Китай развернёт 115 000 графических процессоров Nvidia в 36 дата-центрах для ИИ

Китайские компании приступили к реализации масштабного проекта по размещению более 115 тысяч графических процессоров Nvidia в сети из 36 дата-центров, которые будут построены в западных регионах страны. Ключевым узлом станет комплекс рядом с городом Иу в провинции Синьцзян — регионе, выбранном за счёт доступа к возобновляемым источникам энергии, угольным месторождениям и прохладному климату.

Как сообщает издание TechPowerUp со ссылкой на Bloomberg, предполагается использовать топовые модели GPU Nvidia — H100 и H200, закупаемые через третьи страны. В частности, одна из компаний уже объявила о первоначальном этапе, предусматривающем установку 625 серверов H100, что эквивалентно примерно 2000 чипов, с возможностью расширения в дальнейшем.

Главным препятствием для реализации плана остаются экспортные ограничения США, запрещающие поставки передовых чипов в Китай без специальных лицензий, которые пока не выданы. Представители китайских фирм и государственные источники не раскрывают, каким образом они намерены получить эти чипы. При этом эксперты, знакомые с контролем торговли и «чёрными» рынками ИИ-компонентов, сомневаются, что такое количество высокотехнологичных процессоров можно незаметно завезти в страну.

Тем не менее, строительство в Иу продолжается, а на склоне горы рядом с площадкой даже нанесена надпись: «Слияние данных и электроэнергии сулит большой потенциал», отражая решимость Пекина занять лидирующие позиции в развитии искусственного интеллекта.

В качестве альтернативы Nvidia рассматривается продукция Huawei, включая систему CloudMatrix 384. Однако выпуск таких чипов остаётся сложной задачей даже для крупных производителей, таких как SMIC. Сама Huawei отмечает трудности с циклами производства и длительными сроками изготовления.

Тем временем китайские лаборатории продолжают активно закупать оборудование Nvidia, хотя Huawei работает над его заменой. При этом спрос на чипы Nvidia остаётся высоким, поскольку вычисления с использованием CUDA остаются наиболее эффективными для обучения ИИ-моделей.

Добавьте Hdhai в избранное и вы будете чаще видеть наши последние новости на главной Дзена и в разделе «Новости партнёров» или читайте нас в Telegram в привычном для вас формате.