Trung Quốc đã bắt đầu mở lại cẩn thận việc tiếp cận các bộ xử lý AI tiên tiến của Nvidia, cấp phép cho một nhóm nhỏ các công ty công nghệ lớn nhất của nước này. Các công ty này bao gồm ByteDance, Alibaba và Tencent, dự kiến ​​sẽ mua tổng cộng hơn 400. 000 bộ tăng tốc H200 của Nvidia, theo Reuters. Các công ty công nghệ khác có thể sẽ tìm kiếm sự chấp thuận trong các vòng tiếp theo. [ Liên quan: Thêm tin tức và phân tích về Nvidia ] Chuyển động này của Bắc Kinh cho thấy một sự chuyển biến khi họ cố gắng cân bằng giữa nhu cầu tính toán AI cấp tốc và mục tiêu dài hạn phát triển một hệ sinh thái bán dẫn nội địa. “Điều này mở ra nguồn cung cấp bộ tăng tốc hiệu suất cao dự đoán được, cho phép các doanh nghiệp lớn của Trung Quốc lên kế hoạch cho các cụm GPU dày đặc hơn, các tấm vải có băng thông lớn hơn và các lộ trình đào tạo mô hình nhanh hơn, ” ông Charlie Dai, Phó Chủ tịch kiêm nhà phân tích chính tại Forrester nói. “Các nhà siêu dữ liệu có thể đẩy nhanh hơn nữa việc mở rộng các tuyến hạ tầng AI và tối ưu hóa cho khả năng đào tạo petaflop, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các lựa chọn nội địa không nhất quán. ” Tác động đến các khối lượng công việc AI Các sự chấp thuận này có thể khiến các nhà siêu dữ liệu Trung Quốc xem xét lại cách phân phối các khối lượng công việc AI. “Chúng tôi kỳ vọng các doanh nghiệp hàng đầu của Trung Quốc sẽ áp dụng chiến lược triển khai hai chiều: ưu tiên H200 cho các khối lượng công việc đào tạo mô hình quy mô lớn, trong khi chủ yếu sử dụng chip nội địa cho việc suy luận và các nhiệm vụ đào tạo nhỏ hơn, ” ông Galen Zeng, quản lý cao cấp nghiên cứu về bán dẫn tại IDC châu Á – Thái Bình Dương cho biết.

Trung Quốc cũng đang tăng cường các nỗ lực để nâng cao khả năng thiết kế và sản xuất chip đào tạo nội địa, nhằm giảm phụ thuộc lâu dài vào các nhà cung cấp nước ngoài, Zeng bổ sung. Phức tạp có thể xảy ra nếu các cơ quan chức năng yêu cầu sử dụng kết hợp các chip nhập khẩu với các bộ tăng tốc sản xuất trong nước. Reuters đã đưa tin rằng một yêu cầu như vậy có thể sẽ được áp đặt. “Yêu cầu gói gọn bắt buộc sẽ tạo ra một môi trường tính toán không đồng nhất, làm tăng đáng kể độ phức tạp của hệ thống, ” Zeng giải thích. “Sự không nhất quán về hiệu suất và sự mismatched trong giao thức truyền thông giữa các kiến trúc chip khác nhau sẽ làm tăng chi phí vận hành và bảo trì cũng như độ trễ mạng. ” Tuy nhiên, các sự chấp thuận này có khả năng không làm thu hẹp khoảng cách với các siêu dữ liệu của Mỹ, Zeng lưu ý, chỉ ra rằng H200 còn kém một thế hệ so với kiến trúc Blackwell của Nvidia và số lượng đã được phê duyệt còn thấp hơn nhiều so với nhu cầu tổng thể của Trung Quốc. Ảnh hưởng đối với các doanh nghiệp toàn cầu Đối với các lãnh đạo công nghệ thông tin và mạng lưới doanh nghiệp toàn cầu, sự phát triển này bổ sung thêm một yếu tố nữa vào kế hoạch dài hạn về hạ tầng AI. Doanh số bán tăng của các chip H200 của Nvidia có thể giúp công ty mở rộng sản xuất và có khả năng giảm giá cho các doanh nghiệp phương Tây triển khai hạ tầng AI dựa trên H200, ông Neil Shah, Phó Chủ tịch nghiên cứu tại Counterpoint Research, cho biết.