Prognoza pochodzi z ankiety Bloomberg Intelligence przeprowadzonej wśród chińskich dyrektorów, którzy zadeklarowali, że w ciągu najbliższego roku 46% ich budżetów na akceleratory trafi do krajowych dostawców, podczas gdy obecnie jest to 30% . Badanie podkreśla, że firmy „porzucają zaawansowane akceleratory Nvidii na rzecz rodzimego krzemu” . Te dane są spójne z danymi IDC, które pokazują, że krajowi producenci chipów mieli już w 2025 roku około 41% chińskiego rynku akceleratorów AI w chmurze, wobec 29% w 2024 roku .
Napięcia na linii USA–Chiny są głównym zewnętrznym czynnikiem zmian. Od czasu rozszerzenia przez USA zakazu eksportu zaawansowanych chipów AI i umieszczenie firmy Z.ai (dawniej Zhipu AI) na liście sankcyjnej w styczniu 2025 roku, chińskie firmy zostały skutecznie odcięte od sprzętu Nvidii klasy H100/H200, co zmusza je do budowy rodzimych alternatyw . We wrześniu 2025 roku chińska Administracja Cyberprzestrzeni nakazała gigantom technologicznym, takim jak Alibaba i Tencent, zaprzestanie zakupów chipów Nvidii i skierowanie zamówień do krajowych dostawców .
Chiny przygotowują się do wydania około 2 bilionów yuanów (295 miliardów dolarów) w ciągu najbliższych pięciu lat na ogólnokrajową sieć centrów danych AI, z wymogiem, że co najmniej 80% kluczowych technologii – w tym chipów AI – pochodzić będzie od krajowych dostawców, takich jak Huawei . Państwowe koncerny China Mobile i China Telecom będą zarządzać tymi hubami . Plan, przygotowany przez Państwową Komisję Rozwoju i Reform (NDRC), stanowi największe w historii jednostkowe odejście od zakupów u amerykańskich dostawców chipów . Niektóre szacunki mówią, że całkowita inwestycja, po uwzględnieniu modernizacji sieci energetycznych, może sięgnąć 5 bilionów yuanów (około 735 miliardów dolarów) .
Firma Zhipu AI (obecnie Z.ai) wytrenowała swój model GLM-5, liczący 744 miliardy parametrów, w całości na 100 000 chipów Huawei Ascend 910C przy użyciu frameworka MindSpore – bez użycia ani jednego układu Nvidii . Model uzyskał następnie #1 w benchmarku Humanity's Last Exam (HLE) z wynikiem 50,4%, przewyższając Claude Opus 4.5, GPT-5.2 i Gemini 2.5 Pro . GLM-5.2, zaktualizowany model open-weight wydany w czerwcu 2026 roku na licencji MIT, kontynuował ten trend . To osiągnięcie jest pierwszym przypadkiem, gdy model AI na światowym poziomie został wytrenowany całkowicie bez użycia sprzętu Nvidii, co dowodzi, że ekosystem chipów Ascend Huawei jest wystarczająco dojrzały, by konkurować z najlepszym zachodnim krzemem .
Cambricon Technologies planuje ponad trzykrotnie zwiększyć produkcję chipów AI w 2026 roku, do 500 000 akceleratorów, w tym do 300 000 sztuk procesorów Siyuan 590 i 690 . Firma odnotowała swój pierwszy w historii roczny zysk w 2025 roku (2,1 miliarda yuanów / 306 milionów dolarów), wobec straty 452 milionów yuanów w 2024 roku, a przychody wzrosły do 6,5 miliarda yuanów z 1,2 miliarda . Przychody w pierwszym kwartale 2026 roku wyniosły 423 miliony dolarów . Hygon Information Technology przekroczył 40 miliardów yuanów kwartalnych przychodów, a jego seria DCU osiągnęła zgodność „Day-0” z DeepSeek V4, dorównując szybkości wdrożenia Nvidii . Obie firmy znalazły się wśród dziewięciu krajowych producentów chipów AI certyfikowanych w maju 2026 roku na rządowej liście „bezpiecznych i niezawodnych” zamówień publicznych, co otwiera im drzwi do instytucjonalnych klientów .
Raporty finansowe za pierwszy kwartał 2026 roku pokazały, że Cambricon i Moore Threads odnotowały roczny wzrost przychodów przekraczający 150% – co sygnalizuje, że przejście od „napędzanego dotacjami” do „napędzanego produktem” popytu jest już dobrze zaawansowane . Chińscy producenci chipów AI w 2026 roku zakończyli także równoczesną (Day-0) adaptację DeepSeek V4, co oznacza przejście od „opóźnionego” do „równoczesnego wdrożenia” w porównaniu z Nvidią . Wszystkie te dane potwierdzają, że zmiana w zaopatrzeniu w chipy to nie odległa prognoza – to rzeczywistość, która już się dzieje, wzmacniana na każdym poziomie przez politykę, wydajność i realia rynkowe.
Prognoza pochodzi z ankiety Bloomberg Intelligence przeprowadzonej wśród chińskich dyrektorów, którzy zadeklarowali, że w ciągu najbliższego roku 46% ich budżetów na akceleratory trafi do krajowych dostawców, podczas gdy obecnie jest to 30% . Badanie podkreśla, że firmy „porzucają zaawansowane akceleratory Nvidii na rzecz rodzimego krzemu” . Te dane są spójne z danymi IDC, które pokazują, że krajowi producenci chipów mieli już w 2025 roku około 41% chińskiego rynku akceleratorów AI w chmurze, wobec 29% w 2024 roku .
Napięcia na linii USA–Chiny są głównym zewnętrznym czynnikiem zmian. Od czasu rozszerzenia przez USA zakazu eksportu zaawansowanych chipów AI i umieszczenie firmy Z.ai (dawniej Zhipu AI) na liście sankcyjnej w styczniu 2025 roku, chińskie firmy zostały skutecznie odcięte od sprzętu Nvidii klasy H100/H200, co zmusza je do budowy rodzimych alternatyw . We wrześniu 2025 roku chińska Administracja Cyberprzestrzeni nakazała gigantom technologicznym, takim jak Alibaba i Tencent, zaprzestanie zakupów chipów Nvidii i skierowanie zamówień do krajowych dostawców .
Chiny przygotowują się do wydania około 2 bilionów yuanów (295 miliardów dolarów) w ciągu najbliższych pięciu lat na ogólnokrajową sieć centrów danych AI, z wymogiem, że co najmniej 80% kluczowych technologii – w tym chipów AI – pochodzić będzie od krajowych dostawców, takich jak Huawei . Państwowe koncerny China Mobile i China Telecom będą zarządzać tymi hubami . Plan, przygotowany przez Państwową Komisję Rozwoju i Reform (NDRC), stanowi największe w historii jednostkowe odejście od zakupów u amerykańskich dostawców chipów . Niektóre szacunki mówią, że całkowita inwestycja, po uwzględnieniu modernizacji sieci energetycznych, może sięgnąć 5 bilionów yuanów (około 735 miliardów dolarów) .
Firma Zhipu AI (obecnie Z.ai) wytrenowała swój model GLM-5, liczący 744 miliardy parametrów, w całości na 100 000 chipów Huawei Ascend 910C przy użyciu frameworka MindSpore – bez użycia ani jednego układu Nvidii . Model uzyskał następnie #1 w benchmarku Humanity's Last Exam (HLE) z wynikiem 50,4%, przewyższając Claude Opus 4.5, GPT-5.2 i Gemini 2.5 Pro . GLM-5.2, zaktualizowany model open-weight wydany w czerwcu 2026 roku na licencji MIT, kontynuował ten trend . To osiągnięcie jest pierwszym przypadkiem, gdy model AI na światowym poziomie został wytrenowany całkowicie bez użycia sprzętu Nvidii, co dowodzi, że ekosystem chipów Ascend Huawei jest wystarczająco dojrzały, by konkurować z najlepszym zachodnim krzemem .
Cambricon Technologies planuje ponad trzykrotnie zwiększyć produkcję chipów AI w 2026 roku, do 500 000 akceleratorów, w tym do 300 000 sztuk procesorów Siyuan 590 i 690 . Firma odnotowała swój pierwszy w historii roczny zysk w 2025 roku (2,1 miliarda yuanów / 306 milionów dolarów), wobec straty 452 milionów yuanów w 2024 roku, a przychody wzrosły do 6,5 miliarda yuanów z 1,2 miliarda . Przychody w pierwszym kwartale 2026 roku wyniosły 423 miliony dolarów . Hygon Information Technology przekroczył 40 miliardów yuanów kwartalnych przychodów, a jego seria DCU osiągnęła zgodność „Day-0” z DeepSeek V4, dorównując szybkości wdrożenia Nvidii . Obie firmy znalazły się wśród dziewięciu krajowych producentów chipów AI certyfikowanych w maju 2026 roku na rządowej liście „bezpiecznych i niezawodnych” zamówień publicznych, co otwiera im drzwi do instytucjonalnych klientów .
Raporty finansowe za pierwszy kwartał 2026 roku pokazały, że Cambricon i Moore Threads odnotowały roczny wzrost przychodów przekraczający 150% – co sygnalizuje, że przejście od „napędzanego dotacjami” do „napędzanego produktem” popytu jest już dobrze zaawansowane . Chińscy producenci chipów AI w 2026 roku zakończyli także równoczesną (Day-0) adaptację DeepSeek V4, co oznacza przejście od „opóźnionego” do „równoczesnego wdrożenia” w porównaniu z Nvidią . Wszystkie te dane potwierdzają, że zmiana w zaopatrzeniu w chipy to nie odległa prognoza – to rzeczywistość, która już się dzieje, wzmacniana na każdym poziomie przez politykę, wydajność i realia rynkowe.