Foi noticiado anteriormente que fornecedores chineses de chips aceleradores de IA pretendem triplicar seus volumes de produção no próximo ano. Agora, a Bloomberg, citando suas próprias fontes, relata que a Huawei Technologies planeja dobrar os volumes de produção de seus principais produtos nessa área.
Fonte da imagem: TSMC
De acordo com uma fonte, a Huawei planeja produzir aproximadamente 600.000 chips para seus aceleradores Ascend 910C até o final do próximo ano, enquanto o plano de produção deste ano será de metade disso. Durante a maior parte deste ano, a Huawei não conseguiu obter o número necessário de chips devido às sanções dos EUA. No total, a Huawei espera receber até 1,6 milhão de chips para sua família de aceleradores Ascend de empresas contratadas no próximo ano.
Como a Huawei conta com a capacidade técnica da SMIC nessa área, pode-se presumir que esta será capaz de mitigar o impacto negativo das sanções em sua própria produtividade e na indústria chinesa de semicondutores como um todo. As quantidades de chips mencionadas nas previsões levam em consideração o estoque existente de produtos acabados e a taxa de defeitos esperada durante a produção de novos lotes. De acordo com algumas estimativas, a Huawei enviará até 100.000 chips Ascend 910D, o sucessor do atual Ascend 910C, no próximo ano. Até 2028, a empresa planeja lançar aproximadamente quatro novos modelos de aceleradores no mercado, que também contarão com memória própria.
Representantes anônimos da indústria chinesa de semicondutores também expressaram dúvidas de que a empresa consiga triplicar seus volumes de produção de chips até o final do próximo ano, visto que o rendimento continua insatisfatório. No caso da Huawei, a situação é complicada pelo fato de seus principais aceleradores serem formados por dois dies separados. Isso permite maior desempenho, mas impõe demandas especiais ao processo de encapsulamento do chip. Durante o verão, a Huawei conseguiu aprimorar suas capacidades tecnológicas.nível, e agora espera iniciar a produção dos chips Ascend 910D, que combinam quatro matrizes em um único substrato, até o final do próximo ano. O chip Ascend 950DT também será lançado até o final de 2026.
Embora a Huawei tenha distribuído aproximadamente 1 milhão de matrizes semicondutoras para seus produtos este ano, poderá aumentar esse número para 1,6 milhão de unidades no próximo ano. Este ano, espera enviar aproximadamente 200.000 aceleradores Ascend 910C aos clientes, bem como usar aproximadamente 100.000 unidades adicionais em sua própria infraestrutura.
Isso ainda está muito aquém dos números da Nvidia. Não se sabe exatamente quantos chips de IA a Nvidia lançará este ano, mas mesmo dois anos atrás, a produção anual de aceleradores de data center da Nvidia era de 3,76 milhões de unidades. Pode-se presumir que a produção aumentou desde então.
Ao mesmo tempo, é impossível esconder o atraso em relação aos líderes ocidentais. A SMIC só pode fabricar chips para a Huawei utilizando a tecnologia de 7 nm, enquanto a taiwanesa TSMC fornece à Nvidia chips fabricados com a tecnologia de 4 nm. Analistas da Bernstein estimam que os próximos aceleradores Ascend 950 atingirão apenas 6% do desempenho do Nvidia VR200, lançado simultaneamente. A Huawei tentará compensar esse atraso no processo consolidando seus centros de computação em grandes clusters.
Como experiência, a Huawei tentará produzir um chip da família Ascend, fabricado utilizando o processo de 7 nm mais avançado da SMIC. Utilizando aceleradores baseados nesse processo, a Huawei poderá treinar modelos de linguagem para grandes clientes e transferi-los para sua infraestrutura de computação menos potente para uso.É verdade, se tal produto for lançado,A indústria de IA provavelmente estará no azul somente em 2027.
De acordo com algumas estimativas, a Huawei será responsável por até um sexto de toda a capacidade de fabricação de chips da China no próximo ano. Toda a indústria local terá capacidade suficiente para produzir de 600.000 a 700.000 chips de IA até 2026. Representantes da Huawei admitem abertamente que suas soluções estão uma ou até duas gerações atrás da Nvidia em termos de tecnologia, e não há certeza de que eles serão capazes de preencher essa lacuna, por isso é importante buscar outras maneiras de melhorar o desempenho da infraestrutura de IA.
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