俄羅斯因為烏克蘭戰爭後嘅西方制裁,被限制購買高端半導體,例如Nvidia GPU,因此轉向中國AI晶片供應鏈。[50][55][62] 華為Ascend AI加速器被視為最有可能嘅替代方案,但性能同記憶體頻寬仍然落後於Nvidia H200等頂級GPU。[18][20] GigaChat喺俄語任務表現唔錯,但整體實力仍然落後於OpenAI、Anthropic同中國DeepSeek等領先模型。[33][35]

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Sberbank’s plan to power its GigaChat AI with Chinese-made chips reveal about Russia’s growing dependence on China for advanced te. Article summary: Assuming Sberbank is moving to power GigaChat with Chinese-made AI chips, the move would show Russia being pushed deeper into China’s technology ecosystem because Western sanctions have restricted access to advanced West. Topic tags: general, general web, user generated, academic, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "##### Sberbank Turns to Chinese Chips to Power Russia's GigaChat AI model. Russia’s largest bank, Sberbank, is planning to use Chinese-made semiconductor chips to power its GigaCha" source context "Sberbank Turns to Chinese Chips to Power Russia's GigaChat AI ..." Reference image 2: visual s
俄羅斯嘅AI發展正逐步同中國半導體生態綁得更緊。開發大型語言模型 GigaChat 嘅俄羅斯最大銀行 Sberbank 表示,希望未來用中國製晶片去支撐模型運算,因為西方制裁已經令俄羅斯幾乎無法再獲得先進計算硬件。
呢個轉變唔只係企業策略,而係全球科技格局變動嘅縮影:制裁重新塑造供應鏈,令俄羅斯愈來愈依賴中國,而中國亦正加速建立自己嘅AI晶片生態。
2022年俄羅斯全面入侵烏克蘭後,美國、歐盟、英國同盟友推出大規模制裁同出口管制,目標包括俄羅斯金融、能源同高科技產業。
相關措施包括限制:
歐盟特別擴大咗對雙用途技術嘅出口管制,以限制俄羅斯取得關鍵先進技術。 英國亦對俄羅斯銀行及科技出口實施制裁。
同時,西方政府對半導體等高端科技產品實施嚴格出口許可制度,而大多數申請基本上都會被拒。
結果係:俄羅斯幾乎無法合法購買 Nvidia等西方GPU。而大型AI模型需要極高算力,呢個限制就變成發展AI嘅最大瓶頸之一。
當西方供應鏈基本封閉之後,中國成為少數仍有能力提供AI晶片嘅國家之一。俄羅斯政府亦公開鼓勵同中國深化科技合作,以減少對西方技術嘅依賴。
喺一次訪華行程期間,Sberbank CEO German Gref 表示銀行希望逐步用 中國微晶片 來運行 GigaChat,但相關轉換仍然喺進行中。
對雙方而言,呢個合作有戰略意義:
不過關係其實並唔對等——俄羅斯對外部算力供應高度依賴,而中國本身亦面對先進晶片製造限制。
Sberbank暫時未正式公布會用邊款處理器。不過業界普遍估計,最有可能嘅選擇係 華為 Ascend 系列 AI 加速器。
呢個系列係中國建立自主AI硬件體系嘅核心產品。根據報道,華為計劃將 Ascend 910C 產量提升到大約 60萬顆(2026年),而整個Ascend系列晶片產量可能升至 約160萬個die。
Ascend架構主要用於:
功能上同Nvidia數據中心GPU定位相似。
但問題係中國本地需求已經非常大,例如字節跳動、阿里巴巴等公司都需要大量AI晶片,所以供應可能仍然緊張,外國客戶未必容易取得大量晶片。
即使中國晶片發展速度好快,大部分分析仍認為佢哋落後於西方最先進GPU。
例如:
換句話講,中國晶片並唔係完全不能用,但要達到相同AI性能通常需要:
GigaChat本身其實係一個技術上相當成熟嘅模型,尤其係處理俄語任務方面。
研究顯示,GigaChat採用 Mixture‑of‑Experts架構,總參數約 470億,但每次推理只會激活約 130億參數。
不過,如果同全球最強模型比較,差距仍然存在。
部分基準排名顯示:
等模型仍然處於全球第一梯隊,而 GigaChat 2 Max 排名明顯較低。
亦有分析指出,GigaChat喺公開評測平台上落後於多個西方同中國模型,未能追上GPT系列或Claude等系統。
實際上,GigaChat嘅最大優勢係 本地化——即係喺俄語應用、俄羅斯企業市場同本地數據場景。
Sberbank嘅晶片策略其實反映咗全球AI產業正在形成新格局:
但呢個合作亦暴露限制:
所以對俄羅斯而言,中國晶片更似係 必要替代方案,而唔係完全等同嘅替代。
Sberbank打算用中國晶片運行GigaChat,顯示地緣政治正深刻改變AI產業格局。
西方制裁基本切斷咗俄羅斯接觸高端半導體供應鏈,迫使佢轉向華為Ascend等中國AI加速器。雖然呢啲晶片可以支撐AI發展,但性能同生態仍然落後於Nvidia頂級GPU。
結果係:俄羅斯同中國科技合作更加緊密,但呢段關係同時受到技術差距同供應限制影響。
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俄羅斯因為烏克蘭戰爭後嘅西方制裁,被限制購買高端半導體,例如Nvidia GPU,因此轉向中國AI晶片供應鏈。[50][55][62]
俄羅斯因為烏克蘭戰爭後嘅西方制裁,被限制購買高端半導體,例如Nvidia GPU,因此轉向中國AI晶片供應鏈。[50][55][62] 華為Ascend AI加速器被視為最有可能嘅替代方案,但性能同記憶體頻寬仍然落後於Nvidia H200等頂級GPU。[18][20]
GigaChat喺俄語任務表現唔錯,但整體實力仍然落後於OpenAI、Anthropic同中國DeepSeek等領先模型。[33][35]