Въпреки забраната на САЩ: Китайската армия и правителството са придобили чипове на Nvidia

Въпреки забраната на САЩ: Китайската армия и правителството са придобили чипове на Nvidia

Въпреки забраната на САЩ: Китайската армия и правителството са придобили чипове на Nvidia

През изминалата година китайски военни служби, държавни изследователски институти за изкуствен интелект и университети са закупили малки партиди полупроводници на Nvidia, които САЩ забраниха да бъдат изнасяни за Китай, показва преглед на тръжни документи, направен от Ройтерс.

Продажбите от до голяма степен неизвестни китайски доставчици подчертават трудностите, пред които е изправен Вашингтон, въпреки наложените забрани, целящи пълното прекъсване на достъпа на Китай до модерни американски чипове, които биха могли да допринесат за пробив сферата на изкуствения интелект и за развитие на компютърните системи на китайската армия.

Купуването или продажбата на американски чипове от висок клас не е незаконно в Китай и публично достъпните тръжни документи показват, че десетки китайски предприятия са закупили и получили полупроводници на Nvidia след налагането на ограниченията.

Те включват чиповете от висок клас A100 и H100 – чийто износ за Китай и Хонконг беше забранен през септември 2022 г. – както и по-бавните чипове A800 и H800, които Nvidia разработи специално за китайския пазар, но в последствие също станаха обект на забрана за износ миналия октомври.

Графичните процесори, създадени от Nvidia, се смятат за много по-добри от конкурентните продукти за работа с ИИ, тъй като могат по-ефективно да обработват огромни количества данни, необходими за т.нар. машинно обучение.

Продължаващото търсене и достъп до забранени чипове на Nvidia също подчертава липсата на добри алтернативи за китайските фирми въпреки зараждащата се разработка на конкурентни продукти от Huawei и други. Преди забраните Nvidia контролираше 90% дял от китайския пазар на ИИ чипове.

Сред купувачите са елитни университети, както и две организации, подложени на експортни ограничения на САЩ - Харбинският технологичен институт и Китайския университет за електронни науки и технологии, които са обвинени в участие във военни въпроси или са свързани с военен орган, противоречащ на националния интерес на САЩ

Първият закупи шест чипа Nvidia A100 през май, за да обучи модел за дълбоко учене. Последният пък е придобил един A100 през декември 2022 г., като не е ясно за как смята да го използва.

Нито един от купувачите не е отговорил на искане на Ройтерс за коментар.

Според прегледа на агенцията нито Nvidia, нито търговци на дребно, одобрени от компанията, са сред идентифицираните доставчици. Не е ясно как доставчиците са се снабдили с чипове Nvidia.

След въвеждането на ограниченията от САЩ в Китай се появи пазар на черно за такива чипове. Китайските доставчици по-рано казаха, че купуват излишни запаси, които намират пътя си към пазара, след като Nvidia изпрати значителни количества до големи фирми в САЩ или внася чрез компании, локално регистрирани на места като Индия, Тайван и Сингапур.

От Ройтерс са потърсили коментар от 10 от доставчиците, изброени в тръжните документи, но никой от тях не е отговорил.

Nvidia заяви, че спазва всички приложими закони за контрол на износа и изисква от своите клиенти да правят същото.

„Ако научим, че клиент е извършил незаконна препродажба на трети страни, ще предприемем незабавни и подходящи действия“, каза говорител на компанията.

Министерството на търговията на САЩ е отказало коментар. Американските власти обещаха да затворят вратичките в ограниченията за износа и предприемаха мерки да ограничат достъпа до чиповете от звена на китайски компании, разположени извън Китай.

Крис Милър, професор в университета Тъфтс и автор на „Chip War: The Fight for the World's Most Critical Technology", заяви, че е нереалистично да се мисли, че експортните ограничения на САЩ могат да бъдат водоустойчиви, като се има предвид, че чиповете са малки и лесно могат да бъдат обект на контрабана.

Основната цел е „да се хвърли пясък в зъбните колела на развитието на ИИ в Китай“, като се затрудни изграждането на големи клъстери от усъвършенствани чипове, способни да обучават системи за ИИ, добави той.

Коментари

НАЙ-НОВО

|

НАЙ-ЧЕТЕНИ

|

НАЙ-КОМЕНТИРАНИ