Китай прорабатывает вложение 2 трлн юаней ($295 млрд) в единую сеть ИИ-дата-центров к 2028 году
Не менее 80% чипов и технологий должны быть отечественными — прежде всего от Huawei
SMIC на пределе: 7-нм мощности загружены более чем на 93%, а поставки памяти HBM жёстко ограничены
DeepSeek вернулась к Nvidia для обучения моделей, подтверждая отставание в самых тяжёлых задачах
Китай прорабатывает план, по которому в течение пяти лет на общенациональную сеть ИИ-дата-центров будет направлено около 2 триллионов юаней ($295 млрд). По данным Bloomberg со ссылкой на осведомлённые источники, не менее 80% базовых технологий, включая ускорители для искусственного интеллекта, должны поставить отечественные производители — прежде всего Huawei. Сама инициатива входит в объявленную ранее программу «Шесть сетей», которая охватывает опорную инфраструктуру страны — от водоснабжения и электроэнергии до вычислительных мощностей.
Источник изображения — tomshardware.com
Кто строит сеть и откуда деньги
За архитектуру будущей сети отвечает Государственная комиссия по развитию и реформам (NDRC), а управлять большей частью объектов и связывать их между собой будут государственные операторы China Mobile и China Telecom. Разрозненные площадки планируется свести в единую вычислительную сеть не позднее 2028 года — это должно ускорить внедрение ИИ в здравоохранении, на транспорте и в городском управлении, а заодно подтянуть инвестиции и специалистов во внутренние регионы страны.
Финансировать стройку собираются в основном за счёт государственного долга и сверхдолгосрочных специальных облигаций. При этом заявленные 2 триллиона юаней — не итоговая цифра: если в проект включат модернизацию энергосети, совокупная потребность в капитале вырастет до 5 триллионов юаней и выше.
Важная оговорка: в эту сумму не входят расходы частных игроков вроде Alibaba и Tencent, и пока неясно, как государственная сеть будет уживаться с их собственными вычислительными площадками. Обсуждение находится на ранней стадии, поэтому детали ещё могут измениться.
Деньги есть — а чем оснащать?
Профинансировать бетон и электричество — лишь половина дела; набить залы отечественными ускорителями куда сложнее. Требование 80% локализации фактически закрывает дорогу решениям Nvidia и AMD, а значит, потолок проекта задаётся тем, сколько кристаллов физически сможет выпустить SMIC. Самый передовой стабильный техпроцесс фабрики — N+2, примерно соответствующий 7 нм. Его линии загружены более чем на 93%, и пространства для манёвра почти не остаётся: все сертифицированные государством разработчики чипов конкурируют за одни и те же квоты на пластины.
Второе узкое место — высокоскоростная память. Крайне ограниченное внутреннее предложение HBM напрямую сдерживает сборку ускорителей серии Ascend у Huawei. За прошлый год компания отгрузила порядка 812 000 чипов и рассчитывает выйти на выручку от процессоров около $12 млрд к 2026 году — темп, который её собственная цепочка поставок держит с большим трудом. По имеющимся оценкам, к 2030 году китайские поставщики смогут закрыть лишь около 76% внутреннего спроса на ИИ-чипы, притом что сам рынок к тому моменту вырастет до $67 млрд.
Если коротко, план упирается сразу в несколько физических ограничений:
- дефицит мощностей 7-нм уровня — единственного доступного для серьёзных ускорителей;
- нехватка памяти HBM, без которой ускоритель не собрать;
- отсутствие доступа к передовому литографическому оборудованию;
- ограниченная пропускная способность энергосети, из-за чего смета и разрастается до 5 трлн юаней.
Ни одно из этих ограничений не снимается деньгами быстро. Строительство новой фабрики занимает три-четыре года, а производство HBM требует технологий укладки кристаллов, которых у китайских поставщиков пока нет в нужном объёме, — именно память, а не логика, сегодня главный дефицит на рынке ускорителей.
Как Пекин выдавливает зарубежные ускорители
Ограничения на иностранные полупроводники ужесточались поэтапно. В августе прошлого года Пекин обязал дата-центры закупать не менее 50% чипов на внутреннем рынке, а уже к ноябрю проекты с государственным финансированием полностью отрезали от зарубежных ускорителей: объектам, готовым менее чем на 30%, предписали демонтировать компоненты Nvidia, AMD и Intel. Нынешняя планка в 80% — логичное продолжение этой линии.
Для сравнения масштабов: $295 млрд за пять лет — это примерно втрое меньше того, что американские компании вкладывают в ИИ-инфраструктуру за один год. То есть речь не о попытке перегнать США по объёму денег, а о выстраивании автономного контура вычислений, устойчивого к экспортным ограничениям.
Сомнения внутри самой отрасли
В китайской промышленности открыто сомневаются, что отечественное оборудование поспеет за темпами стройки. Со-генеральный директор SMIC Чжао Хайцзюнь предупредил: спешка с наращиванием мощностей рискует оставить дата-центры простаивающими, — и сравнил это со строительством автострад до появления трафика. Руководители китайских полупроводниковых компаний признают, что страна отстаёт от передового уровня кремния для ИИ на пять-десять лет.
Наглядная иллюстрация: когда DeepSeek пыталась перевести обучение модели на оборудование Huawei, в итоге пришлось вернуться к Nvidia. Это подтверждает сложившуюся картину — отечественные ускорители уже неплохо справляются с инференсом (запуском готовых моделей), но самые тяжёлые задачи обучения им пока не по силам.
Разница между этими режимами принципиальна: обучение требует месяцев непрерывной работы тысяч чипов в связке, где сбой одного узла обрушивает весь процесс, — тут критичны и надёжность, и зрелость программного стека, а не только пиковая производительность. Инференс же дробится на независимые запросы и прощает гораздо больше.
Судя по всему, ближайшие годы Китай будет строить огромный парк мощностей, заточенный в первую очередь под массовое применение ИИ, а не под создание передовых моделей с нуля. Для рынков СНГ у этой стратегии есть прямое следствие: чем больше вычислений Китай выносит на собственное железо, тем выше вероятность, что китайские ускорители и облачные мощности станут доступной альтернативой там, где доступ к продукции Nvidia затруднён экспортными ограничениями.
