Історичний зсув: Китай масово відмовляється від чипів Nvidia на користь власних розробок

Китайські компанії стрімко переорієнтовують закупівлі чипів для штучного інтелекту з американської Nvidia на вітчизняні альтернативи. Опитування Bloomberg Intelligence показало, що керівники китайських компаній планують спрямувати 46% бюджетів на AI-прискорювачі на вітчизняні мікросхеми протягом наступних 12 місяців — це значне зростання з приблизно 30% сьогодні ^BFF. Йдеться не про поступову тенденцію, а про структурну трансформацію, яку прискорили експортні обмеження США, масштабна державна програма розвитку інфраструктури з вимогою використовувати місцеві компоненти, а також доведена здатність таких чипів, як Huawei Ascend 910C, навчати найсучасніші AI-моделі.

Стрибок з 30% до 46%: підтвердження опитуванням

Прогнозований стрибок базується на опитуванні Bloomberg Intelligence, в якому китайські керівники заявили, що протягом наступного року спрямують 46% своїх бюджетів на AI-прискорювачі на вітчизняну продукцію, тоді як зараз цей показник становить 30% ^BF. Опитування підкреслює, як компанії «відмовляються від передових прискорювачів Nvidia на користь вітчизняного кремнію» ^B. Ця тенденція узгоджується з даними IDC, які показують, що частка вітчизняних виробників чипів на китайському ринку хмарних AI-прискорювачів у 2025 році вже досягла приблизно 41%, порівняно з 29% у 2024 році ^A.

Експортні обмеження США: головний зовнішній чинник

Головним зовнішнім каталізатором є загострення американо-китайських відносин. Після того, як США розширили заборони на експорт передових AI-чипів та внесли такі компанії, як Z.ai (колишній Zhipu AI), до списку Entity List у січні 2025 року, китайські компанії фактично втратили доступ до обладнання класу Nvidia H100/H200, що змусило їх розвивати власні альтернативи ^TP. У вересні 2025 року Адміністрація кіберпростору Китаю доручила провідним технологічним компаніям, зокрема Alibaba та Tencent, припинити закупівлю чипів Nvidia та спрямувати закупівлі на вітчизняних постачальників ^A.

Державний мандат на $295 млрд: не менше 80% вітчизняних технологій

Китай готується витратити приблизно 2 трильйони юанів ($295 млрд) протягом наступних п'яти років на створення загальнонаціональної мережі AI-дата-центрів з вимогою, щоб щонайменше 80% ключових технологій, включаючи AI-чипи, постачалися вітчизняними виробниками, такими як Huawei ^RBSD. Державні оператори зв'язку China Mobile та China Telecom керуватимуть цими центрами ^RB. План, розроблений Державною комісією з розвитку та реформ (NDRC), є найбільшою в історії одноразовою відмовою від закупівель у американських постачальників чипів ^A. Деякі оцінки припускають, що загальний обсяг інвестицій, з урахуванням модернізації енергомереж, може сягнути 5 трильйонів юанів (~$735 млрд) ^A.

Доказ спроможності: GLM-5 навчений на Huawei Ascend без Nvidia

Компанія Zhipu AI (тепер Z.ai) навчила свою модель GLM-5 з 744 мільярдами параметрів виключно на 100 000 чипах Huawei Ascend 910C з використанням фреймворку MindSpore — без жодного обладнання Nvidia ^TLHP. Ця модель посіла #1 у бенчмарку Humanity's Last Exam (HLE) з результатом 50,4%, випередивши Claude Opus 4.5, GPT-5.2 та Gemini 2.5 Pro ^S. Оновлена версія GLM-5.2 з відкритою вагою, випущена в червні 2026 року під ліцензією MIT, продовжила цю тенденцію ^TP. Це досягнення вперше демонструє, що найсучаснішу AI-модель можна навчити повністю без використання обладнання Nvidia, підтверджуючи, що екосистема чипів Huawei Ascend достатньо зріла, щоб конкурувати з найкращими західними рішеннями ^LLH.

Бенефіціари: Cambricon та Hygon Information Technology

Компанія Cambricon Technologies планує більш ніж потроїти виробництво AI-чипів у 2026 році, націлюючись на випуск 500 000 прискорювачів, включаючи до 300 000 одиниць процесорів Siyuan 590 та 690 ^BT. Компанія зафіксувала перший в історії річний прибуток у 2025 році (2,1 млрд юанів / $306 млн), тоді як у 2024 році вона мала збиток у 452 млн юанів; дохід зріс до 6,5 млрд юанів з 1,2 млрд юанів ^B. Дохід Cambricon за перший квартал 2026 року сягнув $423 млн ^T. Hygon Information Technology перетнула позначку в ¥40 млрд квартального доходу, а її серія DCU досягла сумісності «День-0» з DeepSeek V4, зрівнявшись із програмною готовністю Nvidia ^PN. Обидві компанії увійшли до дев'ятки вітчизняних виробників AI-чипів, сертифікованих у травні 2026 року для державних закупівель за списком «безпечних та надійних» постачальників, що відкрило їм доступ до інституційних покупців ^TE.

Ринковий попит: перехід від субсидій до продукту

Фінансові звіти за перший квартал 2026 року показали, що Cambricon та Moore Threads мають зростання доходів понад 150% у річному обчисленні — це сигналізує про те, що перехід від «дотаційного» до «продуктового» попиту вже відбувається ^N. Китайські виробники AI-чипів також у 2026 році завершили одночасну адаптацію (Day-0) DeepSeek V4, що знаменує перехід від «відставання» до «одночасного розгортання» порівняно з Nvidia ^P. Усі ці дані підтверджують, що зміна пріоритетів у закупівлях чипів — це не віддалена перспектива, а реальність, що вже настала, підкріплена на всіх рівнях: політикою, продуктивністю та комерційною доцільністю.