NVIDIA в Китае снизила долю до 60%, отечественные AI-чипы поставлены 1,65 миллиона штук в год, захватывая рынок

北京 прошлой ноябрьской месяц приказал государственным предприятиям центры обработки данных все полностью перейти на отечественную замену, ускоряя перестройку рыночной структуры.

Автор: ShenChao TechFlow

**ShenChao краткое изложение: ** Данные IDC показывают, что в 2025 году общий объем поставок китайских AI-ускорительных карт (специализированных вычислительных чипов для AI-серверов) составил около 4 миллионов штук: отечественные производители в сумме поставили 1,65 миллиона штук, что составляет 41%, доля Nvidia сократилась с примерно 95% до 55% после введения санкций.

Huawei лидирует в отечественной линейке: 812 тысяч чипов. Ее недавно выпущенная карта ускорения Atlas 350 заявляет, что производительность вывода (inference) достигает 2,87 раза от Nvidia H20.

北京 прошлой ноябрьской месяц приказал государственным предприятиям центры обработки данных все полностью перейти на отечественную замену, ускоряя перестройку рыночной структуры.

Три года назад Nvidia почти монополизировала рынок китайских AI-чипов. Теперь эта картина полностью изменилась.

По данным Reuters со ссылкой на данные IDC из отраслевых исследований, в 2025 году общий объем поставок китайских AI-ускорительных карт (специализированных вычислительных чипов для AI-серверов) составил около 4 миллионов штук. Nvidia по-прежнему является крупнейшим одиночным поставщиком: поставки около 2,2 миллиона штук, доля — 55%. Однако по сравнению с примерно 95% рыночной доли до санкций этот показатель уже резко снизился почти на 40 процентных пунктов. Тем временем отечественные производители в целом поставили около 1,65 миллиона штук, заняв 41% рынка. AMD поставляет около 160 тысяч штук и занимает третье место с 4%.

Рост отечественных производителей — это одновременно и вынужденный результат экспортных ограничений США, и результат активного «импортозамещения».

Huawei лидирует в отечественной линейке, Atlas 350 нацелен на Nvidia H20

Среди отечественных AI-чипов Huawei — крупнейший победитель.

Данные IDC показывают, что в 2025 году Huawei поставила около 812 тысяч AI-чипов, что составляет около 20% всего рынка и почти половину поставок отечественных производителей. Подразделение проектирования чипов Alibaba, PingTouGe (T-Head), с примерно 265 тысячами карт занимает второе место. Baidu: Kunlun Xin и Cambricon поставили примерно по 116 тысяч карт и делят третье место. Кроме того, Hygon (Hygon), MetaX (沐曦) и TianShu (Iluvatar CoreX) занимают соответственно 5%, 4% и 3% от объема поставок отечественных производителей.

В прошлом месяце Huawei на конференции China Partner Conference 2026 в Шэньчжэне представила новое поколение AI-ускорительных карт Atlas 350, оснащенную собственной чипом Ascend 950PR. Руководитель направления вычислений Huawei Ascend, Чжан Дисюнь, заявил на презентации, что Atlas 350 при расчетах с низкой точностью FP4 достигает вычислительной мощности 1,56 PFLOPS (квадриллион операций в секунду), а производительность составляет 2,87 раза по сравнению с предназначенной для Китая версией Nvidia H20. Карта оснащена 112GB собственной высокопроизводительной памяти с высокой пропускной способностью HiBL 1.0, пропускная способность памяти — 1,4TB/s, энергопотребление — 600W.

Однако в этом сравнении производительности есть вопрос методологии. GPU Nvidia архитектуры Hopper изначально не поддерживает точность FP4, а Atlas 350 — первая отечественная ускорительная карта, оптимизированная под FP4; поэтому при одинаковой точности напрямую сравнивать их нельзя. Реальная конкурентоспособность Huawei — на стороне вывода (inference): Atlas 350 ориентирована на рабочие нагрузки вывода на этапе развертывания AI-моделей, а не на обучение больших моделей.

Семь партнеров Huawei уже выпустили продукты в формате полноценных серверов на основе Atlas 350, а iFlytek также объявила, что следующее поколение ее модели Spark будет адаптировано под вычислительную базу Ascend 910/950.

Экспортные ограничения и «импортозамещение» — двойной драйвер

Обрушение доли Nvidia в Китае — результат двустороннего давления: постоянного ужесточения экспортных ограничений США и параллельного сжатия со стороны политики Пекина по импортозамещению.

Примерная хронология выглядит так: начиная с октября 2022 года США ограничили экспорт AI-чипов в Китай. Затем Nvidia выпустила соответствующие требованиям версии с пониженными характеристиками, такие как H20, а также продукты вроде A800/H800. В апреле 2025 года администрация Трампа полностью запретила экспорт всех AI GPU в Китай; в июле того же года восстановила экспортные лицензии для H20 и AMD MI308. В октябре CEO Nvidia Хуан Жэньсюнь на публичном мероприятии заявил, что доля Nvidia на рынке передовых AI-ускорительных карт в Китае «с 95% упала до нуля». В декабре Трамп разрешил Nvidia экспортировать H200 в Китай, но китайским компаниям сообщили, что нужно приостановить заказы на чипы Nvidia.

С другой стороны, и политический импульс был столь же мощным. По сообщению Reuters за ноябрь 2025 года, Пекин выдал руководящие указания новым центрам обработки данных, которые используют средства госкорпораций: требование — использовать полностью отечественные AI-чипы. Проекты с уровнем готовности менее 30% должны были убрать уже установленные иностранные чипы или отменить планы закупок.

По статистике Reuters, начиная с 2021 года китайские проекты AI-центров обработки данных получили более 100 миллиардов долларов инвестиций из средств госкорпораций. Поскольку большинство китайских дата-центров находятся на стадии строительства и принимают ту или иную форму поддержки со стороны госкорпораций, охват этой политики крайне широк.

Крупный дата-центр, строящийся China Unicom в Цинхае, Reuters описал как показательную кейсовую историю этой стратегии: стоимость проекта — 390 миллионов долларов, и он полностью запитан отечественными AI-чипами, включая PingTouGe.

Технологический разрыв реален, но на стороне вывода порог «достаточно» уже достигнут

Рост доли отечественного чип-маркета не означает, что технологический разрыв полностью исчез.

Большинство аналитиков отрасли оценивают, что китайские отечественные AI-чипы на стороне обучения в дата-центрах все еще отстают от Nvidia на 5–10 лет. Когда обучают LLM с триллионами параметров, высококлассные GPU Nvidia остаются приоритетным выбором. Обучение модели R1 от DeepSeek на кластере из 50 тысяч GPU серии Hopper — реальный пример.

Но в части вывода ситуация уже иная. По мнению наблюдателей отрасли, для 90% коммерческих сценариев (включая распознавание изображений, чат-ботов, автономное вождение и т.д.) отечественные чипы уже достигли порога «достаточно» (good enough). Поэтому переход с Nvidia на отечественные решения становится жизнеспособным коммерческим решением. Ожидания усиления санкций дополнительно ускоряют эту перестройку.

Главный узкий момент — в программной экосистеме. Платформа CUDA Nvidia, накопившаяся за более чем десять лет, стала фактическим стандартом для AI-разработки. Производители отечественных чипов инвестируют большие ресурсы в совместимость: MetaX заявляет, что ее линейка C500 будет поддерживать совместимость с CUDA; Huawei в 2025 году полностью открыла исходный код платформы CANN, чтобы расширить экосистему разработчиков; Cambricon и Moore Threads также создают собственные средства трансляции CUDA в их собственные языки программирования. Темпы догоняния экосистемы определят высоту «потолка» доли отечественных чипов.

Компании отечественных AI-чипов одновременно активизируют выход на рынок капитала

Перераспределение долей рынка отражается в рыночной финансовой сфере.

С начала 2026 года в Китае в сфере GPU началась волна IPO. Biren Technology и MetaX уже вышли на биржу STAR Market (科创板), TianShu на основной доске Гонконгской фондовой биржи, а заявка Ilxuán Technology на STAR Market также принята к рассмотрению. Baidu объявила о планах выделения Kunlun Xin в отдельную независимую структуру. По данным источников, Alibaba также рассматривает подобное выделение PingTouGe.

Инвестиции Huawei в НИОКР в 2025 году составили 192,3 миллиарда юаней, что соответствует 22% выручки; ключевой фокус направлен на чипы, ПО и производственные инструменты, чтобы дополнительно уменьшить зависимость от технологий США. На MWC 2026 председатель совета директоров Huawei по ротации Сюй Чжицзюнь заявил, что Huawei станет «альтернативным выбором для обеспечения непрерывных поставок глобальных вычислительных мощностей для AI». По сообщениям Reuters, интерес к новой линейке Ascend 950PR проявили ByteDance, Alibaba и другие крупные игроки: цель по объему поставок на 2026 год — около 750 тысяч чипов, а массовое серийное производство планируется запустить во второй половине года.

Для Nvidia даже то, что H200 разрешили экспортировать в Китай, уже не восстановило основу доверия. Политика Пекина по независимому контролю больше не просто видение — это уже укоренившийся факт, составленный из каждой отечественной микросхемы, работающей в дата-центрах. Когда выйдут данные о доле рынка за 2026 год, число 55% будет либо отыграно назад, либо продолжит снижаться — в зависимости от того, изменится ли экспортная политика Вашингтона снова, и с какой скоростью отечественные чипы будут догонять на стороне обучения.