Від «доступно» до «зручно», чи зробила китайська обчислювальна потужність крок уперед? Радощі та тривоги за фінансовими звітами чотирьох малих драконів

нуль

З грудня 2025 року по початок 2026 року, всього за понад місяць, Mooresoft, MuXi Holdings послідовно вийшли на ринок наукових технологій, а Biren Technology та Tianshu Zhixin зосереджено виходили на гонконгські біржі. Чотири компанії, які мають репутацію «чотирьох малих драконів вітчизняних GPU», колективно здійснили капіталізаційний прорив, залучивши понад 10 мільярдів гонконгських доларів. У сегменті вітчизняних обчислювальних чипів, нарешті, від довгого етапу «створення чипів PPT» перейшли до «часу здачі звітів», що підлягають фінансовій перевірці.

2025 рік для вітчизняних обчислювальних потужностей — це рік «доказів» — доведення того, що вітчизняні GPU можуть масштабовано вироблятися, що кластер з тисячами карт стабільно працює, що капітальний ринок готовий робити ставки на майбутнє вітчизняних обчислювальних потужностей, і що вони здатні підтримати ринок у трильйони або навіть більше.

Останнім часом кілька вітчизняних компаній-виробників чипів оприлюднили перший річний фінансовий звіт після виходу на біржу. За підсумками, всі компанії показали значне зростання доходів, але колективний збиток свідчить про реальний стан галузі. У контексті зростаючого попиту на AI-обчислювальні потужності, що поступово переходить від тренування до інференсу, — на якій стадії зараз знаходиться вітчизняний сегмент?

Вітчизняні обчислювальні потужності демонструють «ідеальний» результат

2025 рік для MuXi Holdings — лідер з доходом у 16,44 мільярда юанів, зростання на 121,26%; чистий збиток становив 7,89 мільярда юанів, що значно скоротилося на 43,97% у порівнянні з попереднім роком. За три роки доходи компанії зросли з 0,53 мільярда у 2023 до 16,44 мільярда у 2025, що більш ніж у 30 разів. Основний драйвер зростання — значне збільшення продажів GPU-продуктів — у 2025 році продажі GPU-карт серії C для тренування та інференсу на базі曦云 склали 33 649 штук, зростання на 147,31%, а на кінець звітного періоду сумарний обсяг продажів GPU перевищив 55 000 штук. Одночасно MuXi зберігає високий рівень інвестицій у R&D: у 2025 році витрати на дослідження і розробки склали 1,027 мільярда юанів, зростання на 14,04% порівняно з попереднім роком, що становить 62,49% від доходів.

MooreThread (688795) у 2025 році досяг доходу у 1,505 мільярда юанів, зростання на 243,37%; валовий прибуток — 987 мільйонів юанів, зростання на 218,43%; чистий прибуток та чистий прибуток за вирахуванням особливих статей скоротилися відповідно на 38,16% і 33,38% у порівнянні з попереднім роком. Після корекції на вплив оплати акціями, чистий збиток у 2025 році склав 648 мільйонів юанів, що на 8,47 мільярда менше, ніж у попередньому році, скорочення на 56,65%. Водночас MooreThread зберігає високий рівень інвестицій у R&D: у 2025 році витрати на дослідження склали 1,305 мільярда юанів, що становить 86,68% від доходів.

Tianshu Zhixin у 2025 році отримала доход у 1,034 мільярда юанів, зростання на 91,6%; валовий прибуток — 558 мільйонів юанів, зростання на 110,5%, що перевищує темпи зростання доходів. Скоригований чистий збиток склав приблизно 438 мільйонів юанів, скорочення на 32,1% у порівнянні з попереднім роком. Основний бізнес — виробництво універсальних GPU — приніс 923 мільйони юанів доходу, зростання на 149,6%, що становить 89,3% від загального доходу. Детальніше: серія тренувальних GPU Tiangui — 584 мільйони юанів, зростання на 116,7%; серія inference — 339 мільйонів юанів, зростання на 238,2%, що зробило інференс одним із найяскравіших аспектів фінансових результатів Tianshu Zhixin у 2025 році.

Biren Technology у 2025 році отримала доход у 1,035 мільярда юанів, зростання на 207,2%; валовий прибуток — 557 мільйонів юанів, зростання на 210,8%, валова маржа — 53,8%. Однак, внутрішній збиток компанії склав 16,493 мільярда юанів, що у 972,3% більше, ніж у попередньому році — ця цифра здається вражаючою, але компанія пояснює, що головні причини — зміни у балансовій вартості викуплених зобов’язань, витрати на компенсацію у вигляді акцій та витрати на вихід на біржу; виключивши ці фактори, скоригований збиток за рік склав 874 мільйони юанів. Інвестиції у R&D — 1,476 мільярда юанів, зростання на 78,5%, переважно для нової генерації GPU-архітектур та оновлення AI-програмних платформ. У 2025 році Biren Technology завершила масове виробництво та масштабне постачання флагманських універсальних GPU BR106 і BR166, причому серія BR166 почала масове виробництво у серпні 2025 року і за менше ніж півроку швидко вийшла на ринок, ставши ключовим драйвером зростання доходів.

Загалом по галузі, у 2025 році всі чотири вітчизняні виробники GPU значно зросли у доходах, але залишилися у збитках. MooreThread, MuXi Holdings і Tianshu Zhixin скоротили свої збитки у порівнянні з попереднім роком, тоді як Biren Technology через зростання витрат на R&D збільшила обсяг збитків. Консультант Sullivan China, Чи Юй, зазначив, що з точки зору етапу розвитку галузі, вітчизняні GPU ще перебувають на ранній стадії швидкого розвитку, і навіть найбільш передові компанії все ще мають значний розрив із зрілими закордонними гравцями, такими як NVIDIA.

Від «можна використовувати» до «зручно використовувати»: вітчизняні обчислювальні потужності все ще стикаються з викликами

Фінансові показники, безумовно, вражають, але не можуть приховати глибших проблем, з якими стикаються вітчизняні виробники.

Найважливішим із них є підвищення стабільності кластерів та інженерної зрілості. Високі вимоги до стабільності кластерів для тренування великих моделей. Технічний керівник MooreThread зізнався, що серед найважливіших питань для користувачів при виборі вітчизняних обчислювальних систем — «довгострокова стабільність кластеру», а потім — «сумісність з фреймворками та витрати на міграцію» і продуктивність тренування. Це саме по собі показує факт: для компаній, що займаються тренуванням великих моделей, допустима менша продуктивність, але переривання тренувань, необхідність багаторазового повернення до checkpoint — справжній кошмар.

«Морєтех, побудована на MTT S5000, створює кластер з понад 10 Exa-Flops у плаваючій точності, MFU для Dense моделей — 60%, у MoE моделях — близько 40%, ефективний час тренування — понад 90%, лінійна масштабованість — 95%», — розповів керівник.

Однак у реальних умовах управління стабільністю кластерів рівня тисяч карт залишається складним завданням. За даними галузевих ЗМІ, у середньому один або кілька збоїв на день трапляються у кластері рівня тисяч карт — причинами є помилки пам’яті GPU HBM, коливання швидкісних каналів зв’язку, нерівномірне охолодження, коливання живлення тощо. Це не лише виклик для вітчизняних обчислювальних систем, а й загальна проблема глобальної AI-інфраструктури — навіть у DGX SuperPOD від NVIDIA у реальних умовах важко досягти повної безперервності роботи.

Недоліки в стабільності у вітчизняних виробників більше проявляються у глибині інженерного досвіду. За останнє десятиліття NVIDIA розгорнула сотні великих кластерів, накопичила величезний досвід у виявленні та усуненні збоїв — цей «знання-ноу-хау» неможливо швидко наздогнати за допомогою простої кількості кадрів. Вітчизняні виробники часто тестують у лабораторних умовах, але у реальних виробничих середовищах, зі складною мережею, змішаним навантаженням і тривалим режимом роботи, виникають несподівані проблеми.

Крім того, побудова екосистеми — ще одна давня тема. Зараз більшість вітчизняних GPU-виробників обирають прагматичний шлях «сумісної екосистеми». Технічний керівник MooreThread зазначив, що їхня архітектура MUSA має хорошу сумісність з CUDA від NVIDIA, а за допомогою автоматичного інструменту MUSIFY розробники можуть переносити застосунки з міжнародних GPU-платформ на MUSA з мінімальними затратами, що значно підвищує ефективність міграції та скорочує час розробки. Тоді як компанії, такі як Tianshu Zhixin і Biren Technology, також вкладають значні ресурси у програмний стек, щоб забезпечити ефективну роботу популярних фреймворків — PyTorch, TensorFlow, Megatron-LM.

Проте, режим сумісності, що скорочує час виходу на ринок, створює структурну проблему: розробники звикають працювати у екосистемі CUDA і залишаються у ролі «екосистемних додатків», а не лідерів. Глибша проблема полягає у тому, що шлях сумісності, здавалося б, швидкий, але коштує дорого: виробники GPU мають остерігатися ризику залишитися «вічними слугами» екосистеми.

Головна перевага NVIDIA — не лише апаратна потужність, а й екосистема CUDA, що накопичилася за 15 років: мільйони розробників, тисячі бібліотек, безліч застосунків. Щоб перейти від «сумісності» до «домінування», вітчизняним виробникам потрібно знайти спосіб, щоб розробники були готові активно писати нативний код для їхніх платформ і відкривати відкриті бібліотеки, а не просто використовувати їх як «запасний варіант» для CUDA.

Морєтех і MuXi вже усвідомили це. Крім інструменту MUSIFY, Морєтех відкрив кілька бібліотек, таких як Torch-MUSA і vLLM-MUSA, щоб поступово формувати нативну екосистему MUSA. MuXi ж реалізує стратегію «1+6+X», створюючи індустріальну екосистему, зосереджуючись на цифровій обчислювальній базі та просуваючи глибоку інтеграцію в шість ключових галузей. Однак побудова екосистеми — це довгий процес, що потребує років інвестицій і достатньої кількості користувачів для формування позитивного зворотного зв’язку.

«Усі шляхи ведуть до Риму»

Зіткнувшись із викликами, вітчизняні виробники шукають рішення по-своєму. За стратегічними планами, диференціація стає головною темою цієї хвилі конкуренції. Хоча шляхи різні, мета у всіх одна — підвищити рівень вітчизняних обчислювальних систем.

Стратегія Biren — «система першою, позиціонування для інференсу». У 2025 році компанія поставила у експлуатацію кластер з 2048 GPU-об’єднаних вузлів. Однак ефективність роботи та комерційна реалізація ще потребують масштабних випробувань.

Щодо продуктів, Biren планує у 2026 році випустити нове покоління чипів BR20X та весь ряд продуктів, оптимізованих для інференсу — з підвищеною щільністю обчислень, обсягом пам’яті, пропускною здатністю та підтримкою низько-precision обчислень FP8/FP4. На кінець 2025 року компанія має у грошовому обігу 2,896 мільярда юанів, а разом із залученими у 2026 році 5,631 мільярдами юанів — фінансових ресурсів достатньо. Однак для компанії, що ще активно інвестує у R&D, важливо зрозуміти, скільки часу ці кошти вистачить для технологічного розвитку та виходу на ринок.

Tianshu Zhixin обрала більш агресивний шлях. У січні 2025 року компанія оприлюднила дорожню карту четвертого покоління архітектур: у 2025 році — Tianshu Tianchu, що перевищить Hopper від NVIDIA; у 2026 — Tianshu Tianxuan, що конкурує з Blackwell; у 2027 — Tianshu Tianquan, що перевищить Rubin, а потім — перехід до проривних архітектурних рішень.

Ця технічна обіцянка потребує підтвердження реальними продуктами, яких ще немає. У комерційному секторі компанія вже обслуговує понад 340 клієнтів, її рішення застосовуються у сферах інтернету, великих моделей AI, науки, фінансів, медицини, освіти — понад 1000 проектів. Вона також випустила серію пристроїв для робототехніки та інтелектуальних систем. Оголошення четвертого покоління та запуск периферійних продуктів свідчать про намір одночасно працювати у тренуванні, інференсі та на краю мережі. Однак розподіл ресурсів може ускладнити створення глибоких конкурентних переваг у будь-якій із сфер.

Стратегія MuXi — «повний стек продуктів і відкритий екосистемний підхід». У лінійці вже є серії曦云C (комбіновані тренувальні та інференсні рішення),曦思N (AI inference),曦彩G (графіка),曦索X (науковий інтелект).

У липні 2025 року компанія представила перший продукт на базі повністю вітчизняної технології —曦云C600, який до кінця року перейшов у серійне виробництво і планується до продажу у першій половині 2026. Водночас «повністю вітчизняна технологія» зазвичай означає певний технологічний рівень, і різниця з передовими процесами — ключовий фактор конкурентоспроможності. Перша модель曦索X206 з 128 ГБ пам’яті для наукових задач з’явиться у січні 2026. MuXi планує у 2026 році розвивати наступні покоління曦索X206,曦云C700 та інші продукти. Залучені кошти — близько 3,9 мільярда юанів — планується витратити протягом трьох-чотирьох років на R&D і промислове впровадження нових високопродуктивних GPU. Це означає, що у короткостроковій перспективі результати будуть не миттєвими, а темпи технологічного розвитку і ринкові можливості мають узгоджуватися.

На відміну від компаній, що зосереджені виключно на AI, MooreThread прагне створити універсальні GPU — від ігрових карт до AI-обчислень. Це дає перевагу у широкому охопленні, але й створює ризик конкуренції з більш спеціалізованими гравцями.

GPU MooreThread підтримують AI-ускорення, графіку, фізичне моделювання, наукові обчислення та відео-кодек. Вони одні з небагатьох у країні, що підтримують повний діапазон точностей — від FP8 до FP64. У кластерній інженерії компанія представила архітектуру «Huagang», здатну підтримувати понад 100 000 карт для масштабних обчислювальних систем. У сферах науки і біомедицини вона демонструє високі результати — наприклад, у молекулярній динаміці SPONGE продуктивність MTTS5000 у 1,7 разу вища за провідні світові рішення; у DSDP — у 8,1 разу. Ці дані — внутрішні, незалежних тестів ще немає. Чи зможе ця перевага у вузьких вертикалях перетворитися на сталий бізнес — питання відкриті.

Крім «чотирьох малих драконів», у вітчизняному сегменті важливі гравці — Huawei Ascend і Cambricon. За даними аналітиків, частка NVIDIA у китайському ринку AI-ускорювачів знизилася з 95% до приблизно 55%, а у 2025 році сумарні поставки вітчизняних виробників склали 1,65 мільйона штук, що становить близько 41%, з лідером — Huawei — 812 тисяч. У 2025 році доходи Cambricon склали 6,497 мільярда юанів, зростання на 453%, чистий прибуток — 2,059 мільярда. Це свідчить про прискорення процесу заміщення імпортних рішень, але конкуренція між «чотирма малими драконами» і великими гравцями — більш складна, ніж здається: вони мають не лише наздоганяти NVIDIA, а й змагатися з Huawei і Cambricon.

2026 рік для вітчизняних обчислювальних систем може стати етапом «перевершення» — не лише у технічних показниках, а й у довірі користувачів. За прогнозами Sullivan, частка вітчизняних GPU зросте з 17,4% у 2024 до понад 50% у 2029. Це системна боротьба за технології, екосистему і інженерну досконалість.

Для публічних компаній у цій галузі нові виклики тільки починаються: як збалансувати високі інвестиції у R&D і стійке прибуткове зростання? Як поєднати екосистемну сумісність і незалежне інноваційне розвиток? Як швидко зреагувати на структурний перехід від тренувань до інференсу?

(Текст｜Leo Zhang ToB-розмови, автор｜Zhang Shenyu, редактор｜Yang Lin)