俄罗斯为何计划用中国芯片驱动GigaChat

结果是：俄罗斯很难合法购买像 Nvidia GPU 这样的先进AI计算硬件，而训练和运行大型AI模型恰恰极度依赖这些芯片。

为什么中国成为最现实的替代来源

当西方供应链基本关闭后，中国成为少数仍有能力提供AI硬件的大规模技术来源。

俄罗斯政府也在推动更深入的中俄科技合作，以减少对西方系统的依赖。

在访问中国期间，Sberbank首席执行官赫尔曼·格列夫（German Gref）表示，该银行希望未来逐步使用中国芯片运行GigaChat，不过目前仍在过渡阶段。

这一合作对双方都有战略意义：

• 俄罗斯：获得非西方的AI算力基础设施
• 中国：扩大本国半导体生态的国际影响力

但这种关系并不完全对等——俄罗斯对外部算力依赖更强，而中国自身在先进芯片制造方面仍面临限制。

可能被用于GigaChat的中国AI芯片

Sberbank尚未正式公布具体型号，但业内普遍认为华为Ascend AI加速器是最可能的候选。

华为近年来快速扩展Ascend系列产能，作为中国构建本土AI算力体系的重要组成部分。根据行业报告：

• Ascend 910C预计在2026年生产约 60万颗。
• 整个Ascend产品线的产量可能达到约 160万颗芯片裸片。

Ascend架构专为AI训练与推理设计，定位类似于Nvidia的数据中心GPU。

不过，中国国内对这些芯片的需求非常旺盛——字节跳动、阿里巴巴等公司都在抢购，因此海外客户（包括俄罗斯）能否获得足够数量仍存在不确定性。

与Nvidia H200相比：中国AI芯片差距在哪

尽管中国芯片进步很快，但多数分析认为仍落后于西方最先进产品。

例如：

• Nvidia H200 GPU：

  • 约 141GB HBM3e内存
  • 4.8 TB/s 内存带宽，专为大型AI模型训练设计。

• 华为 Ascend 910C：

  • 总计算性能约 12,032（TPP指标）
  • 内存带宽约 3.2 TB/s

相比之下，H200的指标约为 15,840计算性能和4.8 TB/s带宽。

这种差距并不意味着中国芯片无法使用，但意味着实现同样的AI训练规模通常需要：

• 更多芯片
• 更大的算力集群
• 更高能耗与工程复杂度

换句话说，它们更像是可行的替代方案，而非完全等价的替代品。

GigaChat在全球AI竞争中的位置

从技术角度看，GigaChat并不是简单项目。

该模型采用 Mixture‑of‑Experts（专家混合）架构：

• 总参数量约 470亿
• 每次推理激活约 130亿参数。

内部基准测试显示，它在数学和编程任务中具有不错表现。

但从全球范围看，差距依然明显。

一些AI基准评估显示：

• OpenAI、Anthropic等模型通常位居全球排行榜前列
• GigaChat 2 Max 在部分比较中排名明显靠后。

在某些公开评测平台上，它甚至排在Claude、DeepSeek和ChatGPT等模型之后。

因此，GigaChat的优势更多体现在：

本地化能力——尤其是俄语理解与俄罗斯企业场景。

中俄科技合作背后的更大趋势

Sberbank转向中国芯片，反映出AI产业正在形成新的技术格局。

几个关键趋势正在出现：

• 制裁驱动的供应链重组：俄罗斯不得不依赖非西方技术来源。
• 中国推动半导体自主化：美国出口管制反而加速了中国AI芯片研发。
• 技术阵营分化：全球AI基础设施正逐渐形成以西方和中国为核心的两大生态。

但这种合作也有明显限制。

中国最先进的AI芯片仍落后于Nvidia顶级产品，而且国内需求已经消耗了大量产能。

因此，对俄罗斯而言，中国技术并不是完美替代，而更像是一个现实条件下的解决方案。

结论

Sberbank计划用中国芯片运行GigaChat，展示了AI时代一个越来越明显的趋势：技术供应链正被地缘政治重新划分。

西方制裁基本切断了俄罗斯获取先进GPU的渠道，使其不得不依赖中国硬件，例如华为Ascend系列。尽管这些芯片能够支持AI发展，但在性能、生态和供应规模方面仍难以完全替代Nvidia等全球领先产品。

结果是，中俄在技术上的联系将进一步加深——但这种合作既是战略选择，也是现实限制下的产物。