Kina har börjat försiktigt öppna upp tillgången till Nvidias avancerade AI-processorer och beviljar godkännanden till ett utvalt antal av sina största teknikföretag. Dessa företag inkluderar ByteDance, Alibaba och Tencent, vilka förväntas tillsammans köpa över 400 000 av Nvidias H200-acceleratorer, enligt Reuters. Ytterligare teknikföretag kan komma att söka godkännanden i framtida omgångar. [Relaterat: Fler Nvidia-nyheter och insikter] Detta steg av Peking indikerar en förändring eftersom man försöker balansera omedelbara behov av AI-beräkningar med sitt långsiktiga mål att utveckla ett inhemskt halvledarecosystem. “This låser upp en förutsägbar tillgång till högpresterande acceleratorer, vilket gör det möjligt för stora kinesiska företag att planera för tätare GPU-kluster, högre bandbreddsstrukturer och snabbare modell-träningsvägar, ” sa Charlie Dai, vice vd och huvudanalytiker på Forrester. “Hyperscalers kan ytterligare snabba på skalningen av AI-infrastruktur och optimera för flerpeta flops träningskapacitet, snarare än att förlita sig enbart på inadekvata inhemska alternativ. ” Påverkan på AI-arbeten Dessa godkännanden kan tvinga kinesiska hyperscalers att ompröva fördelningen av AI-arbeten. “Vi förväntar oss att ledande kinesiska företag kommer att anta en dual-strategi för distribution: att prioritera H200 för kärnuppgifter med storskalig modellträning, medan man huvudsakligen använder inhemska chips för inferens och mindre träning, ” sa Galen Zeng, senior forskningschef för halvledarforskning på IDC Asia/Pacific. Kina intensifierar även insatserna för att öka de inhemska design- och tillverkningskapaciteterna för träningschips, för att minska sitt långsiktiga beroende av utländska leverantörer, tillade Zeng. Komplexiteter kan uppstå om myndigheter kräver att importerade chips används tillsammans med inhemskt tillverkade acceleratormoduler.

Reuters har rapporterat att en sådan kravställning är möjlig. “Att kräva obligatorisk paketlösning skulle skapa en heterogen datorkonfiguration, vilket betydligt skulle öka systemets komplexitet, ” förklarade Zeng. “Prestandaskillnader och kommunikationsprotokollmismatch mellan olika chiparkitekturer skulle öka drifts- och underhållskostnader samt tillföra nätverkslatens. ” Trots detta är det osannolikt att godkännandena kommer att minska skillnaden med amerikanska hyperscalers, påpekade Zeng, och tillade att H200 ligger en generation efter Nvidias Blackwell-arkitektur och de godkända volymerna är långt under Kinas totala efterfrågan. Konsekvenser för globala företag För globala företags IT- och nätverksledare innebär detta ytterligare en faktor att ta hänsyn till i den långsiktiga planeringen för AI-infrastruktur. Ökad försäljning av Nvidias H200-chip kan hjälpa företaget att öka produktionen, vilket potentiellt kan leda till prisnedsättningar för västerländska företag som implementerar H200-baserad AI-infrastruktur, sa Neil Shah, vice vd för forskning på Counterpoint Research.