Почему Россия обращается к китайским ИИ‑чипам для GigaChat

Дополнительно экспортный контроль требует специальных лицензий на продажу высокотехнологичных компонентов — включая микрочипы — российским компаниям, и такие лицензии чаще всего отклоняются.

Для разработчиков искусственного интеллекта это создаёт серьёзную проблему: обучение и запуск больших языковых моделей требуют огромных вычислительных ресурсов, которые обычно обеспечиваются GPU таких компаний, как Nvidia.

Китай становится главным альтернативным поставщиком

Когда доступ к западным цепочкам поставок оказался практически закрыт, Китай стал одним из немногих государств, способных поставлять оборудование для ИИ в значительных объёмах.

Российские власти открыто поддерживают расширение технологического сотрудничества с Китаем, чтобы снизить зависимость от западных технологий.

Во время визита российской делегации в Китай глава Сбербанка Герман Греф заявил, что банк надеется постепенно использовать китайские микрочипы для работы GigaChat, хотя переход ещё не завершён.

Такой разворот выгоден обеим сторонам:

• Россия получает доступ к альтернативной инфраструктуре для ИИ.
• Китай расширяет влияние своей полупроводниковой экосистемы и программных платформ.

Однако это сотрудничество неравномерно: Россия сильнее зависит от внешних вычислительных ресурсов, тогда как Китай всё ещё сталкивается с ограничениями в производстве самых передовых чипов.

Какие китайские чипы могут использоваться

Сбербанк официально не называл конкретные модели процессоров. Но в отраслевых публикациях чаще всего упоминаются ускорители семейства Huawei Ascend.

Эти чипы стали частью стратегии Китая по созданию собственной аппаратной платформы для искусственного интеллекта. Производство ускорителей Ascend быстро растёт: выпуск модели Ascend 910C может достичь примерно 600 000 единиц в 2026 году, а суммарное производство линейки Ascend — около 1,6 млн кристаллов.

Архитектура Ascend предназначена для задач обучения и инференса больших моделей — той же категории вычислений, для которой обычно применяются серверные GPU Nvidia.

Но есть и ограничение: внутри Китая спрос на такие ускорители уже очень высок. Крупные технологические компании, включая ByteDance и Alibaba, активно закупают эти чипы, поэтому иностранным клиентам может быть сложнее получить большие объёмы поставок.

Сравнение: Huawei Ascend и Nvidia H200

Несмотря на быстрый прогресс китайских производителей, большинство аналитиков считают, что они пока уступают западным лидерам.

Например:

• GPU Nvidia H200 оснащён примерно 141 ГБ памяти HBM3e и обеспечивает до 4,8 ТБ/с пропускной способности памяти, что делает его одним из ключевых ускорителей для обучения и работы больших языковых моделей.
• Ускоритель Huawei Ascend 910C показывает более низкую вычислительную производительность и пропускную способность: около 12 032 условных единиц производительности против 15 840 у H200, а также 3,2 ТБ/с пропускной способности памяти против 4,8 ТБ/с.

Этот разрыв не означает, что китайские чипы непригодны для работы. Но чтобы достичь сопоставимых результатов, компаниям часто приходится использовать больше оборудования и более сложные распределённые вычисления, что увеличивает энергопотребление и инженерную сложность инфраструктуры.

Насколько конкурентоспособен GigaChat

Сама модель GigaChat считается технически продвинутой, особенно для задач на русском языке.

Модель использует архитектуру mixture‑of‑experts и содержит около 47 млрд параметров, из которых примерно 13 млрд активны одновременно. По внутренним тестам она показывает хорошие результаты в задачах математики и программирования.

Тем не менее в глобальном контексте российские модели пока уступают лидерам рынка. В некоторых сравнительных бенчмарках системы от OpenAI и Anthropic занимают верхние позиции рейтингов, тогда как российские модели — включая GigaChat 2 Max — находятся значительно ниже.

Аналитики также отмечают, что GigaChat уступает ряду западных и китайских систем на открытых платформах оценки моделей и пока не достигает возможностей ведущих моделей семейства GPT, Claude или последних моделей DeepSeek.

На практике главная сильная сторона GigaChat — локализация: модель хорошо работает с русским языком и ориентирована на корпоративные и государственные задачи внутри страны.

Что это говорит о технологическом союзе России и Китая

Стратегия Сбербанка отражает более широкий тренд, который всё заметнее влияет на индустрию искусственного интеллекта.

Ключевые тенденции:

• Перестройка цепочек поставок из‑за санкций: Россия вынуждена искать альтернативы западным технологиям.
• Стремление Китая к технологической независимости: экспортные ограничения ускорили инвестиции в собственные ИИ‑чипы.
• Формирование технологических блоков: инфраструктура ИИ всё чаще делится на западную и китайскую экосистемы.

Но партнёрство имеет и ограничения. Китайские ускорители всё ещё отстают от самых мощных GPU Nvidia, а внутренний спрос в Китае уже поглощает значительную часть производственных мощностей.

Для России это означает, что китайские чипы — скорее не полноценная замена, а необходимый обходной путь для продолжения развития ИИ.

Итог

Планы Сбербанка использовать китайские чипы для GigaChat показывают, как геополитика влияет на развитие искусственного интеллекта.

Западные санкции практически отрезали Россию от ведущей полупроводниковой инфраструктуры, вынуждая её обращаться к китайским альтернативам, таким как ускорители Huawei Ascend. Они позволяют продолжать развитие ИИ‑систем, но пока уступают по мощности и экосистеме флагманским решениям Nvidia.

В результате формируется более тесная технологическая связка России и Китая — но она обусловлена не только сотрудничеством, сколько ограничениями глобального технологического рынка.