Китайскому подводному дата-центру, управляемому HiCloud и расположенному близ города Линшуй (Língshuǐ) в провинции Хайнань, добавят новый модуль с вычислительным оборудованием. Модуль подключат к действующему ЦОД, введённому в эксплуатацию в 2023 году, сообщает Datacenter Dynamics. HiCloud начал тестовую эксплуатацию подводного ЦОД в 2021 году, а в январе прошлого года сообщалось, что модули, охлаждаемые морской водой, доказали свою работоспособность и надёжность.

По данным китайского издания Ecns, новый 18-м модуль (3,6 м в диаметре) погрузился в море на днях. Согласно китайским данным, модуль содержит 400 высокопроизводительных серверов и подключен к наземной станции неподалёку. Какое именно оборудование установлено в ЦОД, не уточняется, но говорится, что модуль по производительности эквивалентен «30 тыс. передовых игровых компьютеров» и за секунду способен выполнять работу, посильную среднестатистическому компьютеру за год. В частности объявлено, что он способен обрабатывать 7 тыс. запросов в секунду при работе с ИИ-моделью DeepSeek.

Источник изображения: HiCloud

Сообщается, что 10 компаний уже подписали договор об использовании новых мощностей для выполнения связанных с ИИ задач вроде обучения и инференса, промышленного моделирования, разработки игр и морских исследований. Считается, что модульный подводный ЦОД HiCloud — первый коммерческий объект такого рода в мире, хотя аналогичные эксперименты уже проводили несколько игроков рынка ЦОД.

Самым известным был подводный дата-центр, построенный в рамках инициативы Project Natick. Её реализация стартовала у побережья Шотландии в 2018 году. Для теста использовались 855 серверов, показавших неплохие результаты. Правда, позже Microsoft свернула работу подводного ЦОД, но полученные результаты намерена использовать в других проектах. Два стартапа — Subsea Cloud и NetworkOcean готовят собственные подводные дата-центры, но последняя, похоже, столкнулась с проблемами при получении лицензии на тесты в заливе Сан-Франциско.

Китайский стартап DeepSeek наделал много шума в Кремниевой долине, анонсировав «рассуждающую» ИИ-модель DeepSeek R1 c 671 млрд параметров. Утверждается, что при её обучении были задействованы только 2048 ИИ-ускорителей NVIDIA H800, а затраты на данные работы составили около $6 млн. Это бросило вызов многим западным конкурентам, таким как OpenAI, а акции ряда крупных ИИ-компаний начали падать в цене. Однако, как сообщает ресурс SemiAnalysis, фактические расходы DeepSeek на создание ИИ-инфраструктуры и обучение нейросетей могут быть гораздо выше.

Стартап DeepSeek берёт начало от китайского хедж-фонда High-Flyer. В 2021 году, ещё до введения каких-либо экспортных ограничений, эта структура приобрела 10 тыс. ускорителей NVIDIA A100. В мае 2023 года с целью дальнейшего развития направления ИИ из High-Flyer была выделена компания DeepSeek. После этого стартап начал более активное расширение вычислительной ИИ-инфраструктуры.

По данным SemiAnalysis, на сегодняшний день DeepSeek имеет доступ примерно к 10 тыс. изделий NVIDIA H800 и 10 тыс. NVIDIA H100. Кроме того, говорится о наличии около 30 тыс. ускорителей NVIDIA H20, которые совместно используются High-Flyer и DeepSeek для обучения ИИ, научных исследований и финансового моделирования. Таким образом, в общей сложности DeepSeek может использовать до 50 тыс. ускорителей NVIDIA при работе с ИИ, что в разы больше заявленной цифры в 2048 ускорителей.

Источник изображения: SemiAnalysis

Кроме того, SemiAnalysis сообщает, что общие капитальные затраты на ИИ-серверы для DeepSeek составили около $1,6 млрд, тогда как операционные расходы могут достигать $944 млн. Это подрывает заявления о том, что DeepSeek заново изобрела процесс обучения ИИ и инференса с существенно меньшими инвестициями, чем лидеры отрасли. Цифра в $6 млн не учитывает затраты на исследования, тюнинг модели, обработку данных и пр. На самом деле, как подчёркивается, DeepSeek потратила более $500 млн на разработки с момента своего создания.

И всё же DeepSeek имеет ряд преимуществ перед другими участниками глобального ИИ-рынка. В то время как многие ИИ-стартапы полагаются на внешних поставщиков облачных услуг, DeepSeek эксплуатирует собственные дата-центры, что позволяет быстрее внедрять инновации и полностью контролировать разработку, оптимизируя расходы. Кроме того, DeepSeek остаётся самофинансируемой компанией, что обеспечивает гибкость и позволяет более оперативно принимать решения.

Плюс к этому DeepSeek нанимает специалистов исключительно из Китая, уделяя особое внимание не формальным записям в аттестатах, а практическим навыкам работы и способностям эффективно выполнять поставленные задачи. Некоторые ИИ-исследователи в DeepSeek зарабатывают более $1,3 млн в год, что говорит об их высочайшей квалификации.

Шок, вызванный недавним триумфом китайского ИИ-стартапа DeepSeek, представившего дешёвые и эффективные ИИ-модели, заставил многих усомниться в результативности масштабных вложений в инфраструктуру на базе дорогих ИИ-ускорителей, сообщает The Register. Тем не менее эксперты уверены, что отказываться от инвестиций было бы нецелесообразно.

На прошлой неделе акции ряда крупнейших американских ИИ-брендов после дебюта весьма эффективной модели DeepSeek R1, использующей, со слов создателей, сравнительно мало ускорителей NVIDIA, буквально обрушились в цене. Из-за этого многие эксперты усомнились в том, что траты миллиардов на аппаратную инфраструктуру для ИИ себя оправдывают, если Китай способен добиться хороших результатов, используя не самое мощное оборудование. Например, NVIDIA «в моменте» потеряла $600 млрд рыночной стоимости.

Настоящая истерия наложилась на растущее беспокойство в связи с тем, что всё больше денег тратится на инфраструктуру и её поддержку, а особенной отдачи пока не видно. Впрочем, паника может быть неуместной, поскольку обрушение акций прекратилось, а DeepSeek обвиняется в использовании ИИ-моделей Anthropic и OpenAI. Как отмечает The Register, нет и реальных подтверждений того, что производительность моделей DeepSeek находится на уровне лучших из актуальных моделей, а также того, что на обучение китайского ИИ ушло всего $6 млн. По оценкам SemiAnalysis, доступная DeepSeek инфраструктура гораздо больше, чем утверждает компания, и стоит более чем $1,5 млрд.

Источник изображения: Etienne Girardet/unsplash.com

По словам экспертов Omdia, опасения относительно «сокрушительных» инноваций DeepSeek сильно преувеличены. В компании подтверждают, что китайский стартап использовал некоторые «гениальные инновации», но они приведут лишь к массовому использованию аналогичных решений и строительству новой ИИ-инфраструктуры. В Omdia прогнозируют, что в ближайшие годы рынок ИИ-инфраструктуры, скорее всего, значительно вырастет. В компании полагают, что до 2028 года поставки серверов для инференса будут расти на 17 % ежегодно.

В TrendForce придерживаются несколько иного мнения и предполагают, что в будущем организации всё же станут более строго оценивать инвестиции в инфраструктуру ИИ и станут применять более эффективные модели для того, чтобы снизить зависимость от доступности ускорителей. Также не исключается, что чаще будут использоваться кастомные ASIC вместо сторонних ИИ-ускорителей и спрос на «классические» модели может претерпеть с 2025 года заметные изменения. Если раньше индустрия полагалась в первую очередь на масштабирование моделей, увеличение объёмов данных и повышение производительности оборудования, то теперь стратегия меняется. DeepSeek прибегла к «дистилляции» моделей, повышению скорости инференса и снижения зависимости от оборудования.

Не так давно генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) объявил, что деятельность DeepSeek подтвердила правильность подхода к ИИ его собственной компании, считающей, что модели могут быть меньше, как и время их обучения. При использовании подобных подходов затраты на инференс могут снизиться в 30 раз, что очень хорошо для корпоративных клиентов. Ещё в 2023 году компания начала развивать серию «экономичных» базовых моделей Granite. Вероятно, по этому пути пойдут и другие.

Источник изображения: SemiAnalysis

Gartner также сообщает, что именно эффективное масштабирование ИИ будет целесообразнее простого наращивания вычислительных ресурсов. Впрочем, китайский ИИ не устанавливает новый стандарт эффективности моделей, поскольку те соответствуют показателям уже существующих, но не превосходят их. Кроме того, нет доказательств, что добавление дополнительных вычислительных ресурсов и данных не имеет значения.

The Register прогнозирует, что продукты и технологии DeepSeek не вызовут резкого падения спроса на ИИ-инфраструктуру, поэтому инвесторам NVIDIA и строителям ЦОД, вероятно, можно не бояться того, что «пузырь» ИИ лопнет, как этого ожидают некоторые эксперты. Во всяком случае одни из крупнейших инвесторов в сектор ЦОД — Blackstone и Brookfield — заявили, что следят за успехами DeepSeek, но отказываться от инвестиций не собираются. Тем не менее, успех китайского стартапа напоминает о том, что «всегда можно сделать ещё лучше» и экстенсивное вливание денег и вычислительных ресурсов не всегда лучший вариант.

Американские власти намерены выяснить, не покупал ли китайский ИИ-стартап DeepSeek передовые ускорители NVIDIA у сингапурских компаний в обход введённых США санкций. Недавно китайская компания представила модели R1 и V3, в некоторых отношениях сопоставимые по возможностям с американскими решениями или даже превосходящие их, при этом гораздо более дешёвых. Это косвенно свидетельствует о том, что ИИ в Китае развивается гораздо успешнее, чем считалось, сообщает Bloomberg.

Эксперты уже отметили экономическую эффективность и производительность бота, а соперники задумались, не имели ли стартап доступ к подсанкционным западным технологиям. Представители Белого дома и ФБР пытаются выяснить, мог ли DeepSeek воспользоваться услугами посредников из Сингапура для покупки чипов NVIDIA, запрещённых к официальным поставкам в КНР. В самой китайской компании не ответили на запрос журналистов, а в NVIDIA заявили, что её партнёры соблюдают все соответствующие законы. Если появится информация об обратном, NVIDIA будет «действовать соответствующим образом». Ранее компания предположила, что DeepSeek не нарушает американских санкций.

В Министерстве торговли США полагают, что DeepSeek обошла экспортные ограничения на чипы NVIDIA, закупая их «тоннами». Чиновники заявили: если китайская компания хочет конкурировать, пусть делает это без использования американских инструментов, и пообещали проводить жёсткую политику в отношении экспортного контроля. Однако самая ситуация привела к дебатам об эффективности американских попыток отрезать КНР от передовых технологий. Ограничения, касающиеся самых передовых ускорителей и инструментов для их производства, должны были замедлить развитие ИИ в Китае.

Источник изображения: Joshua Wordel / Unsplash

DeepSeek утверждает, что для обучения моделей она использовала 10 тыс. ускорителей NVIDIA A100 и 2048 ускорителей NVIDIA H800 с «урезанной» функциональностью, выпускавшихся специально для Китая. В октябре 2023 года власти США запретили продавать в Китай и H800, поэтому NVIDIA выпустила ещё более слабые ускорители H20 для этого рынка. Теперь ведутся дискуссии, стоит ли запретить продавать в КНР и их.

В 2023 году США ввели ограничения в отношении более 40 стран, которые могли служить посредниками для переправки ускорителей в Китай. Запрет коснулася большинства стран Ближнего Востока и ряда государств Юго-Восточной Азии, но Сингапур в их число не вошёл. В 2025 году действие ограничений расширили на большую часть планеты — за исключением горстки союзников. Теперь крупные поставки в Сингапур требуют специальной разрешения. Важно, что на Сингапур приходится около 20 % выручки NVIDIA, но, по некоторым данным, большинство заказов фактически уходит в другие регионы, а в сам город-государство поступало довольно мало ускорителей.

В NVIDIA настаивают, что огромная выручка от торговли с Сингапуром не связана с утечкой в Китай. В компании заявляют, что многие компании имеют структуры в Сингапуре, которые выпускают продукты, предназначенные для США и Запада в целом. Впрочем, члены Палаты представителей США от обеих правящих партий уже обратились к советнику президента по национальной безопасности. Они заявили, что необходимо ввести строгое лицензирование экспорта для стран вроде Сингапура, «не желающих пресечь» поставки в Китай.

Рост популярности ИИ-технологий способствовал росту рыночной стоимости NVIDIA выше $3 трлн. Однако её акции обрушились в понедельник на 17 %, вызвав падение рыночной стоимости компании почти на $600 млрд, после анонса китайским стартапом DeepSeek ИИ-моделей V3 и R1, способных соперничать с лучшими моделями любой американской компании, хотя и были обучены за малую часть стоимости на менее продвинутых чипах NVIDIA H800 и A100, пишет Fortune.

Также в начале недели приложение AI Assistant стартапа DeepSeek вышло на первое место в рейтинге самых популярных бесплатных приложений в интернет-магазине в Apple App Store в США, опередив ИИ-чат-бот ChatGPT от OpenAI. Более того, модель DeepSeek R1, призванная бросить вызов модели «рассуждений» OpenAI o1, можно запустить на рабочей станции, а не в ЦОД.

Поскольку мощные ускорители NVIDIA являются одной из самых больших статей расходов на разработку самых передовых моделей ИИ, инвесторы начали пересматривать свои представления относительно вложений в ИИ-бизнес. Да, DeepSeek явно потряс рынок ИИ, однако разговоры о крахе NVIDIA могут быть преждевременными, равно как и заявления о том, что успех DeepSeek означает, что США следует отказаться от политики, направленной на ограничение доступа Китая к самым передовым ИИ-чипам, предупреждают аналитики Fortune.

DeepSeek утверждает, что использует 10 тыс. ускорителей NVIDIA A100, а также чипы H800, что на порядок меньше, чем используют американские компании для обучения своих самых передовых ИИ-моделей. Например, Xai Илона Маска (Elon Musk) построила вычислительный кластер Colossus в Теннесси на базе 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100, его планирует расширить до 1 млн чипов.

Источник изображения: Heather Wilde / Unsplash

Это дало повод некоторым экспертам утверждать, что введение ограничений США подстегнуло инновации в Китае. В Fortune считают такие умозаключения недальновидными и утверждают, что влияние DeepSeek может, как это ни парадоксально звучит на первый взгляд, увеличить спрос на передовые чипы ИИ — как NVIDIA, так и её конкурентов. Причина отчасти заключена в феномене, известном как парадокс Джевонса (Jevons Paradox).

Парадокс Джевонса, также известный как эффект отскока, назван в честь британского экономиста XIX века Уильяма Стэнли Джевонса (William Stanley Jevons), который заметил: когда технический прогресс делает использование ресурса более эффективным, общее потребление этого ресурса имеет тенденцию к увеличению. Это имеет смысл, если спрос на что-либо относительно эластичен — снижающаяся из-за повышения эффективности цена создаёт ещё больший спрос на продукт.

Одной из причин слабого внедрения ИИ-моделей в крупных организациях была их дороговизна. Это особенно касалось новых «рассуждающих» моделей, таких как o1 от OpenAI. Модели DeepSeek гораздо дешевле конкурентов в эксплуатации, так что теперь компании могут позволить себе развёртывать их для многих сценариев использования. В масштабах отрасли это может привести к резкому росту спроса на вычислительную мощность.

В понедельник гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) и бывший гендиректор Intel Пэт Гелсингер (Pat Gelsinger) указали на это в сообщениях в социальных сетях. Наделла напрямую сослался на парадокс Джевонса, в то время как Гелсингер сказал, что «вычисления подчиняются» тому, что он назвал «законом газа». «Если сделать его значительно дешевле, рынок для него расширится… это сделает ИИ гораздо более широко распространенным, — написал он. — Рынки ошибаются».

Источник изображения: Mark Daynes / Unsplash

В Fortune задались вопросом: «Какая именно вычислительная мощность потребуется?». Топовые ускорители NVIDIA оптимизированы для обучения крупнейших больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI или Claude 3-Opus от Anthropic. Для инференса чипы NVIDIA меньше подходят, чем изделия конкурентов, включая AMD и, например, Groq, чипы которых позволяют исполнять ИИ-нагрузки быстрее и намного эффективнее. Google и Amazon также создают свои собственные чипы ИИ, некоторые из которых оптимизированы для инференса.

NVIDIA сейчас занимает более 80 % рынка ИИ-вычислений на базе ЦОД (если исключить кастомные ASIC облачных провайдеров, её доля может составить до 98 %) и вряд ли утратит доминирование быстро или полностью, отметили в Fortune. Ёе ускорители также могут использоваться для инференса, а программная платформа CUDA имеет большое и лояльное сообщество разработчиков, которое вряд ли откажется от него в одночасье. Если общий спрос на ИИ-чипы увеличится из-за парадокса Джевонса, общие доходы NVIDIA всё равно смогут вырасти даже при падении доли на рынке из-за увеличившегося рынка.

Ещё одна причина, по которой спрос на передовые ИИ-чипы, вероятно, продолжит рост, связана с особенностями работы моделей рассуждений, таких как R1. В то время как способности предыдущих типов LLM росли по мере увеличения доступной вычислительной мощности во время обучения, то модели рассуждений зависят от вычислительных ресурсов во время инференса — чем их больше, тем лучше ответы.

Источник изображения: Kayla Kozlowski / Unsplash

Запустив R1 на ноутбуке, можно получить хороший ответ на сложный математический вопрос, скажем, через час, в то время как при использовании ускорителей в облаке на тот же ответ уйдут считанные секунды. Для многих бизнес-приложений задержка или время, необходимое модели для ответа, имеет большое значение. И чтобы сократить время выполнения задачи, по-прежнему будут нужны передовые ИИ-ускорители.

Кроме того, многие эксперты сомневаются в правдивости заявления DeepSeek о том, что её модель V3 была обучена примерно на 2048 урезанных ускорителях NVIDIA H800 или что её модель R1 была обучена на столь малом количестве чипов. Александр Ван (Alexandr Wang), генеральный директор Scale AI, сообщил в интервью CNBC, что, по его данным, DeepSeek тайно получила доступ к кластеру из 50 тыс. ускорителей H100.

Также известно, что хедж-фонд HighFlyer, которому принадлежит DeepSeek, успел закупить до введения санкций значительное количество менее производительных ускорителей NVIDIA. Так что вполне возможно, что NVIDIA находится в лучшем положении, чем предполагают паникующие инвесторы, и что проблема с экспортным контролем США заключается не в политике, а в её реализации, подытожили аналитики Fortune.

Власти Китая, по сообщениям сетевых источников, разработали программу AI Industry Development Action Plan, направленную на комплексное развитие инфраструктуры и сервисов ИИ в стране. На эти цели в течение следующих пяти лет планируется направить не менее ¥1 трлн, или около $138 млрд.

Отмечается, что инициатива AI Industry Development Action Plan является ответом КНР на масштабный проект Stargate по развитию ИИ в США. В случае Stargate речь идёт о создании совместного предприятия OpenAI, Softbank и Oracle, которое займётся развитием «физической и виртуальной инфраструктуры для поддержки следующего поколения ИИ». В проекте примут участие Microsoft, Arm и Nvidia, а также фонд MGX с Ближнего Востока. Общий объём вложений, как ожидается, достигнет $500 млрд.

Программу AI Industry Development Action Plan, как сообщается, будет поддерживать Банк Китая (Bank of China). План включает четыре основных направления. Первое — укрепление национальной технологической независимости: это особенно важно в условиях усиливающихся санкций со стороны США. Банк Китая будет оказывать всестороннюю поддержку предприятиям, занимающимся инновационными технологиями, включая ИИ.

Источник изображения: unsplash.com / Dominic Kurniawan Suryaputra

Вторым направлением является развитие ИИ-инфраструктуры, включая наращивание вычислительных мощностей, строительство новых дата-центров и вспомогательных объектов. Третьей стратегической задачей названо ускорение инноваций в области ИИ, что предусматривает разработку специализированных приложений. Четвёртое направление — продвижение использования ИИ в различных сценариях, в том числе в области робототехники, передовых материалов, биопроизводства и пр.

Конечной целью инициативы AI Industry Development Action Plan названо создание финансовой экосистемы, ориентированной на ИИ, для ускорения инноваций, обеспечения промышленного развития и устойчивой разработки.

Стоит отметить, что китайский ИИ-стартап DeepSeek на днях устроил переполох в Кремниевой долине: компания выпустила «рассуждающую» модель ИИ R1 и сделала её полностью бесплатной для использования всеми желающими. Более того, DeepSeek опубликовала инструкции, как с минимальными затратами построить модель, способную самостоятельно обучаться и совершенствоваться без контроля со стороны человека. Это бросило вызов многим западным конкурентам, включая OpenAI.

Китайская ByteDance намерена потратить в 2025 году более $12 млрд на ИИ-инфраструктуру. Она делает ставку на использование передовых технологий для роста, хотя и находится под давлением американских властей, намеренных заставить её продать часть популярной социальной сети TikTok, сообщает The Financial Times. Правда, огромный бюджет на новые закупки планировали до последних изменений американской политики.

В частности, по данным источников, компания намерена выделить ¥40 млрд ($5,5 млрд) на покупку ИИ-чипов в 2025 году. Это вдвое больше, чем было потрачено на эти же цели в 2024-м. Около 60 % заказов компании на чипы в Китае придётся на местных производителей вроде Huawei и Cambricon (в основном для инференса), остальное достанется NVIDIA. По некоторым данным, Пекин неофициально рекомендовал китайским бизнесам закупать не менее 30 % чипов у производителей из Поднебесной.

За первые три квартала выручка NVIDIA в Китае, включая Гонконг, составила $11,6 млрд, или 13 % от общих денежных поступлений. ByteDance является крупнейшим покупателем в Китае, но может приобретать для китайских ЦОД только модели H20, соответствующие американским экспортным ограничениям. По данным Omdia, в 2024 году компания заказала около 230 тыс. чипов NVIDIA, в основном именно H20. Ещё столько же купила Tencent. Для сравнения — в тот же период Microsoft приобрела 485 тыс. чипов семейства Hopper, а Meta✴ — 224 тыс.

Источник изображения: Danie LIU/unsplash.com

Также ByteDance планирует инвестировать около $6,8 млрд за пределами Китая, чтобы нарастить возможности обучения ИИ-моделей с использованием передовых чипов NVIDIA. Но с этим могут возникнуть проблемы из-за недавнего ужесточения США экспортного контроля, призванного сдержать технологическое развитие Китая. В любом случае компания является одним из лидеров ИИ-гонки в Китае и активно наращивает соответствующую инфраструктуру. Она уже развернула вычислительные мощности в Юго-Восточной Азии (в частности, Малайзии).

Хотя китайским компаниям сильно ограничен доступ к ИИ-чипам NVIDIA, они сохранили доступ к ним, арендуя мощности в «нейтральных» странах. Эту лазейку закрыла предыдущая администрация США. Хотя Трамп может пересмотреть эти правила, если их всё же будут строго придерживаться, это серьёзно ограничит доступ ByteDance к вычислениям. По данным источников, в этом году ByteDance заключила много соглашений об аренде вычислительных мощностей. Их должно хватить для обеспечения большинства потребностей компании в 2025 году, но что может случиться после, пока неизвестно.

Судьба TikTok в США пока остаётся под вопросом. У соцсети есть 75 дней, чтобы определиться со стратегией работы или уйти из страны. Власти США хотят, чтобы американское подразделение TikTok продало долю в 50 %, пригрозив новыми санкциями в случае отказа. Ситуация может помешать планам ByteDance по выходу на биржу (IPO). Не так давно компания предварительно оценила себя приблизительно в $300 млрд.

UPD: По данным Reuters, капитальные затраты компании в 2025 году составят ¥150 млрд ($20,64 млрд). Срос на ресурсы привёл к тому, что компания стала одним из крупнейших клиентов Microsoft в Азии в сфере облачных вычислений.

Ведущим приложением компании является чат-бот Duobao с 75 млн пользователей, имеется бот для преобразования текстов в видео Jimeng, а также инструмент Kouzi для разработчиков ботов и сервис Maoxing, обеспечивающий эмоциональную поддержку людям. Некоторые приложения компании доступны за рубежом — Duobao известен на международном рынке как Cici, а Jimeng — как Dreamina.

В Министерстве цифровых технологий Тайваня обнародовали причину отключений двух подводных интернет-кабелей, ведущих к островам Мацзу (Mazu), которые были оборваны утром 22 января. По официальным данным, в этом виновен «естественный износ», сообщает Reuters. С начала года произошли уже четыре сбоя в работе подводной интернет-инфраструктуры острова, тогда как за предыдущие два года было зарегистрировано всего три инцидента.

Острова Мацзу с населением около 14 тыс. человек находятся недалеко от побережья материкового Китая, и для обеспечения их интернет-доступом пришлось активировать резервные коммуникации, в том числе беспроводные. Похожий инцидент произошёл в начале января, но тогда тайваньские власти возложили ответственность на Китай. В данном же случае никаких подозрительных судов на момент потери связи рядом с кабелем замечено не было. Ожидается, что работу кабелей восстановят к концу следующего месяца.

Источник изображения: Thomas Tucker/unsplash.com

В 2023 году китайское судно обвинили в повреждении цифровой подводной магистрали Taiwan-Matsu No. 2. В начале января 2025 года были оборваны четыре оптоволокна управляемого тайваньской Chunghwa Telecom кабеля у побережья Тайваня. Предполагается, что кабель повредило зарегистрированное в Камеруне судно Shunxin 39, шедшее из тайваньского порта Цзилун (Keelung) в Южную Корею.

В ноябре 2024 года китайское судно Yi Peng 3 заподозрили в намеренном повреждении кабелей C-Lion1 и BCS East-West в балтийском море. В конце декабря того же года судно Eagle S повредило в Балтике несколько интернет-кабелей и один силовой. Причиной инцидента названа низкая квалификация экипажа. Тем не менее, страны НАТО заявили о новой оборонной инициативе в Балтийском море для защиты подводной инфраструктуры. Швеция уже выделила для этого три корабля и самолёт, а Германия запустила в море подводный патрульный беспилотник.

Хотя на китайском рынке ИИ-ускорителей по-прежнему доминирует NVIDIA, Huawei намерена отнять у неё значительную его долю. Для этого китайский разработчик намерен помочь китайским ИИ-компаниям внедрять чипы собственного производства для инференса, сообщает The Financial Times. Для обучения ИИ-моделей китайские производители в массе своей применяют чипы NVIDIA. Huawei пока не готова заменить продукты NVIDIA в этом деле из-за ряда технических проблем, в том числе из-за проблем с интерконнектом ускорителей при работе с крупными моделями.

Предполагается, что в будущем именно инференс станет пользоваться большим спросом, если темпы обучения ИИ-моделей замедлятся, а приложения вроде чат-ботов будут распространены повсеместно. Если инференс нужен постоянно, то к обучению ИИ-моделей прибегают лишь время от времени. По словам сотрудников и клиентов Ascend, компания сосредоточена на менее сложном, но, возможно, более прибыльном пути. Но поскольку ускорители NVIDIA и Huawei используют разные программные экосистемы, последняя предлагает бизнесам ПО для обеспечения совместимости.

Продукция Huawei продвигается при поддержке китайского правительства, внутри страны именно эта компания считается наиболее серьёзным конкурентом NVIDIA. И хотя китайские компании всё более ограничены в доступе к аппаратным решениям NVIDIA из-за санкций, они охотно покупают даже урезанные чипы H20, которые всё равно считают более предпочтительным вариантом, чем китайские альтернативы.

Источник изображения: Huawei

Задача Huawei — убедить разработчиков отказаться от платформы CUDA, во многом благодаря которой NVIDIA и смогла добиться успеха на рынке. От проблем с ПО страдает и AMD — по словам экспертов, именно оно не позволяет раскрыть потенциал ускорителей Instinct MI300X. Впрочем, готовящаяся к релизу версия Huawei Ascend 910C должна решить эти проблемы, поскольку новое поколение ускорителей получит ПО, упрощающее работу разработчиков. Тем временем китайские Baidu и Cambricon добились определённых успехов в разработке собственных ИИ-ускорителей, а ByteDance обратилась за помощью к Broadcom.

По оценкам SemiAnalysis, в прошлом году NVIDIA заработала $12 млрд на продажах своей продукции в Китае, поставив 1 млн ускорителей H20, т.е. вдвое больше, чем Ascend 910B. Впрочем, отрыв, по словам экспертов, быстро сокращается, поскольку Huawei наращивает производство. Отмечается, что рост доли Huawei на рынке ИИ-ускорителей отчасти сдерживается лишь недостаточным предложением её продукции. По мнению экспертов, наращивать производство будет трудно, поскольку Китайское вынужден использовать устаревшее оборудование из-за санкций США.

Специализация на инференсе может свидетельствовать и об особом векторе развития китайских ИИ-систем, отличающемся от американского. Китайские компании не участвуют в гонке Meta✴, xAI и OpenAI по созданию мегакластеров на базе решений NVIDIA. Зато большей эффективности в задачах инференса можно добиться даже с более слабыми чипами. Снизив стоимость работы ИИ-моделей, можно будет сохранять конкурентоспособность даже в таких условиях.

В прошлом месяце китайский стартап DeepSeek представил ИИ-модель V3, обеспечивающую низкие затраты на обучение и инференс в сравнении с сопоставимыми по возможностям моделями из США. DeepSeek утверждает, что Huawei успешно адаптировала V3 к Ascend. Ранее сообщалось, что Huawei охотно направляет к клиентам специалистов для помощи с переходом с NVIDIA на Ascend.

Министерство торговли США вводит новый пакет экспортных ограничений, призванных помешать Китаю и другим странам закупать передовые чипы, сообщает Silicon Angle. В частности, ограничения коснутся предприятий, выпускающих микросхемы, а также работающих по заказу других организаций. Так, новые меры коснутся TSMC и Samsung Electronics, а также упаковщиков чипов, включая ту же TSMC.

Новые правила предусматривают получение производителями чипов и упаковщиками полупроводников лицензий на экспорт «определённых передовых чипов» в ряд регионов. Власти откажутся от подобных требований, если производитель чипов получит технические аттестации от доверенных участников цепочек поставок.

Так, разработчики чипов могут получить от американских властей статус «одобренных» или «авторизованных». Если разработчик подтверждает, что его чипы не достигают по своим характеристикам установленных США порогов производительности, лицензионные требования к ним отменяются. То же касается фабрик и компаний-упаковщиков. Если характеристики производимых чипов не превышают определённого порога, новые экспортные ограничения не применяются.

Источник изображения: CHUTTERSNAP/unsplash.com

Объявлено и о ряде других нормативных изменений. В частности, запускается процесс утверждения компаний в перечне одобренных дизайн-центров и поставщиков чипов и услуг OSAT (Outsourced Semiconductor Assembly and Test). Также оптимизированы процедуры раскрытия информации в случаях, если производитель принимает заказ клиента, потенциально способного перенаправить продукцию в Китай.

В связи с новыми правилами в чёрный список Entity List отправятся 16 новых организаций, включая некоторые ИИ-компании, поддерживающие развитие производства передовых чипов в Китае. Одной из таких компаний стала Sophgo — в прошлом году выяснилось, что она якобы передала выпущенную для неё продукцию компании Huawei, давно пребывающей в американском чёрном списке, после чего TSMC прекратила выполнение её заказов и поставки.

Министерство торговли вводит новые правила всего через несколько дней после того, как администрация уходящего президента США ввела глобальные ограничения на поставки ИИ-чипов и передовых моделей ИИ. Ранее американские власти уже вводили санкции, ограничивающие возможности китайской полупроводниковой индустрии. Речь идёт о закупках чипов NVIDIA, памяти HBM и других компонентов. Не щадят и союзников. Нидерландской ASML запрещено поставлять в КНР оборудование для DUV-литографии, на котором можно изготавливать 5- и 7-нм полупроводники.