Chinesische KI-Unternehmen mieten seit langem Rechenzentren in Südostasien, Japan und dem Nahen Osten, um Modelle mit fortschrittlichen Nvidia-GPUs zu trainieren, die nicht direkt nach China verkauft werden dürfen.
Washington erwägt die Einschränkung des Remote-Cloud-Zugriffs; das US-Repräsentantenhaus hat den „Remote Access Security Act“ verabschiedet, um die Exportkontrollen auf Cloud-Computing-Kapazitäten auszuweiten.
Auch die Cloud-Mietpreise sind drastisch gestiegen: Nebius erhöhte die Preise im Juni um etwa 30 %, während Nvidia A100 Ende August 3,75 USD pro Stunde erreichte.
Südostasien könnte betroffen sein, da die Kapazität regionaler Rechenzentren zwischen 2023 und 2028 voraussichtlich um 35 % jährlich wächst, verglichen mit 15 % weltweit.
China ist beim Training fortgeschrittener Modelle weiterhin von Nvidia abhängig; Berichten zufolge haben ByteDance und Tencent jeweils nur etwa 10.000 H200-Chips erhalten.
Die Verlagerung von Workloads auf heimische Chips bleibt kostspielig. Studien schätzen, dass die Verwendung von Huawei Ascend die Trainingszeit und -kosten um mindestens 50 % erhöhen kann.
Meituan gab bekannt, dass LongCat-2.0 mit 1,6 Billionen Parametern vollständig auf einem Cluster aus 50.000 heimischen Rechenkarten trainiert wurde.
Goldman Sachs prognostiziert, dass der Mangel an fortgeschrittenen heimischen Chips in China von 92 % im Jahr 2025 auf 34 % im Jahr 2035 sinken könnte.
📌 Wenn die USA den Zugriff auf Nvidia-GPUs über ausländische Clouds sperren, verliert Chinas KI einen entscheidenden Rettungsanker für den Zugang zu fortgeschrittenen Trainingskapazitäten. Die Auswirkungen könnten sich auf südostasiatische Rechenzentren und Nvidias Umsätze auswirken und gleichzeitig Chinas raschen Übergang zu Huawei und heimischen Chips beschleunigen. Dieser Übergang ist jedoch nicht einfach: Die Migration von Workloads könnte die Zeit und Kosten um mindestens 50 % erhöhen, obwohl das Angebot an heimischen High-End-Chips bis 2035 voraussichtlich stark steigen wird.
