую задержку вычислений, крайние узлы и AI-инференс. Хотя кластеры уровня гигаватт (GW) с более чем 100 000 чипов по-прежнему редки в стране, в типичном парке вычислительных мощностей уровня GW рабочая нагрузка в основном состоит из более чем половины инференса, а также обучения и полного стека разработки.

Отчет прогнозирует, что к 2026 году доля рынка поставок отечественных ускорителей AI может превысить 50%. Среди них Huawei и Alibaba с их брендом T-head занимают лидирующие позиции с долями 20% и 7% соответственно, но NVIDIA по-прежнему сохраняет доминирующее положение на общем рынке с долей 55%. В отношении затрат и производительности отечественные чипы имеют капитальные затраты на единицу IT-энергопотребления на 40% - 50% ниже, чем у импортных чипов, но из-за разницы в производительности капитальные затраты на единицу вычислительной мощности в 2-4 раза выше, чем у импортных чипов, и вычислительная мощность, генерируемая на единицу потребляемой энергии, составляет лишь 10% - 30% от аналогичных показателей импортных чипов. Кроме того, среднее суточное производство токенов серверов Huawei 910B/910C составляет примерно одну шестую до одной трети от H800 от NVIDIA, что приводит к значительному отставанию рентабельности API на основе этого оборудования по сравнению с аналогами, использующими оборудование NVIDIA.