Software de GPU NVIDIA complica a transição da China para a adoção de chips de IA no mercado doméstico, revela relatório

Este artigo é fornecido apenas para fins informativos e não constitui aconselhamento de investimento. O autor não possui ações das empresas mencionadas.

Desafios enfrentados pelos data centers de IA chineses na transição para chips nacionais

De acordo com uma reportagem recente do South China Morning Post, os data centers de IA chineses estão enfrentando obstáculos significativos em suas tentativas de transição das GPUs de IA da NVIDIA para alternativas oferecidas pela Huawei. Uma diretriz do governo chinês estipula que os data centers de IA com financiamento público devem usar no mínimo 50% de chips nacionais, com o objetivo de diminuir a dependência de tecnologias de semicondutores estrangeiras.

Essas regulamentações têm suas raízes nas diretrizes estabelecidas no ano passado pela prefeitura de Xangai, que exigem que as instalações de computação da cidade incorporem pelo menos metade de seus chips da China. A partir deste ano, essas diretrizes se expandiram para mandatos nacionais que afetam todos os data centers de IA em todo o país.

Preocupações com GPUs NVIDIA e a transição para alternativas da Huawei

A controvérsia em torno das GPUs H20 da NVIDIA influenciou essa mudança. Após a decisão do governo Trump de permitir que a NVIDIA vendesse suas GPUs para a China, surgiram preocupações sobre potenciais backdoors e vulnerabilidades nesses chips — alegações que a NVIDIA negou. No entanto, relatos indicam que o governo chinês está cauteloso em relação a hardware estrangeiro devido a essas preocupações com a segurança. Ao mesmo tempo, parece haver um reconhecimento crescente na China da necessidade de reduzir a dependência de chips internacionais para sustentar suas ambições de IA.

O artigo mais recente do SCMP destaca novas diretrizes que exigem que as infraestruturas de computação estaduais dependam de chips nacionais para pelo menos 50% de suas necessidades — uma regra decorrente de regulamentações municipais revisadas. A partir de 2024, essas diretrizes moldarão a forma como as instalações de dados operam, refletindo uma mudança estratégica mais ampla em direção à autossuficiência tecnológica.

As principais alternativas nacionais às GPUs da NVIDIA são aquelas fabricadas pela Huawei, em colaboração com a SMIC, que está restrita a usar a antiga tecnologia de 7 nanômetros devido às sanções dos EUA que limitam o acesso a técnicas e equipamentos avançados de fabricação de semicondutores.

Embora os chips da NVIDIA sejam vitais para o treinamento de modelos avançados de IA, os processadores da Huawei podem lidar com a implementação, mas a transição exigida pelo governo não é isenta de complicações. Muitos operadores de cluster se encontram em uma posição desafiadora, pois suas soluções de IA foram inicialmente desenvolvidas com base na tecnologia da NVIDIA.

Um fator significativo que contribui para esses desafios operacionais é a diferença nos ecossistemas de software. As GPUs da NVIDIA utilizam a plataforma CUDA, enquanto os chips da Huawei dependem da estrutura CANN. Essa disparidade fundamental representa uma barreira para os data centers, que agora precisam integrar hardware da Huawei, mantendo a funcionalidade dos modelos de IA originalmente projetados na infraestrutura da NVIDIA.

Fonte e Imagens