
O conteúdo a seguir é apenas para fins informativos e não constitui aconselhamento de investimento. O autor não possui posições financeiras nas ações aqui discutidas.
Insights sobre o mercado de GPU de IA da China
Análises recentes de corretoras americanas destacam diversas tendências importantes no cenário competitivo de unidades de processamento gráfico (GPUs) de inteligência artificial (IA) na China. Enquanto fabricantes nacionais estão surgindo com vigor, empresas ocidentais estabelecidas, como a NVIDIA, enfrentam desafios regulatórios crescentes.
03/09 外電綜合整理- AI供應鏈追蹤報導:美系大行觀察中國AI GPU推動有四大要素:1.中芯國際的 7 奈米製程產能與良率。2.中國CSP的 AI 晶片採購策略。3. NVIDIA B40晶片的效能與價格。https://t.co/MoKPseXEU3 AI 資本支出擴張。其中,DeepSeek 的 DeepGEMM 於 2025 年 2…
— Shun HaYaO (@QQ_Timmy) 3 de setembro de 2025
Principais fatores que moldam o cenário da GPU de IA
Relatórios de corretoras identificaram quatro fatores cruciais que influenciam o ecossistema de GPU de IA da China:
- Desafios de produção da SMIC: O rendimento e a capacidade do processo de nó de 7 nm da SMIC continuam a gerar preocupações. Notavelmente, há relatos de que a maioria das unidades de GPU Ascend 910C da Huawei utiliza chips de 7 nm da TSMC, adquiridos pela Huawei por meio de transações complexas envolvendo roteamento de terceiros.
- Estratégias de provedores de serviços de nuvem: vários provedores de serviços de nuvem (CSPs) chineses estão adotando diferentes estratégias para proteger o acesso a GPUs de IA, especialmente devido aos esforços legislativos dos EUA, como o Remote Access Security Act, que visa limitar o acesso a recursos avançados de IA ocidentais.
- GPU B40 AI da NVIDIA: O lançamento do chip B40 da NVIDIA, projetado especificamente para o mercado chinês, é o mais recente desenvolvimento na narrativa de IA em evolução na região. Embora o governo Trump tenha permitido que a NVIDIA retomasse as remessas de modelos H20 mais antigos para a China, esse chip está sob crescente escrutínio nas políticas chinesas.
- Despesas de capital em IA: a China está buscando total autossuficiência em computação de IA, o que exige investimentos substanciais dos principais players do setor, reformulando assim as estratégias de alocação de capital em todo o setor.
Desenvolvimentos Tecnológicos e Preferências de Mercado
O modelo de IA DeepGEMM da DeepSeek, lançado recentemente, treinado em GPUs NVIDIA, é escrito em CUDA e pode ser adaptado por diversos fabricantes nacionais de GPUs de IA utilizando o formato de cálculo de memória UEBMO FP8. Por outro lado, o CloudMatrix 384 da Huawei, que integra até 384 chips Ascend, não possui suporte nativo para formatos de cálculo com eficiência de memória, como o FP8. Embora a Huawei tenha desenvolvido uma solução alternativa para habilitar a compatibilidade, análises de especialistas sugerem que essa solução ainda não é ideal.
Enquanto isso, a Alibaba está desenvolvendo sua própria GPU com IA, enquanto a empresa chinesa Cambricon está vivenciando um aumento no interesse do mercado devido aos números impressionantes de vendas de sua GPU Siyuan 590. Apesar do aumento de alternativas nacionais, muitas análises ainda indicam uma preferência dominante pelas GPUs da NVIDIA.
“No entanto, com base em pesquisas e discussões com desenvolvedores de IA de pequeno e médio porte da China, as empresas de valores mobiliários descobriram que ainda preferem os chips H20 da NVIDIA, pois oferecem suporte de software superior e desempenho de cluster.”👀 https://t.co/0yX9D7YSxl
-Jukan (@Jukanlosreve) 3 de setembro de 2025
As GPUs da NVIDIA são particularmente favorecidas por seu robusto ecossistema de software, principalmente por meio da plataforma CUDA, que melhora significativamente o desempenho de cluster devido à tecnologia de interconexão NVLink.
É importante ressaltar que os sistemas RTX Pro 6000D da NVIDIA que utilizam o chip B40 estão isentos da necessidade de licenciamento adicional para vendas na China, pois esses produtos utilizam configurações de memória padrão destinadas principalmente a aplicações de inferência, em vez de treinamento de modelos básicos. Consequentemente, espera-se que esses chips alcancem vendas rápidas assim que estiverem disponíveis para empresas chinesas.
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