Китайские ИИ-компании долгое время арендовали дата-центры в Юго-Восточной Азии, Японии и на Ближнем Востоке для обучения моделей на передовых графических процессорах Nvidia, которые нельзя напрямую продавать в Китай.
Вашингтон рассматривает возможность ограничения удаленного доступа к облакам; Палата представителей США приняла Закон о безопасности удаленного доступа (Remote Access Security Act), чтобы распространить экспортный контроль на мощности облачных вычислений.
Цены на аренду облачных услуг также резко выросли: Nebius подняла цены примерно на 30% в июне, а Nvidia A100 достигла 3,75 долл. США в час в конце августа.
Юго-Восточная Азия может пострадать, поскольку региональные мощности дата-центров, как прогнозируется, будут расти на 35% ежегодно в период с 2023 по 2028 год по сравнению с 15% в мире.
Китай по-прежнему зависит от Nvidia в обучении передовых моделей; сообщается, что ByteDance и Tencent получили каждая лишь около 10 000 чипов H200.
Перенос рабочих нагрузок на отечественные чипы остается дорогостоящим: по оценкам исследователей, использование Huawei Ascend может увеличить время и стоимость обучения по меньшей мере на 50%.
Meituan заявила, что LongCat-2.0 с 1,6 триллиона параметров был полностью обучен на кластере из 50 000 отечественных вычислительных карт.
Goldman Sachs прогнозирует, что дефицит передовых отечественных чипов в Китае может снизиться с 92% в 2025 году до 34% к 2035 году.
📌 Если США закроют аренду GPU Nvidia через зарубежные облака, китайский ИИ потеряет ключевой канал доступа к передовым возможностям обучения. Последствия могут затронуть дата-центры Юго-Восточной Азии и доходы Nvidia, а также ускорить переход Китая на Huawei и отечественные чипы. Тем не менее, этот процесс непрост: перенос рабочих нагрузок может увеличить время и затраты как минимум на 50%, даже несмотря на то, что поставки передовых отечественных чипов, как прогнозируется, значительно улучшатся к 2035 году.
