Nvidia губи китайския пазар под натиска на Huawei – делът на “зелените“ ИИ-чипове ще падне до 54% ​​тази година

През май основателят и дългогодишен изпълнителен директор на Nvidia Дженсън Хуанг призна, че делът на компанията на китайския пазар на AI-ускорителите с течение на времето е намалял от 95% на 50% поради американските санкции. Експертите на Bernstein са с по-консервативна прогноза, като предвиждат делът на Nvidia да намалее до 54% ​​до края на тази година.

Както отбелязва Nikkei Asian Review, Nvidia миналата година контролираше 64% от китайския пазар на ИИ-компонентите. Разминаването между текущата цифра и собствените оценки на ръководството на Nvidia вероятно е възникнало поради разликите в методите на изчисление, тъй като първата вероятно е включила мрежовите компоненти за ИИ-инфраструктурата, докато главният изпълнителен директор на компанията е могъл да спомене само изчислителните ускорители в чист вид.

Според Бърнстейн, делът на Huawei на китайския пазар на AI-компонентите ще нарасне от 23% на 28% до края на тази година. Извън „голямата тройка“, която според анализаторите е съставена от Nvidia, AMD и Huawei на китайския пазар, печалбите от пазарен дял ще бъдат още по-забележими тази година, тъй като всички останали играчи ще увеличат общия си дял от 6% на 14%. Тази категория включва китайски разработчици като Cambricon Technologies. Популярността на техните продукти се засилва не само от самите санкции на САЩ, но и от усилията на китайското правителство за заместване на вноса на чуждестранни ускорители. Китайските разработчици на ИИ са подложени на натиск както от страната, така и от чужбина. Производителите на чипове в Китай също са изправени пред предизвикателства, тъй като достъпът им до съвременно оборудване е ограничен.

В задачите, свързани с формирането на логически изводи (инференс), китайската Alibaba, според представители на Omdia, доста лесно преминава от ускорителите на Nvidia към решенията от китайски доставчици. Китайските разработчици също постепенно напредват в създаването на сървърни системи, способни ефективно да обучават големите езикови модели, които също са оптимизирани на софтуерно ниво.