西方在俄羅斯入侵烏克蘭後實施的出口管制限制了俄羅斯取得 Nvidia 等先進半導體,使其AI發展面臨算力瓶頸。[62][55] Sberbank 正考慮改用中國AI加速器(外界普遍認為可能是華為 Ascend 系列)來運行 GigaChat 模型。[5][7][1] 中國晶片在性能上仍普遍落後於 Nvidia H200 等頂級GPU,但可透過更大規模的集群來彌補差距。[20][18]

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
俄羅斯最大銀行 Sberbank 正計畫逐步以中國製AI晶片來運行其大型語言模型 GigaChat。這項轉向並不只是技術選擇,而是地緣政治與科技供應鏈重組的結果。
自2022年俄羅斯全面入侵烏克蘭後,美國、歐盟、英國與盟友對俄羅斯實施了大規模制裁與出口管制,限制其取得先進科技與金融服務。 這些措施使俄羅斯幾乎無法再從西方取得高階AI晶片,迫使其尋找替代來源。
制裁措施特別針對高科技產品與「軍民兩用技術」(dual‑use technologies)。歐盟與盟國擴大了對半導體、電子零組件與其他關鍵技術的出口限制,目的就是削弱俄羅斯的軍事與工業能力。
同時,美國及其盟友的出口管制規定,任何向俄羅斯出售高科技元件(例如先進半導體)的交易都需要出口許可,而這類許可通常會被拒絕。
結果就是:
在這種背景下,俄羅斯必須尋找新的供應來源。
在目前的全球科技版圖中,中國幾乎是唯一能在一定規模上提供AI晶片的非西方供應者。俄羅斯政府也公開鼓勵與中國在AI領域深化合作,以降低對西方科技的依賴。
Sberbank 執行長 German Gref 在隨俄羅斯總統普丁訪問中國期間表示,銀行希望未來逐步使用中國微晶片來運行 GigaChat。
這項策略對雙方都有意義:
不過兩者關係並不對等。俄羅斯高度依賴外部算力供應,而中國自身在先進晶片製造方面仍受到限制。
Sberbank 尚未公開具體晶片型號,但產業分析普遍認為 華為 Ascend AI 加速器系列是最可能的候選方案。
這些晶片是中國建立自主AI硬體生態的重要核心。資料顯示,華為計畫在2026年生產約 60萬顆 Ascend 910C,並將整體 Ascend 系列產量提高到約 160萬顆晶粒。
Ascend 系列主要用於:
這些用途與 Nvidia 的資料中心 GPU 非常接近。
但另一個問題是供應。中國國內企業(如字節跳動與阿里巴巴)對這些晶片的需求極高,因此對俄羅斯而言,取得大量供貨並不容易。
即使中國AI晶片快速進步,多數分析仍認為它們與最頂級的西方GPU仍有差距。
例如:
這並不代表中國晶片無法使用。實務上可以透過:
來彌補差距。
但代價通常是:
從技術角度看,GigaChat 本身並不是弱小的模型。
研究顯示,GigaChat 採用 Mixture‑of‑Experts(MoE)架構,擁有 470億總參數,其中約 130億參數在每次推理中啟動。
但在全球AI競賽中,它仍落後於最頂尖的模型。某些評測顯示:
公開評測平台也顯示,GigaChat 在整體能力上落後於 ChatGPT、Claude 或 DeepSeek 等系統。
換句話說,它的優勢主要是 俄語本地化能力,而不是全球領先的AI能力。
Sberbank 的晶片策略反映了一個更大的趨勢:全球AI基礎設施正在出現地緣政治分裂。
目前可以看到幾個重要動向:
但這種合作也存在限制。
中國最先進的晶片仍落後於 Nvidia,而且國內需求已經消耗大量產能。對俄羅斯而言,中國晶片更像是一種 必要的替代方案,而不是完全等效的替代。
Sberbank 計畫以中國晶片運行 GigaChat,凸顯了地緣政治對AI發展的深刻影響。
西方制裁基本上切斷了俄羅斯取得先進半導體的主要渠道,迫使其依賴中國的AI硬體,例如華為 Ascend 系列加速器。雖然這些晶片能讓俄羅斯繼續發展AI,但在性能與生態系方面仍難以完全取代 Nvidia 的頂級GPU。
結果是一種新的科技現實:俄羅斯與中國的技術合作正在加深,但這種結盟同時也受到技術與產能限制的約束。
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
西方在俄羅斯入侵烏克蘭後實施的出口管制限制了俄羅斯取得 Nvidia 等先進半導體,使其AI發展面臨算力瓶頸。[62][55]
西方在俄羅斯入侵烏克蘭後實施的出口管制限制了俄羅斯取得 Nvidia 等先進半導體,使其AI發展面臨算力瓶頸。[62][55] Sberbank 正考慮改用中國AI加速器(外界普遍認為可能是華為 Ascend 系列)來運行 GigaChat 模型。[5][7][1]
中國晶片在性能上仍普遍落後於 Nvidia H200 等頂級GPU,但可透過更大規模的集群來彌補差距。[20][18]