“A participação da NVIDIA no mercado chinês caiu de 95% para 0, e nos retiramos completamente do mercado chinês.”Recentemente, em um evento organizado pela Citadel Securities, o CEO da NVIDIA, Jen-Hsun Huang, fez um discurso convincente.
Antes de 2022, a NVIDIA contava com sua arquitetura de GPU líder e ecossistema CUDA maduro para responder por quase 100% do grande mercado de chips de treinamento de modelo do meu país, quase monopolizando esse campo.
"As políticas que nós (os Estados Unidos) implementamos fizeram com que os Estados Unidos perdessem um dos maiores mercados do mundo", disse Huang com franqueza.
Huang Renxun previu anteriormente que o mercado de inteligência artificial da China atingirá aproximadamente 50 mil milhões de dólares nos próximos dois a três anos.
À medida que a NVIDIA se retira do mercado chinês, os fabricantes nacionais de GPU começaram a pegar o bastão e preencher as vagas do mercado.
Atualmente no mercado interno, os fabricantes nacionais de chips de IA têm mostrado direções inovadoras diversificadas:Existem empresas de design de chips, como Muxi, Moore Thread, Haiguang Information, Tianshu Intelligent Core e Biren Technology, que se concentram na arquitetura geral de computação (GPU), bem como empresas de design de chips, como Huawei Ascend, Cambrian, Kunlun Core e Suiyuan Technology, que se concentram em arquitetura de computação especializada (ASIC/DSA).
Entende-se queA Huawei Ascend tornou-se uma importante força alternativa no mercado topo de gama com os seus anos de acumulação tecnológica e vantagens ecológicas., seu chip Shengteng 910 entrou no processo de treinamento de modelos de IA em grande escala de fabricantes nacionais de Internet, e os efeitos práticos da aplicação estão surgindo gradualmente.
Empresas listadas como Cambrian e Haiguang Information fizeram bons avanços em campos segmentados.
Entre eles, o chip Siyuan 590 da Cambrian suporta estruturas convencionais de aprendizagem profunda. Em cenários como processamento visual e modelos de grandes linguagens, seu desempenho pode chegar a cerca de 80% do NVIDIA A100. Atualmente, ela tem cooperado com empresas líderes de algoritmos, como Zhixiang Future e Baichuan Intelligence, para fornecer suporte de poder de computação estável para negócios de pesquisa e sistemas de recomendação de publicidade das principais empresas de Internet.
Além do Huawei Ascend e Cambrian, o desenvolvimento dos threads Moore também merece atenção – a empresa desenvolveu quatro gerações de arquitetura de GPU e também derivou mais de dez chips baseados nela.
Esses chips possuem uma ampla gama de aplicações, abrangendo os três principais campos de computação de inteligência artificial, processamento gráfico profissional e aceleração gráfica de desktop, atendendo às necessidades de diferentes cenários.
A Muxi Technology concentra-se na pesquisa e desenvolvimento de chips GPU que “integram treinamento e raciocínio”. No primeiro trimestre de 2025, as vendas acumuladas de chips GPU da empresa ultrapassaram 25.000 peças, e os produtos foram entregues a nove grandes clusters de computação inteligente em Pequim, Xangai e Hangzhou, e a implementação de aplicações está progredindo sem problemas.
Não muito tempo atrás, a Muxi Integrated Circuit (Nanjing) Co., Ltd. lançou publicamente o primeiro GPU-Xiyun C600 de uso geral produzido nacionalmente em Nanjing. Esta mudança marcou um avanço histórico para GPUs de alto desempenho produzidas internamente.
De acordo com informações públicas, o Xiyun C600 é construído com base no núcleo GPU IP dos direitos de propriedade intelectual independente da Muxi e realizou uma cadeia de fornecimento doméstica de circuito fechado de todo o processo, desde o design do chip, fabricação até embalagem e teste; sua memória de vídeo de grande capacidade e poder de computação híbrida de multiprecisão podem fornecer suporte de poder de computação seguro e controlável para o desenvolvimento da economia digital e garantir a controlabilidade independente da cadeia industrial.
A julgar pelos dados de mercado, as estatísticas da IDC mostram que a participação dos chips de IA autodesenvolvidos do meu país no mercado interno aumentou para 30% em 2024, e espera-se que esta proporção exceda a marca de 50% até 2025. A influência do mercado dos chips nacionais está aumentando rapidamente.
Algumas pessoas na indústria apontaram que não demorará muito para que a taxa de utilização de chips de computação nacionais exceda a de chips estrangeiros. Atualmente, a taxa de utilização dos dois atingiu basicamente 50-50, e o reconhecimento dos chips domésticos está cada vez maior.
No entanto, algumas pessoas acreditam que a maior limitação que o país enfrenta atualmente ainda é o avançado processo de fabricação de wafers. Felizmente, em termos de design de chips, a lacuna tecnológica não é grande. Embora ainda exista uma grande lacuna entre o ecossistema de software e CUDA, não há restrições técnicas neste campo. Portanto, desde que sejam investidos recursos suficientes no futuro e o ecossistema seja gradualmente melhorado, poderemos recuperar lentamente.
