От «доступных» до «удобных»: преодолели ли отечественные вычислительные мощности этот барьер? Радости и тревоги за финансовыми отчетами четырех малых драконов

null

С декабря 2025 года по начало 2026 года, всего за чуть более месяца, компании Moer Tech и Muoxi Co. последовательно вышли на рынок научных инноваций, а Biran Technology и Tianshu Zhixin разместились на Гонконгской бирже. Четыре компании, носившие ореол «Четырех малых китайских GPU», коллективно завершили этап капитализации, собрав более 10 миллиардов гонконгских долларов. В сегменте отечественных вычислительных чипов наконец-то завершился долгий этап «создания чипов на PPT», и наступило время сдачи отчетов для проверки эффективности.

2025 год для отечественных вычислительных мощностей — это год «доказательств» — доказательство того, что отечественные GPU могут массово производиться, что кластер из миллиона карт стабильно работает, что капиталовый рынок готов делать ставки на будущее отечественных вычислительных мощностей, и что отечественные вычислительные решения способны поддерживать рынок объемом в триллионы и даже больше.

В последнее время несколько отечественных компаний по производству чипов опубликовали свои первые годовые финансовые отчеты после выхода на биржу. По совокупным данным, выручка всех компаний значительно выросла, однако коллективные убытки показывают реальное положение отрасли. В условиях, когда спрос на AI-вычислительные мощности постепенно смещается с обучения к инференсу, на каком этапе находится отечественный сегмент вычислительных решений?

Отечественные вычислительные мощности демонстрируют «идеальный» результат

В 2025 году Muoxi Co. с выручкой 16,44 млрд юаней лидирует среди «четырех малых», увеличившись на 121,26%; чистая прибыль по материнской компании составила убыток 7,89 млрд юаней, что значительно сократилось на 43,97% по сравнению с прошлым годом. За последние три года выручка компании выросла с 0,53 млрд в 2023 году до 16,44 млрд в 2025 году, увеличившись более чем в 30 раз. Основной драйвер роста — значительный рост продаж GPU-продуктов — в 2025 году продажи GPU-карт серии X云 (Xyun) для обучения и инференса достигли 33 649 штук, что на 147,31% больше по сравнению с прошлым годом; к концу отчетного периода суммарные продажи GPU-продуктов компании превысили 55 000 штук. В то же время Muoxi продолжает инвестировать в исследования и разработки, в 2025 году расходы на R&D составили 1,027 млрд юаней, что на 14,04% больше, чем в прошлом году, и занимают 62,49% от выручки.

Moer Tech (688795) в 2025 году достигла выручки 1,505 млрд юаней, что на 243,37% больше, чем в прошлом году; валовая прибыль составила 987 млн юаней, увеличившись на 218,43%; чистая прибыль и чистая прибыль за вычетом неоперационных расходов сократились соответственно на 38,16% и 33,38%. После исключения влияния опционов и компенсаций, чистый убыток за 2025 год составил 648 млн юаней, что на 8,47 млрд юаней меньше по сравнению с прошлым годом, сокращение на 56,65%. В то же время Moer Tech продолжает активно инвестировать в R&D, расходы на исследования и разработки за год составили 1,305 млрд юаней, что составляет 86,68% от выручки.

Tianshu Zhixin (天数智芯) в 2025 году достигла выручки 1,034 млрд юаней, что на 91,6% больше; валовая прибыль — 558 млн юаней, рост на 110,5%, при этом темпы роста прибыли превышают рост выручки. Скорректированный чистый убыток составил около 438 млн юаней, что на 32,1% меньше по сравнению с прошлым годом. Основной бизнес — производство универсальных GPU — принес доход 923 млн юаней, что на 149,6% больше, чем в прошлом году, и составляет 89,3% от общей выручки. В разрезе линий продуктов: серия тренинговых GPU — 584 млн юаней, рост на 116,7%; серия inference — 339 млн юаней, рост на 238,2%. Взрывной рост инференс-бизнеса стал одним из ярких моментов в финансовых отчетах Tianshu Zhixin за 2025 год.

Biran Technology (壁仞科技) в 2025 году получила выручку 1,035 млрд юаней, что на 207,2% больше; валовая прибыль — 557 млн юаней, рост на 210,8%, при этом валовая маржа достигла 53,8%. Однако убытки за год составили 16,493 млрд юаней, что в 9,7 раз больше по сравнению с прошлым годом — эта цифра кажется ошеломляющей, но компания объясняет это в основном изменениями в стоимости выкупа долгов, затратами на компенсации на основе акций и расходами на выход на биржу; исключая эти факторы, скорректированный убыток за год — 874 млн юаней. Инвестиции в R&D — 1,476 млрд юаней, рост на 78,5%, в основном на развитие новой архитектуры GPU и обновление AI-программных платформ. В 2025 году Biran Technology завершила массовое производство и масштабные поставки флагманских универсальных GPU BR106 и BR166, причем серия BR166 начала массовое производство в августе 2025 года и за менее чем полгода продаж стала ключевым драйвером роста выручки.

Общий отраслевой обзор показывает, что в 2025 году выручка четырех отечественных GPU-производителей значительно выросла, однако все они остаются в убытке. Moer Tech, Muoxi Co. и Tianshu Zhixin сократили свои убытки по сравнению с прошлым годом, тогда как у Biran Technology из-за роста затрат на R&D убытки увеличились. Консультант Sullivan China,池钰, отметил, что в отраслевом контексте отечественные GPU все еще находятся на ранней стадии быстрого развития, и даже наиболее продвинутые компании все равно значительно отстают от зарубежных лидеров, таких как NVIDIA.

От «можно использовать» к «удобно использовать»: отечественные вычислительные решения все еще сталкиваются с вызовами

Финансовые показатели, безусловно, впечатляют, однако не могут скрыть глубокие проблемы, с которыми сталкиваются отечественные производители вычислительных решений.

Самое важное — повышение стабильности кластеров и инженерных возможностей. Обучение больших моделей предъявляет очень высокие требования к стабильности вычислительных кластеров. Руководитель технологий Moer Tech признал, что среди наиболее важных вопросов при выборе отечественных решений — «долгосрочная стабильность кластера», а затем — «совместимость с фреймворками и затраты на миграцию» и производительность инференса. Этот порядок говорит о важности: для компаний, занимающихся крупномасштабным обучением моделей, допустимы небольшие потери в производительности, но сбои в обучении, необходимость постоянных откатов checkpoint — это настоящий кошмар.

«Кластер на базе MTT S5000, созданный Moer Tech, обладает вычислительной мощностью 10 Exa-Flops, MFU в Dense моделях достигает 60%, в MoE моделях — около 40%, эффективное время обучения превышает 90%, а линейная масштабируемость — 95%», — рассказал представитель.

Однако в реальных условиях эксплуатации управление стабильностью кластеров уровня миллиона карт — сложная задача. По данным отраслевых СМИ, в среднем в таких кластерах происходит одна или несколько аварий в день, причины включают ошибки HBM-памяти GPU, колебания высокоскоростных соединений, неравномерный теплоотвод, а также колебания питания. Это не только вызов для отечественных решений, но и общая проблема глобальной AI-инфраструктуры — даже у NVIDIA DGX SuperPOD в реальных условиях полностью без сбоев работать сложно.

Недостатки отечественных производителей в области стабильности связаны в основном с недостаточной глубиной инженерного опыта. NVIDIA за последние десять лет развернула сотни крупных кластеров, накопила огромный опыт по устранению неисправностей и оптимизации — эти знания невозможно быстро восполнить за счет «наращивания людей». В лабораторных условиях отечественные компании успешно тестируют связку из миллионов карт, однако при переходе в реальные производственные условия, сталкиваясь с сложными сетевыми топологиями, смешанными нагрузками и длительным режимом работы, возникают неожиданные проблемы.

Также важна экосистема. В настоящее время отечественные GPU-производители выбирают прагматичный путь «совместимости». Руководитель Moer Tech отметил, что их архитектура MUSA обладает хорошей совместимостью с CUDA, а с помощью инструмента MUSIFY разработчики могут переносить приложения с международных GPU-платформ на MUSA с минимальными затратами, что значительно ускоряет миграцию и разработку. Аналогично, компании Tianshu Zhixin и Biran Technology вкладывают значительные ресурсы в программные стеки, чтобы обеспечить эффективную работу популярных фреймворков — PyTorch, TensorFlow, Megatron-LM и др.

Однако такой режим совместимости, сокращая сроки выхода на рынок, создает структурную проблему: разработчики привязаны к экосистеме CUDA, а отечественные платформы остаются «подчиненными» в этой сфере. Глубже — проблема в том, что стратегия совместимости кажется быстрым решением, но может иметь тяжелые последствия: отечественные GPU-компании должны остерегаться вечной роли «догоняющих» в экосистеме.

Границы NVIDIA — не только аппаратная мощность, но и экосистема CUDA, накопленная за пятнадцать лет: миллионы разработчиков, тысячи ускоряющих библиотек и сотни тысяч приложений. Чтобы перейти от «совместимости» к «доминированию», отечественным компаниям нужно найти способ, чтобы разработчики активно писали нативный код и делились открытыми библиотеками для отечественных платформ, а не рассматривали их только как «запасной вариант» для CUDA.

Moer Tech и Muoxi уже осознают это. Помимо инструмента автоматической миграции MUSIFY, Moer Tech открыла несколько программных библиотек, таких как Torch-MUSA и vLLM-MUSA, чтобы постепенно развивать нативную экосистему MUSA. Muoxi строит индустриальную экосистему по стратегии «1+6+X», ориентируясь на цифровую вычислительную базу и углубленное проникновение в шесть ключевых отраслей. Однако развитие экосистемы — это многолетний процесс, требующий постоянных инвестиций и масштабных пользовательских баз для формирования положительной обратной связи.

«Все дороги ведут в Рим»

В условиях вызовов отечественные производители ищут пути выхода из ситуации по-своему. Судя по опубликованным стратегиям, дифференциация становится основной тенденцией в этой гонке, хотя пути могут различаться, цели у всех схожие — как повысить отечественные вычислительные мощности.

Стратегия Biran Technology — «система прежде всего, фокус на инференсе». В 2025 году компания поставила в эксплуатацию кластер из 2048 GPU с оптоволоконным соединением. Однако эффективность работы кластера и коммерческая реализация требуют проверки в более масштабных развертываниях.

В плане продуктовых обновлений, Biran планирует в 2026 году выпустить новое поколение чипов BR20X и весь спектр продуктов, сохраняя преимущества в обучении и оптимизируя под инференс — увеличение плотности вычислений, объема памяти, пропускной способности и возможностей межсоединений, поддержка FP8/FP4. На конец 2025 года у компании на балансе — 2,896 млрд юаней наличных и финансовых активов, а также 5,631 млрд юаней, привлеченных в начале 2026 года, что обеспечивает достаточный запас средств для продолжения технологической модернизации и расширения рынка. Однако для компании, которая все еще находится в стадии масштабных инвестиций в R&D, остается вопрос, как долго эти средства смогут поддерживать развитие.

Tianshu Zhixin выбрала более агрессивную стратегию. В январе 2025 года компания обнародовала дорожную карту четвертого поколения архитектур: в 2025 году — архитектура TianShu TianShu, превосходящая Hopper NVIDIA; в 2026 году — TianShu TianXuan, сравнимая с Blackwell; в 2027 году — TianShu TianQuan, превосходящая Rubin; далее — переход к прорывным архитектурам. Технические обещания требуют подтверждения реальными продуктами, пока что нет публичных независимых тестов. В коммерческом плане компания обслужила более 340 клиентов, реализовала более 1000 решений в сферах интернета, больших моделей AI, науки, финансов, медицины и образования. Также запущены продукты для роботов и умных устройств серии TongYang. Анонс новых архитектур и продуктов показывает, что Tianshu Zhixin стремится одновременно развивать направления обучения, инференса и edge-компьютинга. Однако разделение ресурсов на несколько фронтов создает риск недостаточной глубины в каждой области — успех в любой из них еще предстоит проверить.

Muoxi строит стратегию «полностью интегрированного продукта и открытой экосистемы». В продуктовой линейке — четыре серии GPU: X云 (обучение и инференс), N系列 (AI inference), G系列 (графика), X系列 (научный интеллект). В июле 2025 года была представлена первая отечественная серия X云 C600, которая к концу года достигла массового производства и планируется к продажам в первой половине 2026 года. Однако «отечественный процесс» в текущем контексте обычно означает определенный технологический узел, и разрыв с передовыми мировыми технологиями — важный фактор оценки конкурентоспособности. Первая модель серии X索 (X-Suo) — X206 с 128 ГБ памяти — вышла в январе 2026 года. Muoxi планирует в 2026 году продолжить разработку и коммерциализацию новых моделей, таких как X206 и C700. Собранные средства — около 3,899 млрд юаней, — будут инвестированы в течение трех-четырех лет в разработку новых высокопроизводительных универсальных GPU. Такой срок означает, что в краткосрочной перспективе результаты могут быть не столь очевидны, а темпы технологического развития и рыночные возможности требуют точного совпадения.

В отличие от коллег, сосредоточенных на AI, Moer Tech придерживается пути универсальных GPU — от игровых видеокарт до решений для AI. Такой подход обеспечивает широкий охват, но одновременно создает риск конкуренции с более узкоспециализированными игроками.

GPU Moer Tech поддерживают ускорение AI, графическую визуализацию, физическое моделирование, научные вычисления и видеокодирование. Компания утверждает, что является одним из немногих отечественных производителей, поддерживающих полный диапазон вычислений — от FP8 до FP64. В области кластерной инженерии Moer Tech представила новую архитектуру «HuaGang», способную поддерживать масштабирование более чем на 100 000 карт. В области научных расчетов и биомедицины компания демонстрирует выдающиеся результаты: в движке молекулярной динамики SPONGE производительность MTTS5000 в 1,7 раза превышает ведущие зарубежные решения; в инструменте для молекулярного взаимодействия DSDP — в 8,1 раза. Эти показатели основаны на внутренних данных, независимых тестов пока не публиковалось. Успех в узкоспециализированных областях может стать основой для устойчивой бизнес-модели, но это еще предстоит проверить.

Помимо «четырех малых», в отечественной индустрии также важны Huawei Ascend и Cambrian. По данным аналитиков, доля NVIDIA на рынке AI-ускорителей в Китае снизилась с 95% до примерно 55% после санкций, а в 2025 году суммарные поставки отечественных решений достигли 1,65 млн штук, что составляет около 41% рынка, при этом Huawei лидирует с 812 000 карт. В 2025 году Cambrian получила выручку 6,497 млрд юаней, что на 453% больше, а чистая прибыль — 2,059 млрд юаней. Эти данные свидетельствуют о быстром росте замещения иностранных решений, а конкуренция внутри отечественного сегмента становится все более сложной — помимо NVIDIA, за долю борются Huawei, Cambrian и другие локальные игроки.

В 2026 году отечественный сегмент, возможно, перейдет к стадии «превзойти» — не только по техническим характеристикам, но и по уровню доверия пользователей к отечественным решениям. Согласно прогнозам Sullivan, доля отечественных универсальных GPU может вырасти с 17,4% в 2024 году до более 50% к 2029 году. За этим ростом стоит системная конкуренция в области технологий, экосистем и инженерных решений.

Для публичных компаний в сфере отечественных вычислительных решений новые задачи начинаются после выхода на биржу: как сбалансировать высокие инвестиции в R&D и достижение устойчивой прибыли? Как выбрать уникальный путь между совместимостью и самостоятельными инновациями? Как выиграть в структурных переключениях между обучением и инференсом?

(Автор — Leo Zhang, «ToB-обзоры», автор — Zhang Shenyu, редактор — Yang Lin)