Reuters выявило зависимость китайских ИИ-проектов на $3,2 млрд от чипов Nvidia

В Китае реализуются проекты по развитию инфраструктуры искусственного интеллекта общей стоимостью более 23 млрд юаней ($3,2 млрд), предусматривающие использование процессоров Nvidia. К такому выводу пришло Reuters после изучения более 150 документов, включая государственные закупки, инвестиционные планы, строительные контракты и корпоративную отчетность. Исследование показало, что спрос на американские ИИ-ускорители сохраняется даже в условиях ограничений на поставки передовых полупроводников.

Китайские дата-центры рассчитывают на процессоры Nvidia

Среди выявленных проектов оказались вычислительные центры, университетские комплексы и объекты, финансируемые региональными структурами. Их инфраструктура рассчитана на использование ускорителей Nvidia H100, H200 и H800, поставки которых в Китай ограничены американским экспортным регулированием.

География проектов охватывает как крупные технологические центры страны, так и удаленные регионы. Например, в провинции Ганьсу до конца 2026 года планировалось установить несколько тысяч процессоров Nvidia. Однако журналистам не удалось подтвердить фактическую поставку этого оборудования.

При этом $3,2 млрд представляют собой совокупную стоимость обнаруженных проектов, а не расходы исключительно на закупку чипов. В сумму также входят строительство дата-центров, системы электроснабжения и другая инфраструктура. Часть объектов уже работает, некоторые находятся на стадии строительства, а остальные пока существуют в виде инвестиционных планов или заключенных контрактов.

Доля Nvidia на китайском рынке ИИ-чипов сократилась до 34%

Несмотря на ограничения поставок, Nvidia продолжает занимать значительную часть китайского рынка вычислительных ускорителей. Согласно данным IDC, в первом полугодии 2026 года компания поставила в Китай около 678 тыс. ИИ-процессоров, что на 44% меньше показателя аналогичного периода предыдущего года. Ее доля в этом сегменте составила 34%.

Для сравнения, китайская Huawei за тот же период поставила 572 тыс. ускорителей и заняла около 28% рынка. Местные производители расширяют присутствие, предлагая собственные решения для обучения и эксплуатации моделей искусственного интеллекта.

При этом Nvidia ранее заявляла, что экспортные ограничения фактически лишили ее возможности работать на китайском рынке вычислений для дата-центров. Разница между заявлением компании и оценкой IDC объясняется различиями в методологии учета. Эти данные также не позволяют определить, каким образом отдельные китайские организации получили доступ к оборудованию, подпадающему под ограничения.

Какие риски возникают для китайских ИИ-проектов

Дальнейшее ограничение доступности американских ускорителей может привести к задержкам реализации вычислительных проектов и увеличению их стоимости. Операторам дата-центров придется искать альтернативные источники оборудования либо адаптировать инфраструктуру под процессоры китайских производителей.

Переход на другие ускорители требует не только замены аппаратного обеспечения, но и изменения программной среды, используемой для обучения и запуска ИИ-моделей. Для уже спроектированных вычислительных комплексов это может означать дополнительные затраты и перенос сроков запуска.

Неопределенность усилилась после смены руководства Nvidia. 12 ноября компания объявила об отставке Дженсена Хуанга с поста генерального директора. Временно ее возглавила финансовый директор Колетт Кресс. Хуанг ранее выступал за сохранение доступа Nvidia к китайскому рынку, поэтому его уход может повлиять на дальнейшее взаимодействие компании с регуляторами.

На фоне опасений относительно поставок ИИ-чипов 13 ноября снизились акции ряда китайских технологических компаний. По данным Financial Times, бумаги разработчиков ИИ-моделей Z.ai и MiniMax потеряли около 10% и 8% соответственно. При этом акции местного производителя полупроводников Cambricon за неделю выросли более чем на 20% на фоне ожиданий увеличения спроса на китайские решения.

Результаты исследования Reuters свидетельствуют о сохранении зависимости части китайской ИИ-инфраструктуры от технологий Nvidia. Несмотря на развитие собственных процессоров, их внедрение в действующие и строящиеся вычислительные центры может потребовать дополнительных инвестиций и технической адаптации.